CPU核数和load average的关系

在前面的文章《Linux系统监控——top命令》中我简单提到了，判断load average的数值到底大不大的判断依据，就是数值除以CPU核数，大于5，就说明超负荷运转了。——这里其实不太严谨

今天这篇文章来仔细分析分析，CPU和load average的关系。

转载文章一

我们知道判断一个系统的负载可以使用top，uptime等命令去查看，它分别记录了一分钟、五分钟、以及十五分钟的系统平均负载

例如我的某台服务器： 

你可能对于 Linux 的负载均值（load averages）已有了充分的了解。负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到，它们可能会显示成这个样子：

load average: 1.84, 1.34, 0.68

很多人会这样理解负载均值：三个数分别代表不同时间段的系统平均负载（一分钟、五 分钟、以及十五分钟），它们的数字当然是越小越好。数字越高，说明服务器的负载越大，这也可能是服务器出现某种问题的信号。

而事实不完全如此，是什么因素构成了负载均值的大小，以及如何区分它们目前的状况是 “好”还是“糟糕”？什么时候应该注意哪些不正常的数值？

回答这些问题之前，首先需要了解下这些数值背后的些知识。我们先用最简单的例子说明， 一台只配备一块单核处理器的服务器。

行车过桥 
一只单核的处理器可以形象得比喻成一条单车道。设想下，你现在需要收取这条道路的过桥费 — 忙于处理那些将要过桥的车辆。你首先当然需要了解些信息，例如车辆的载重、以及 还有多少车辆正在等待过桥。如果前面没有车辆在等待，那么你可以告诉后面的司机通过。 如果车辆众多，那么需要告知他们可能需要稍等一会。

因此，需要些特定的代号表示目前的车流情况，例如：

0.00 表示目前桥面上没有任何的车流。 实际上这种情况与 0.00 和 1.00 之间是相同的，总而言之很通畅，过往的车辆可以丝毫不用等待的通过。

1.00 表示刚好是在这座桥的承受范围内。 这种情况不算糟糕，只是车流会有些堵，不过这种情况可能会造成交通越来越慢。

超过 1.00，那么说明这座桥已经超出负荷，交通严重的拥堵。 那么情况有多糟糕？ 例如 2.00 的情况说明车流已经超出了桥所能承受的一倍，那么将有多余过桥一倍的车辆正在焦急的等待。3.00 的话情况就更不妙了，说明这座桥基本上已经快承受不了，还有超出桥负载两倍多的车辆正在等待。

　　上面的情况和处理器的负载情况非常相似。一辆汽车的过桥时间就好比是处理器处理某线程 的实际时间。Unix 系统定义的进程运行时长为所有处理器内核的处理时间加上线程 在队列中等待的时间。

和收过桥费的管理员一样，你当然希望你的汽车（操作）不会被焦急的等待。所以，理想状态 下，都希望负载平均值小于 1.00 。当然不排除部分峰值会超过 1.00，但长此以往保持这 个状态，就说明会有问题，这时候你应该会很焦急。

假设当前服务器只有一个CPU，那么上面的”load average”就告诉我们在最近一分钟内，平均有0.14个进程在等待CPU；最近五分钟内，CPU有30%的idle时间；而最近15分钟，平均有3.06个进程在等待CPU。而当服务器有4个CPU的时候，则是另外一番景象。

“所以你说的理想负荷为 1.00 ？”

嗯，这种情况其实并不完全正确。负荷 1.00 说明系统已经没有剩余的资源了。在实际情况中 ，有经验的系统管理员都会将这条线划在 0.70：

“需要进行调查法则”： 如果长期你的系统负载在 0.70 上下，那么你需要在事情变得更糟糕之前，花些时间了解其原因。

“现在就要修复法则”：1.00 。 如果你的服务器系统负载长期徘徊于 1.00，那么就应该马上解决这个问题。否则，你将半夜接到你上司的电话，这可不是件令人愉快的事情。

“凌晨三点半锻炼身体法则”：5.00。 如果你的服务器负载超过了 5.00 这个数字，那么你将失去你的睡眠，还得在会议中说明这情况发生的原因，总之千万不要让它发生。

