在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况。而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。
对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3,例如,如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上,说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应,这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%~70%,system空间保持在30%,空闲保持在0%~5% 。
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。
下面总结下查看CPU使用率常用的几个命令。
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
为什么会有三个数字呢?你从手册中查到,它们的意思分别是1分钟、5分钟、15分钟内系统的平均负荷。
如果你继续看手册,它还会告诉你,当CPU完全空闲的时候,平均负荷为0;当CPU工作量饱和的时候,平均负荷为1。
那么很显然,"load average"的值越低,比如等于0.2或0.3,就说明电脑的工作量越小,系统负荷比较轻。
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。
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。
为了电脑顺畅运行,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,你要动手干预了。
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。经验法则是这样的:
当系统负荷持续大于0.7,你必须开始调查了,问题出在哪里,防止情况恶化。
当系统负荷持续大于1.0,你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,就表明你的系统有很严重的问题,长时间没有响应,或者接近死机了。你不应该让系统达到这个值。
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的电脑,可接受的系统负荷最大为n.0。
最后一个问题,"load average"一共返回三个平均值----1分钟系统负荷、5分钟系统负荷,15分钟系统负荷,----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,你应该主要观察"15分钟系统负荷",将它作为电脑正常运行的指标。
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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(io wait cpu
time
):cpu等待磁盘写入完成时间。该值较高时,说明IO等待比较严重,这可能磁盘大量作随机访问造成的,也可能是磁盘性能出现了瓶颈。
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@li676-235 ~]# vmstat 1 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
2 0 34792 68376 147688 356132 16 16 421 385 2 2 5 4 91 1 0
3 0 34792 97368 147688 326884 0 0 0 0 133 134 15 6 79 0 0
1 0 34792 62432 147696 360704 0 0 0 88 267 278 63 18 19 0 0
0 0 34792 97160 147696 326904 0 0 0 0 71 82 12 4 84 0 0
1 0 34792 56572 147696 364540 0 0 0 4 261 246 61 23 16 0 0
[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:
-----------------------------
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。
-----------------------------
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。
-----------------------------
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。
-----------------------------
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。
-----------------------------
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
每秒cpu使用率情况获取
[root@li676-235 ~]# dstat -c
----total-cpu-usage----
usr sys idl wai hiq siq
5 4 91 1 0 0
27 11 62 0 0 0
52 11 37 0 0 0
26 10 63 0 0 1
50 13 37 0 0 1
21 6 72 0 0 0
最占cpu的进程获取
[root@li676-235 ~]# dstat --top-cpu
-most-expensive-
cpu process
mysqld 1.5
php-fpm: pool 24
mysqld 59
6)可以使用iostat查看IO负载
这个命令主要用来查看io使用情况,也可以来查看cpu,个人感觉不常用。
[root@li676-235 ~]# iostat -c 1 2
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
4.53 0.01 3.81 0.63 0.04 90.99
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
38.00 0.00 14.00 0.00 0.00 48.00
[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)
mpstat
这个命令也在sysstat包中,语法类似。
