通过load值查服务器问题

几乎每个接触类 Unix 操作系统的工程师都知道如何查看系统负载。但这东西的工作机理到底是怎样的，可能没有多少能说清楚。对比了一些相关信息，加上自己的理解，做一下笔记。
什么是 Load ? 什么是 Load Average ?
Load 就是对计算机干活多少的度量(WikiPedia: the system load is a measure of the amount of work that a computer system is doing)。也有简单的说是进程队列的长度. Load Average 就是一段时间 (1 分钟、5分钟、15分钟) 内平均 Load 。【最好的参考文章：UNIX® Load Average Part 1: How It Works】
下面是一个 uptime 命令输出：

$ uptime

18:57:48 up 423 days,  3:55,  2 users,  load average: 1.16, 1.12, 1.20
尽管各种信息来源的定义都不太确定。能确定的一件事情是，你不能精确获取当前时间的 Load . 最小的计算粒度是 5 秒钟(CALC_LOAD 每 5HZ 计算一次, 5HZ 为 5秒钟，这里的 HZ 是系统定义的变量). 参见 Linux Kernel 这段代码:

869        count -= ticks;
870        if (unlikely(count < 0)) {
871                active_tasks = count_active_tasks();
872                do {
873                        CALC_LOAD(avenrun[0], EXP_1, active_tasks);

874                        CALC_LOAD(avenrun[1], EXP_5, active_tasks);

875                        CALC_LOAD(avenrun[2], EXP_15, active_tasks);

876                        count += LOAD_FREQ;
877                } while (count < 0);
878        }
879}

如何判断系统是否已经 Over Load ?
对一般的系统来说，根据 CPU 数量去判断，如上面的例子， 如果平均负载始终在 1.2 以下，而你是 2 颗 CPU 的机器。那么基本不会出现 CPU 不够用的情况。也就是 Load 平均要小于CPU 的数量。
这是 Solaris 性能与工具(Solaris Performance Tools ) 一书推荐的评估方法。【在这里要推荐一下这本书，尽管在 Load 这个地方没有达到我期望的那么细致。但全书揭示了非常多的性能信息。每个 DBA、架构师 的必须书。】
这么说实际上带来另外两个疑问：
1 如果是多核 CPU / 超线程的机器怎么判断? 对这样的机器，我的建议是看操作系统怎么识别的 CPU，根据系统识别出来的逻辑 CPU 数量来判断。如果要考虑性能系数，建议参考一下 Oracle 针对不同架构下多核 CPU 的收费标准。
2 如果应用是面向线程的怎么判断? 这实际上和 M:N 线程模型有关。你的系统是怎样的? 把这个问题考虑进去即可了。
多数情况下，Load 过高都未必和 CPU 有关。或许倒是有一个例外的，就是应用场景的问题。比如用单 CPU 的机器去做高并发 Web 服务器，麻烦就来了
Load 与容量规划(Capacity Planning)
任何一个相对成熟的站点都会利用 Cacti（基于RRDTool） 等工具进行容量规划工作。抓取的 Load 会传 1、5、15 分钟列值过去，这三个度量采用哪个呢? 15 分钟为首选【参见Gunther 的 PPT】。
Load 与系统预警
很多对可用性要求比较高的环境都建立了 邮件或SMS 报警机制。关于 Load 报警阈值的制定也有看到不太合理的时候。这里建议 Critical 值(如果用 Nagios 之类的工具你明白这是什么)上限为 物理 CPU 的个数(当然你可以设置比这个低)。但比这个值高的话，意义就不大了。比如，数据库服务器有 4 颗 CPU，那么 Load 高于 4 就应该报警出来，设置比 4 高可能意义不大，因为接到报警还有个人为响应时间...
误解 一：系统 Load 高一定是性能有问题。
真相：系统 Load 高也或许是因为在进行 CPU 密集型的计算(比如编译)
误解 二：系统 Load 高一定是 CPU 能力问题或数量不够。
真相：Load 高只是代表需要运行的队列累积过多了。但队列中的任务实际可能是耗 CPU的，也可能是耗 I/O 乃至其它因素的。
误解 三：系统长期 Load 高，首选增加 CPU。
真相：Load 只是表象，不是实质。增加 CPU 个别时候会临时看到系统 Load 下降，但治标不治本。
小小一个 Load 讲究其实不少。英文信息其实比较全的，尽量保证加入一点新信息到这篇文章里。入看到有写的不合理的地方或者有异议，请指正或告知。
--EOF--

FAQ 1：数据库服务器突然 CPU 100% 繁忙，咋办?

A ：一般情况下，这是由糟糕的 SQL 引起。建议抓取 Slow Query Log ，针对 I/O 开销比较大(重点看全表扫描）的 SQL 进行优化。根据经验值，每个 CPU Core 一秒钟能处理 100-400MB 数据量。如果是大量的并发 I/O 操作，尽管存储的吞吐可能还没那么大，也可能会把 CPU "塞满"。