PS:接下来是非常关键的一点，当前的CPU负载高还是不高，只看上面的数据是不行的，还要看服务器有多少个CPU 。

转载文章二：

CPU利用率与Load Average的区别？

CPU利用率，是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果CPU被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害，因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下，以保证机器的正常运作。

Load Average是 CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的长度的统计信息。

那么CPU利用率与Load Average对于性能测试的意义有什么区别呢？实际上，CPU利用率反映的是CPU被使用的情况，当CPU长期处于被使用而没有得到足够的时间休息间歇，那么对于CPU硬件来说是一种超负荷的运作，需要调整使用频度。而Load Average却从另一个角度来展现对于CPU使用状态的描述，Load Average越高说明对于CPU资源的竞争越激烈，CPU资源比较短缺。对于资源的申请和维护其实也是需要很大的成本，所以在这种高Average Load的情况下CPU资源的长期“热竞争”也是对于硬件的一种损害。

如何评估性能需求中合理的Load Average？

一般来说，Load Average是与机器内核数有关的。以一个单核的机器为例，load=0.5表示CPU还有一半的资源可以处理其他的线程请求，load=1表示CPU所有的资源都在处理请求，没有剩余的资源可以利用了，而load=2则表示CPU已经超负荷运作，另外还有一倍的线程正在等待处理。所以，对于单核机器来说，理想状态下，Load Average要小于1。同理，对于双核处理器来说，Load Average要小于2。结论是：多核处理器中，你的Load Average不应该高于处理器核心的总数量。

不同核处理器之间的load值怎样换算？ 
性能测试中可能遇到这样的问题，你的线上机器是8核的，但是线下性能测试机只有4核的，那么我用4核机器测试得到的load值是4，换算到8核机器上应该是多少呢？————这里原作者计算感觉晕了，我写自己的逻辑 
应该是4*4/8=2，即核多了，load值会变小。

转载文章三

平均负载是指上一分钟同时处于就绪状态的平均进程数。在CPU中可以理解为CPU可以并行处理的任务数量，就是CPU个数X核数。如果CPU Load等于CPU个数乘以核数，那么就说CPU正好满负载，再多一点，可能就要出问题了，有些任务不能被及时分配处理器，那要保证性能的话，最好要小于CPU个数X核数X0.7。

Load Average是指CPU的Load。它所包含的信息是在一段时间内CPU正在处理及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的长度的统计信息。

Load Average的值应该小于CPU个数X核数X0.7，Load Average会有3个状态平均值，分别是1分钟、5分钟和15分钟平均Load。如果1分钟平均出现大于CPU个数X核数的情况，还不需要担心；如果5分钟的平均也是这样，那就要警惕了；15分钟的平均也是这样，就要分析哪里出现问题，防范未然。

转载文章四

在平时的运维工作中，当一台服务器的性能出现问题时，通常会去看当前的CPU使用情况，尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下，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。

对于cpu负载的理解，首先需要搞清楚下面几个问题：

1）系统load高不一定是性能有问题。 
因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算

2）系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。 
因为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，解决办法不是一味地首先增加CPU 
因为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。

4）在Load average 高的情况下需要鉴别系统瓶颈到底是CPU不足，还是io不够快造成或是内存不足造成的。

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要想获得服务器的CPU负载情况，有下面几种命令： 
1）w命令 
[root@localhost ~]# w 
12:12:41 up 167 days, 20:46, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05 
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT 
root pts/0 192.168.1.5 10:01 1.00s 0.11s 0.00s w 
root pts/2 192.168.1.5 10:19 1:47m 0.04s 0.04s -bash

2）uptime命令（一般首先会根据最后那个15分钟的load负载为准） 
[root@localhost ~]# uptime 
12:12:55 up 167 days, 20:46, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05

3）top命令 
[root@localhost ~]# top 
top - 12:13:22 up 167 days, 20:47, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05 
Tasks: 272 total, 1 running, 271 sleeping, 0 stopped, 0 zombie 
%Cpu(s): 0.0 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 99.9 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st 
KiB Mem : 65759080 total, 58842616 free, 547908 used, 6368556 buff/cache 
KiB Swap: 2097148 total, 2097148 free, 0 used. 64264884 avail Mem 
…………….