例如每1秒收集一次,共5次。
[root@li676-235 ~]# mpstat 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
03:01:18 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle
03:01:19 PM all 52.53 0.00 23.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 24.24
03:01:20 PM all 21.00 0.00 4.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 75.00
03:01:21 PM all 53.00 0.00 18.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 29.00
03:01:22 PM all 26.00 0.00 3.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 71.00
03:01:23 PM all 46.00 0.00 18.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 36.00
Average: all 39.68 0.00 13.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 47.09
cpu使用情况比sar更加详细些,也可以用-P指定某颗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)
sar
sar命令语法和vmstat一样。命令不存在时需要安装sysstat包,这个包很有用。
CPU使用率
例如每1秒采集一次CPU使用率,共采集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -u 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:41:25 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
02:41:26 PM all 64.71 0.00 18.63 0.00 0.98 15.69
02:41:27 PM all 29.47 0.00 22.11 14.74 0.00 33.68
02:41:28 PM all 67.33 0.00 31.68 0.99 0.00 0.00
02:41:29 PM all 7.00 0.00 2.00 0.00 0.00 91.00
02:41:30 PM all 69.00 0.00 23.00 0.00 0.00 8.00
Average: all 47.79 0.00 19.48 3.01 0.20 29.52
和top一样,可以看到所有cpu的使用情况。如果需要查看某颗cpu的使用可以用-P参数。例如指定显示0号cpu 的使用情况。
[root@li676-235 ~]# sar -P 0 -u 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:45:14 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
02:45:15 PM 0 44.00 0.00 52.00 4.00 0.00 0.00
02:45:16 PM 0 9.28 0.00 26.80 62.89 1.03 0.00
02:45:17 PM 0 3.06 0.00 14.29 81.63 1.02 0.00
02:45:18 PM 0 4.12 0.00 22.68 72.16 1.03 0.00
02:45:19 PM 0 4.12 0.00 22.68 72.16 1.03 0.00
Average: 0 13.09 0.00 27.81 58.28 0.82 0.00
进程队列长度和平均负载状态
例如每1秒采集一次,共采集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -q 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:48:47 PM runq-sz plist-sz ldavg-1 ldavg-5 ldavg-15
02:48:48 PM 1 133 0.34 0.43 0.41
02:48:49 PM 2 132 0.34 0.43 0.41
02:48:50 PM 1 133 0.34 0.43 0.41
02:48:51 PM 2 134 0.31 0.42 0.40
02:48:52 PM 1 133 0.31 0.42 0.40
Average: 1 133 0.33 0.43 0.41
输出项:
runq-sz:运行队列的长度(等待运行的进程数)
plist-sz:进程列表中进程(processes)和线程(threads)的数量
ldavg-1:最后1分钟的系统平均负载(System load average)
ldavg-5:过去5分钟的系统平均负载
ldavg-15:过去15分钟的系统平均负载
进程创建的平均值和上下文切换的次数
例如每1秒收集一次,共收集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -w 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:54:03 PM proc/s cswch/s
02:54:04 PM 1.01 156.57
02:54:05 PM 1.00 132.00
02:54:06 PM 2.00 201.00
02:54:07 PM 2.02 126.26
02:54:08 PM 2.00 114.00
Average: 1.61 145.98
sar命令也可以获取过去指定日期的性能参数。
[root@li676-235 ~]# sar -u -f /var/log/sa/sa20
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
01:10:01 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
01:20:02 PM all 25.78 0.00 8.88 3.59 0.15 61.60
01:30:01 PM all 26.06 0.00 9.96 3.33 0.10 60.55
01:40:01 PM all 25.73 0.00 9.17 3.70 0.09 61.32
01:50:01 PM all 25.70 0.00 9.50 2.79 0.12 61.89
