linux系统负载相关的概念和度量

系统负载有 CPU利用率 和 LoadAverage这2个概念。

cpu利用率：cpu utilization,是进程（task）被内核调度进程实际分配了CPU资源后，在时间片内使用CPU进行工作运算的时间。它用来描述CPU被使用的情况。

CPU利用率可以用top mpstat sar命令来查看。

LoadAverage : 反映的是系统中所有进程对CPU资源的“争用”程度。LoadAverage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。

LoadAverage可以用uptime命令来查看。

CPU利用率和Load Average的区别

压力测试不仅需要对业务场景的并发用户等压力参数作模拟，同时也需要在压力测试过程中随时关注机器的性能情况，来确保压力测试的有效性。当服务器长期处于一种超负荷的情况下运行，所能接收的压力并不是我们所认为的可接受的压力。就好比项目经理在给一个人估工作量的时候，每天都让这个人工作12个小时，那么所制定的项目计划就不是一个合理的计划，那个人迟早会垮掉，而影响整体的项目进度。

CPU利用率在过去常常被我们这些外行认为是判断机器是否已经到了满负荷的一个标准，看到50%-60%的使用率就认为机器就已经压到了临界了。CPU利用率，顾名思义就是对于CPU的使用状况，这是对一个时间段内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。为什么要统计这个信息，这个信息的对于压力测试的影响究竟是怎么样的，那就通过一个类比来解释CPU利用率和Load Average的区别以及对于压力测试的指导意义。

我们将CPU就类比为电话亭，每一个进程都是一个需要打电话的人。现在一共有4个电话亭（就好比我们的机器有4核），有10个人需要打电话。现在使用电话的规则是管理员会按照顺序给每一个人轮流分配1分钟的使用电话时间，如果使用者在1分钟内使用完毕，那么可以立刻将电话使用权返还给管理员，如果到了1分钟电话使用者还没有使用完毕，那么需要重新排队，等待再次分配使用。

上图中对于使用电话的用户又作了一次分类，1min的代表这些使用者占用电话时间小于等于1min，2min表示使用者占用电话时间小于等于2min，以此类推。根据电话使用规则，1min的用户只需要得到一次分配即可完成通话，而其他两类用户需要排队两次到三次。

   电话的利用率 = sum (active use cpu time)/period

每一个分配到电话的使用者使用电话时间的总和去除以统计的时间段。这里需要注意的是是使用电话的时间总和(sum(active use cpu time))，这与占用时间的总和(sum(occupy cpu time))是有区别的。（例如一个用户得到了一分钟的使用权，在10秒钟内打了电话，然后去查询号码本花了20秒钟，再用剩下的30秒打了另一个电话，那么占用了电话1分钟，实际只是使用了40秒）

电话的Average Load体现的是在某一统计时间段内，所有使用电话的人加上等待电话分配的人一个平均统计。

电话利用率的统计能够反映的是电话被使用的情况，当电话长期处于被使用而没有的到足够的时间休息间歇，那么对于电话硬件来说是一种超负荷的运作，需要调整使用频度。而电话Average Load却从另一个角度来展现对于电话使用状态的描述，Average Load越高说明对于电话资源的竞争越激烈，电话资源比较短缺。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的情况下电话资源的长期“热竞争”也是对于硬件的一种损害。

低利用率的情况下是否会有高Load Average的情况产生呢？理解占有时间和使用时间就可以知道，当分配时间片以后，是否使用完全取决于使用者，因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。由此来看，仅仅从CPU的使用率来判断CPU是否处于一种超负荷的工作状态还是不够的，必须结合Load Average来全局的看CPU的使用情况和申请情况。

所以回过头来再看测试部对于Load Average的要求，在我们机器为8个CPU的情况下，控制在10 Load左右，也就是每一个CPU正在处理一个请求，同时还有2个在等待处理。看了看网上很多人的介绍一般来说Load简单的计算就是2* CPU个数减去1-2左右（这个只是网上看来的，未必是一个标准）。

说明：

（1）系统 Load 高不一定是性能有问题，系统 Load 高也或许是因为在进行 CPU 密集型的计算(比如编译)。

（2）系统 Load 高不一定是 CPU 能力问题或数量不够，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。

（3）系统长期 Load 高，不一定要首选增加 CPU，增加 CPU 个别时候会临时看到系统 Load 下降，但治标不治本。

（4）对于CPU利用率和CPU Load Average的结果来判断性能问题。首先低CPU利用率不表明CPU不是瓶颈，竞争CPU的队列长期保持较长也是CPU超负荷的一种表现。对于应用来说可能会去花时间在I/O,Socket等方面，那么可以考虑是否后这些硬件的速度影响了整体的效率。

（5）这里最好的样板范例就是我在测试中发现的一个现象：SIP当前在处理过程中，为了提高处理效率，将控制策略以及计数信息都放置在Memcached Cache里面，当我将Memcached Cache配置扩容一倍以后，CPU的利用率以及Load都有所下降，其实也就是在处理任务的过程中，等待Socket的返回对于CPU的竞争也产生了影响。

（6）未来多CPU编程的重要性。现在服务器的CPU都是多CPU了，我们的服务器处理能力已经不再按照摩尔定律来发展。就我上面提到的电话亭场景来看，对于三种不同时间需求的用户来说，采用不同的分配顺序，我们可看到的Load Average就会有不同。假设我们统计Load的时间段为2分钟，如果将电话分配的顺序按照：1min的用户，2min的用户，3min的用户来分配，那么我们的Load Average将会最低，采用其他顺序将会有不同的结果。所以未来的多CPU编程可以更好的提高CPU的利用率，让程序跑的更快。

参考链接：

http://www.blogjava.net/cenwenchu/archive/2008/06/30/211712.html

https://www.cyberciti.biz/tips/how-do-i-find-out-linux-cpu-utilization.html