对上面第三行的解释： 
us（user cpu time）：用户态使用的cpu时间比。该值较高时，说明用户进程消耗的 CPU 时间比较多，比如，如果该值长期超过 50%，则需要对程序算法或代码等进行优化。 
sy（system cpu time）：系统态使用的cpu时间比。 
ni（user nice cpu time）：用做nice加权的进程分配的用户态cpu时间比 
id（idle cpu time）：空闲的cpu时间比。如果该值持续为0，同时sy是us的两倍，则通常说明系统则面临着 CPU 资源的短缺。 
wa（wait）：等待使用CPU的时间。 
hi（hardware irq）：硬中断消耗时间 
si（software irq）：软中断消耗时间 
st（steal time）：虚拟机偷取时间

以上解释的这些参数的值加起来是100%。

4）vmstat 
[root@localhost ~]# vmstat 
procs ———–memory———————swap——-io———system——–cpu—– 
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 
3 0 0 1639792 724280 4854236 0 0 4 34 4 0 19 45 35 0 0

解释说明：

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procs部分的解释

• 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。

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cpu部分的解释

• 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 列显示了等待CPU时间的百分比。这里wa的参考值为5%，如果wa超过5%，说明CPU等待严重
• id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比

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system部分的解释 
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。

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memory部分的解释 
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。

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swap部分的解释 
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。

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IO部分的解释 
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）

5）也可以使用dstat命令查看cpu信息 
[root@localhost ~]# dstat 
—-total-cpu-usage—- -dsk/total- -net/total- —paging– —system– 
usr sys idl wai hiq siq| read writ| recv send| in out | int csw 
19 45 35 0 0 0| 30k 265k| 0 0 | 0 0 |9025 12k 
9 18 73 0 0 0| 0 144k|2578k 65k| 0 0 |3956 4343

6）可以使用iostat查看IO负载 
[root@localhost ~]# iostat 1 1 
Linux 2.6.32-696.16.1.el6.x86_64 (nc-ftp01.kevin.cn) 2017年12月29日 x86_64 (4 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 
19.32 0.00 45.44 0.06 0.26 34.93

Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn 
xvda 14.17 29.94 265.17 63120486 558975100

解释说明： 
avg-cpu: 总体cpu使用情况统计信息，对于多核cpu，这里为所有cpu的平均值 
%user: 在用户级别运行所使用的CPU的百分比. 
%nice: nice操作所使用的CPU的百分比. 
%sys: 在系统级别(kernel)运行所使用CPU的百分比. 
%iowait: CPU等待硬件I/O时,所占用CPU百分比. 
%idle: CPU空闲时间的百分比.

Device段:各磁盘设备的IO统计信息 
tps: 每秒钟发送到的I/O请求数. 
Blk_read /s: 每秒读取的block数. 
Blk_wrtn/s: 每秒写入的block数. 
Blk_read: 读入的block总数. 
Blk_wrtn: 写入的block总数.

[root@localhost ~]# iostat -x -k -d 1 
Linux 2.6.32-696.el6.x86_64 (centos6-vm02) 01/04/2018 x86_64 (4 CPU)

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util 
scd0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.00 0.00 0.36 0.36 0.00 0.36 0.00 
vda 0.01 0.13 0.04 0.13 0.60 0.89 18.12 0.00 2.78 0.19 3.53 2.55 0.04 
dm-0 0.00 0.00 0.04 0.22 0.58 0.88 11.25 0.00 3.27 0.25 3.82 1.61 0.04 
dm-1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.00 0.00 0.13 0.13 0.00 0.04 0.00 
dm-2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7.91 0.00 0.19 0.10 5.00 0.16 0.00

解释说明： 
rrqm/s: 每秒对该设备的读请求被合并次数，文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并 
wrqm/s: 每秒对该设备的写请求被合并次数 
r/s: 每秒完成的读次数 
w/s: 每秒完成的写次数 
rkB/s: 每秒读数据量(kB为单位) 
wkB/s: 每秒写数据量(kB为单位) 
avgrq-sz:平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位) 
avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度 
await: 平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位) 
svctm: 平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位) 
%util: 采用周期内用于IO操作的时间比率，即IO队列非空的时间比率