1：load Average
   1.1：什么是Load？什么是Load Average?
   Load 就是对计算机干活多少的度量（WikiPedia：the system Load is a measure of the amount of work that a compute system is doing）
   简单的说是进程队列的长度。Load Average 就是一段时间（1分钟、5分钟、15分钟）内平均Load。【参考文章：unix Load Average Part1：How It Works】
   1.2：查看指令：
   w or uptime or procinfo or top

  
   load average: 0.02,   0.27,    0.17
   1 per/minute 5 per/minute 15 per/minute

1.3：如何判断系统是否已经Over Load？
对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。如果平均负载始终在1.2一下，而你有2颗cup的机器。那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量
1.4：Load与容量规划（Capacity Planning）
       一般是会根据15分钟那个load 平均值为首先。
1.5：Load误解：
1：系统load高一定是性能有问题。
    真相：Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算
        2：系统Load高一定是CPU能力问题或数量不够。
    真相：Load高只是代表需要运行的队列累计过多了。但队列中的任务实际可能是耗Cpu的，也可能是耗i/0奶子其他因素的。
3：系统长期Load高，首先增加CPU
    真相：Load只是表象，不是实质。增加CPU个别情况下会临时看到Load下降，但治标不治本。
2：在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈。
   是CPU不足，还是io不够快造成或是内存不足？
   2.1：查看系统负载vmstat
Vmstat
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- ----cpu----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
0 0 100152 2436 97200 289740 0 1 34 45 99 33 0 0 99 0
procs
r 列表示运行和等待cpu时间片的进程数，如果长期大于1，说明cpu不足，需要增加cpu。
b 列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。
cpu 表示cpu的使用状态
us 列显示了用户方式下所花费 CPU 时间的百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%，需要考虑优化用户的程序。
sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%，如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
wa 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%，如果wa超过30%，说明IO等待严重，这可能是磁盘大量随机访问造成的，也可能磁盘或者磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。
id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比
system 显示采集间隔内发生的中断数
in 列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。
cs列表示每秒产生的上下文切换次数，如当 cs 比磁盘 I/O 和网络信息包速率高得多，都应进行进一步调查。
memory
swpd 切换到内存交换区的内存数量(k表示)。如果swpd的值不为0，或者比较大，比如超过了100m，只要si、so的值长期为0，系统性能还是正常
free 当前的空闲页面列表中内存数量(k表示)
buff 作为buffer cache的内存数量，一般对块设备的读写才需要缓冲。
cache: 作为page cache的内存数量，一般作为文件系统的cache，如果cache较大，说明用到cache的文件较多，如果此时IO中bi比较小，说明文件系统效率比较好。
swap
si 由内存进入内存交换区数量。
so由内存交换区进入内存数量。
IO
bi 从块设备读入数据的总量（读磁盘）（每秒kb）。
bo 块设备写入数据的总量（写磁盘）（每秒kb）
这里我们设置的bi+bo参考值为1000，如果超过1000，而且wa值较大应该考虑均衡磁盘负载，可以结合iostat输出来分析。
   2.2：查看磁盘负载iostat
每隔2秒统计一次磁盘IO信息，直到按Ctrl+C终止程序，-d 选项表示统计磁盘信息， -k 表示以每秒KB的形式显示，-t 要求打印出时间信息，2 表示每隔 2 秒输出一次。第一次输出的磁盘IO负载状况提供了关于自从系统启动以来的统计信息。随后的每一次输出则是每个间隔之间的平均IO负载状况。
# iostat -x 1 10
Linux 2.6.18-92.el5xen 02/03/2009
avg-cpu:   %user %nice %system %iowait   %steal %idle
            1.10 0.00 4.82 39.54 0.07 54.46
Device:       rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await   svctm   %util
   sda             0.00     3.50   0.40   2.50     5.60 48.00 18.48     0.00 0.97 0.97 0.28
   sdb             0.00     0.00   0.00   0.00     0.00     0.00     0.00     0.00 0.00 0.00 0.00
   sdc             0.00     0.00   0.00   0.00     0.00     0.00     0.00     0.00 0.00 0.00 0.00
   sdd             0.00     0.00   0.00   0.00     0.00     0.00     0.00     0.00 0.00 0.00 0.00
   sde             0.00     0.10   0.30   0.20     2.40     2.40     9.60     0.00 1.60 1.60 0.08
   sdf              17.40     0.50 102.00   0.20 12095.20     5.60 118.40     0.70 6.81 2.09   21.36
   sdg          232.40     1.90 379.70   0.50 76451.20 19.20 201.13     4.94 13.78 2.45   93.16
   rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 delta(rmerge)/s
   wrqm/s:   每秒进行 merge 的写操作数目。即 delta(wmerge)/s
   r/s:           每秒完成的读 I/O 设备次数。即 delta(rio)/s
   w/s:       每秒完成的写 I/O 设备次数。即 delta(wio)/s
   rsec/s: 每秒读扇区数。即 delta(rsect)/s
   wsec/s: 每秒写扇区数。即 delta(wsect)/s
   rkB/s:   每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。(需要计算)
   wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。(需要计算)
   avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
   avgqu-sz: 平均I/O队列长度。即 delta(aveq)/s/1000 (因为aveq的单位为毫秒)。
   await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
   svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。即 delta(use)/delta(rio+wio)
   %util:    一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作，或者说一秒中有多少时间 I/O 队列是非空的。即 delta(use)/s/1000 (因为use的单位为毫秒)
 
   如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘
   可能存在瓶颈。
   idle小于70% IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait.
 
   同时可以结合vmstat 查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比,高过30%时IO压力高)
 
   另外还可以参考
   一般:
   svctm < await (因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了)，
   svctm的大小一般和磁盘性能有关:CPU/内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致 svctm 的增加。
   await: await的大小一般取决于服务时间(svctm) 以及 I/O 队列的长度和 I/O 请求的发出模式。
   如果 svctm 比较接近 await，说明I/O 几乎没有等待时间；
   如果 await 远大于 svctm，说明 I/O队列太长，应用得到的响应时间变慢，
   如果响应时间超过了用户可以容许的范围，这时可以考虑更换更快的磁盘，调整内核 elevator算法，优化应用，或者升级 CPU。
   队列长度(avgqu-sz)也可作为衡量系统 I/O 负荷的指标，但由于 avgqu-sz 是按照单位时间的平均值，所以不能反映瞬间的 I/O 洪水。