02:00:01 PM all 26.70 0.00 9.73 2.20 0.10 61.28
02:10:01 PM all 26.16 0.00 9.56 4.34 0.11 59.82
02:20:01 PM all 25.49 0.00 9.61 2.76 0.07 62.07
02:30:01 PM all 26.47 0.00 9.94 0.64 0.30 62.65
02:40:02 PM all 27.32 0.00 10.37 3.86 0.15 58.30
02:50:02 PM all 26.98 0.00 10.38 4.56 0.13 57.95
Average: all 26.24 0.00 9.71 3.18 0.13 60.74
简单说下CPU负载和CPU利用率的区别
0)load average:系统平均负载是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,这个数字越小越好。
1)CPU使用率: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使用率高,并不意味着负载就一定大。
举例来说:如果我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仅负责一个工作啊。
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。
3)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。
=========正确理解%iowait和CPU使用率=========
1)%steal
一般是在虚拟机中才能看到数值,比如CPU overcommitment很严重的VPS,而%guest和%
nice
一般都很低,所以也可以
根据
/proc/stat
或者
top
可得,user +
nice
+ system + idle + iowait + irq + softirq + steal = 100
2)Linux进程状态
运行状态(TASK_RUNNING):
是运行态和就绪态的合并,表示进程正在运行或准备运行,Linux 中使用TASK_RUNNING 宏表示此状态
可中断睡眠状态(浅度睡眠)(TASK_INTERRUPTIBLE):
进程正在睡眠(被阻塞),等待资源到来是唤醒,也可以通过其他进程信号或时钟中断唤醒,进入运行队列。Linux 使用TASK_INTERRUPTIBLE 宏表示此状态。
不可中断睡眠状态(深度睡眠状态)(TASK_UNINTERRUPTIBLE):
其和浅度睡眠基本类似,但有一点就是不可被其他进程信号或时钟中断唤醒。Linux 使用TASK_UNINTERRUPTIBLE 宏表示此状态。
暂停状态(TASK_STOPPED):
进程暂停执行接受某种处理。如正在接受调试的进程处于这种状态,Linux 使用TASK_STOPPED 宏表示此状态。
僵死状态(TASK_ZOMBIE):
进程已经结束但未释放PCB,Linux 使用TASK_ZOMBIE 宏表示此状态。
3)%iowait 的正确认知
%iowait 表示在一个采样周期内有百分之几的时间属于以下情况:CPU空闲、并且有仍未完成的I
/O
请求。
对 %iowait 常见的误解有两个:
一是误以为 %iowait 表示CPU不能工作的时间,
二是误以为 %iowait 表示I
/O
有瓶颈。
首先 %iowait 升高并不能证明等待I
/O
的进程数量增多了,也不能证明等待I
/O
的总时间增加了。
例如:
在CPU繁忙期间发生的I
/O
,无论IO是多还是少,%iowait都不会变;
当CPU繁忙程度下降时,有一部分IO落入CPU空闲时间段内,导致%iowait升高。
再比如:IO的并发度低,%iowait就高;IO的并发度高,%iowait可能就比较低。
可见%iowait是一个非常模糊的指标,如果看到 %iowait 升高,还需检查I
/O
量有没有明显增加,
avserv
/avwait/avque
等指标有没有明显增大,应用有没有感觉变慢,如果都没有,就没什么好担心的。
4)查看CPU使用率,推荐如下Linux命令:
# top
# sar -u 1 5
# vmstat -n 1 5
# mpstat -P ALL 1 5
查看Load的值,推荐如下Linux命令:
# top
# uptime
# sar -q 1 5
例如每1秒收集一次,共收集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -w 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:54:03 PM proc/s cswch/s
02:54:04 PM 1.01 156.57
02:54:05 PM 1.00 132.00
02:54:06 PM 2.00 201.00
02:54:07 PM 2.02 126.26
02:54:08 PM 2.00 114.00
Average: 1.61 145.98
sar命令也可以获取过去指定日期的性能参数。
[root@li676-235 ~]# sar -u -f /var/log/sa/sa20
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
01:10:01 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
01:20:02 PM all 25.78 0.00 8.88 3.59 0.15 61.60
01:30:01 PM all 26.06 0.00 9.96 3.33 0.10 60.55
01:40:01 PM all 25.73 0.00 9.17 3.70 0.09 61.32
01:50:01 PM all 25.70 0.00 9.50 2.79 0.12 61.89
02:00:01 PM all 26.70 0.00 9.73 2.20 0.10 61.28
02:10:01 PM all 26.16 0.00 9.56 4.34 0.11 59.82
02:20:01 PM all 25.49 0.00 9.61 2.76 0.07 62.07
02:30:01 PM all 26.47 0.00 9.94 0.64 0.30 62.65
02:40:02 PM all 27.32 0.00 10.37 3.86 0.15 58.30
02:50:02 PM all 26.98 0.00 10.38 4.56 0.13 57.95
Average: all 26.24 0.00 9.71 3.18 0.13 60.74
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"
。