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)

（2）简单说下CPU负载和CPU利用率的区别 
1）CPU利用率：显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比 
2）CPU负载：显示的是一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数。

CPU利用率高，并不意味着负载就一定大。 
举例来说： 
如果有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能，那么此时CPU的使用率可能达到100%，但是CPU的工作负载则是趋近于”1”，因为CPU仅负责一个工作！ 
如果同时执行这样的程序两个呢？CPU的使用率还是100%，但是工作负载则变成2了。所以也就是说，当CPU的工作负载越大，代表CPU必须要在不同的工作之间 
进行频繁的工作切换。

————————下面通过一个电话亭打电话的比喻来说明这两者之间的区别———————— 
某公用电话亭，有一个人在打电话，四个人在等待，每人限定使用电话一分钟，若有人一分钟之内没有打完电话，只能挂掉电话去排队，等待下一轮。 
电话在这里就相当于CPU，而正在或等待打电话的人就相当于任务数。

在电话亭使用过程中，肯定会有人打完电话走掉，有人没有打完电话而选择重新排队，更会有新增的人在这儿排队，这个人数的变化就相当于任务数的增减。 
为了统计平均负载情况，我们5分钟统计一次人数，并在第1、5、15分钟的时候对统计情况取平均值，从而形成第1、5、15分钟的平均负载。

有的人拿起电话就打，一直打完1分钟，而有的人可能前三十秒在找电话号码，或者在犹豫要不要打，后三十秒才真正在打电话。如果把电话看作CPU，人数看 
作任务，我们就说前一个人（任务）的CPU利用率高，后一个人（任务）的CPU利用率低。当然， CPU并不会在前三十秒工作，后三十秒歇着，只是说，有的程 
序涉及到大量的计算，所以CPU利用率就高，而有的程序牵涉到计算的部分很少，CPU利用率自然就低。但无论CPU的利用率是高是低，跟后面有多少任务在排队 
没有必然关系。

（3）load average相关梳理（一分钟，五分钟，十五分钟的平均CPU负载，最重要的指标是最后一个数字，即前15分钟的平均CPU负载，这个数字越小越好。所谓CPU负载指的是一段时间内任务队列的长度，通俗的讲，就是一段时间内一共有多少任务在使用或等待使用CPU。（当前的”负载值除以cpu核数”就是cpu的利用率）） 
load average表示的是系统的平均负荷，即CPU的Load。 
它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的长度的统计信息。 
它包括3个数字，分别表示系统在1、5、15分钟内进程队列中的平均进程数量（即处理的进程情况）， 
原则上来说这3个数字越小越好，数字越小表示服务器的工作量越小，系统负荷比较轻

当CPU完全空闲的时候，平均负荷为0（即load average的值为0）；当CPU工作量饱和的时候，平均负荷为1。

这里需要注意的是： 
load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统逻辑CPU的个数 
比如一台服务器有4个逻辑CPU，如果load average的三个值长期大于4时，说明CPU很繁忙，负载很高，可能会影响系统性能； 
但是偶尔大于4时，倒不用担心，一般不会影响系统性能。 
相反，如果load average的输出值小于CPU的个数，则表示CPU还有空闲，比如本例中的输出，CPU是比较空闲的。

————-load average举例理解————— 
判断系统负荷是否过重，必须理解load average的真正含义。假设当前我的一台服务器只有一个CPU，所有的运算都必须由这个CPU来完成。 
不妨把这个CPU想象成一座大桥，桥上只有一根车道，所有车辆都必须从这根车道上通过（很显然，这座桥只能单向通行）。 
1）系统负荷为0，意味着大桥上一辆车也没有。 
2）系统负荷为0.5，意味着大桥一半的路段有车。 
3）系统负荷为1.0，意味着大桥的所有路段都有车，也就是说大桥已经”满”了。但是必须注意的是，直到此时大桥还是能顺畅通行的。 
4）系统负荷为1.7，意味着车辆太多了，大桥已经被占满了（100%），后面等着上桥的车辆为桥面车辆的70%。 
以此类推，系统负荷2.0，意味着等待上桥的车辆与桥面的车辆一样多； 
系统负荷3.0，意味着等待上桥的车辆是桥面车辆的2倍。 
总之，当系统负荷大于1，后面的车辆就必须等待了；系统负荷越大，过桥就必须等得越久。

CPU的系统负荷，基本上等同于上面的类比。大桥的通行能力，就是CPU的最大工作量；桥梁上的车辆，就是一个个等待CPU处理的进程（process）。 
如果CPU每分钟最多处理100个进程，那么： 
系统负荷0.2，意味着CPU在这1分钟里只处理20个进程； 
系统负荷1.0，意味着CPU在这1分钟 里正好处理100个进程； 
系统负荷1.7，意味着除了CPU正在处理的100个进程以外，还有70个进程正排队等着CPU处理。

为了服务器顺畅运行，系统负荷最好不要超过1.0，这样就没有进程需要等待了，所有进程都能第一时间得到处理。 
很显然，1.0是一个关键值，超过这个值，系统就不在最佳状态了，就需要动手干预了。

——–1.0是系统负荷的理想值吗？———– 
不一定，系统管理员往往会留一点余地，当这个值达到0.7，就应当引起注意了。 
以往经验是这样的： 
当系统负荷持续大于0.7，必须开始调查了，问题出在哪里，防止情况恶化。 
当系统负荷持续大于1.0，必须动手寻找解决办法，把这个值降下来。 
当系统负荷达到5.0，就表明系统有很严重的问题，长时间没有响应，或者接近死机了。觉不能让系统达到这个值。

上面，假设我的这台服务器只有1个CPU。如果它装了2个CPU，就意味着服务器的处理能力翻了一倍，能够同时处理的进程数量也翻了一倍。 
还是用大桥来类比，两个CPU就意味着大桥有两根车道了，通车能力翻倍了。 
所以，2个CPU表明系统负荷可以达到2.0，此时每个CPU都达到100%的工作量。推广开来，n个CPU的服务器，可接受的系统负荷最大为n.0。

———至于load average是多少才算理想，这个有争议，各有各的说法——— 
个人比较赞同CPU负载小于等于”内核数乘以0.5-0.7”算是一种理想状态。 
比如4核CPU的服务器，理想负载是小于等于2，最好不要超过2.8，否则性能多少会受影响。

不管某个CPU的性能有多好，1秒钟能处理多少任务，可以认为它无关紧要，虽然事实并非如此。 
在评估CPU负载时，只以5分钟为单位做统计任务队列长度。如果每隔5分钟统计的时候，发现任务队列长度都是1，那么CPU负载就为1。

假如现在某台服务器只有一个单核的CPU，负载一直为1，意味着没有任务在排队，还不错。 
但是这台服务器是双核CPU，等于是有4个内核，每个内核的负载为1的话，总负载为4。这就是说，如果这台服务器的CPU负载长期保持在4左右，还可以接受。 
但是每个内核的负载为1，并不能算是一种理想状态！这意味着服务器的CPU一直很忙，不得清闲。

———–load average返回三个平均值应该参考哪个值？———— 
如果只有1分钟的系统负荷大于1.0，其他两个时间段都小于1.0，这表明只是暂时现象，问题不大。 
如果15分钟内，平均系统负荷大于1.0（调整CPU核心数之后），表明问题持续存在，不是暂时现象。 
所以应该主要观察”15分钟系统负荷”，将它作为服务器正常运行的指标。

———-如何来降低服务器的CPU负载？————– 
最简单办法的是更换性能更好的服务器，不要想着仅仅提高CPU的性能，那没有用，CPU要发挥出它最好的性能还需要其它软硬件的配合。 
在服务器其它方面配置合理的情况下，CPU数量和CPU核心数（即内核数）都会影响到CPU负载，因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。两块CPU要比一块 
CPU好，双核要比单核好。因此，需要记住的是：除去CPU性能上的差异，CPU负载是基于内核数来计算的。有一个说法是”有多少内核，即有多少负载”。