服务器评测
Linux load average
系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。如果一个进程满 足以下条件则其就会位于运行队列中：
– 它没有在等待I/O操作的结果
– 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用’wait’)
– 没有被停止(例如：等待终止)
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正 式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那 个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意 了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的 限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的 报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果 相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
通过下面的几个部分的了解，可以一步一步的找出Load Average在压力测试中真正的作用。
CPU时间片
为 了提高程序执行效率，大家在很多应用中都采用了多线程模式，这样可以将原来的序列化执行变为并行执行，任务的分解以及并行执行能够极大地提高程序的运行效 率。但这都是代码级别的表现，而硬件是如何支持的呢？那就要靠CPU的时 间片模式来说明这一切。程序的任何指令的执行往往都会要竞争CPU这个最 宝贵的资源，不论你的程序分成了多少个线程去执行不同的任务，他们都必须排队等待获取这个资源来计算和处理命令。先看看单CPU的情况。下面两图描述了时间片模式 和非时间片模式下的线程执行的情况：
图 1 非时间片线程执行情况
图 2 非时间片线程执行情 况
在图一中可以看到，任何线程如果都排队等待CPU资源的获取， 那么所谓的多线程就没有任何实际意义。图二中的CPU Manager只 是我虚拟的一个角色，由它来分配和管理CPU的使用状况，此时多线程将会 在运行过程中都有机会得到CPU资源，也真正实现了在单CPU的情况下实现多线程并行处理。
多CPU的情况只是单CPU的扩展，当所有的CPU都满负荷运作的时候，就会对每一个CPU采用时间片的方式来提 高效率。
在Linux的内核处理过程中，每一个进程默认会有一个固定的 时间片来执行命令（默认为1/100秒），这段时间内进程被分配到CPU，然后独占使用。如果使用完，同时未到时间片的规定时间，那么就主动放弃CPU的占用，如果到时间片尚未完成工作，那么CPU的使用权也会被收回，进程将会被中断挂起等待下一个时间片。
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。
图 3 电话使用场景
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）。
关于Linux系 统load average负载的理解
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: 0.09, 0.05, 0.01
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。
“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。
那么多个处理器呢？我的均值是 3.00，但是系统运行正常！
哇喔，你有四个处理器的主机？那么它的负载均 值在 3.00 是很正常的。
在多处理器系统中，负载均值是基于内核的数量 决定的。以 100% 负载计算，1.00 表示单个处理器，而 2.00 则说明有两个双处理器，那么 4.00 就说明主机具有四个处理器。
回到我们上面有关车辆过桥的比喻。1.00 我说过是“一条单车道的道路”。那么在单车道 1.00 情况中，说明这桥梁已经被车塞满了。而在双处理器系统中，这意味着多出了一倍的 负载，也就是说还有 50% 的剩余系统资源 — 因为还有另外条车道可以通行。
所以，单处理器已经在负载的情况下，双处理器 的负载满额的情况是 2.00，它还有一倍的资源可以利用。
多核与多处理器
先脱离下主题，我们来讨论下多核心处理器与多 处理器的区别。从性能的角度上理解，一台主 机拥有多核心的处理器与另台拥有同样数目的处理性能基本上可以认为是相差无几。当然实际 情况会复杂得多，不同数量的缓存、处理器的频率等因素都可能造成性能的差异。
但即便这些因素造成的实际性能稍有不同，其实 系统还是以处理器的核心数量计算负载均值 。这使我们有了两个新的法则：
“有多少核心即为有多少负荷”法则： 在 多核处理中，你的系统均值不应该高于处理器核心的总数量。
“核心的核心”法则： 核心分 布在分别几个单个物理处理中并不重要，其实两颗四核的处理器 等于 四个双核处理器 等于 八个单处理器。所以，它应该有八个处理器内核。
审视我们自己
让我们再来看看 uptime 的输出
~ $ uptime
23:05 up 14 days, 6:08, 7 users, load averages: 0.65 0.42 0.36
这是个双核处理器，从结果也说明有很多的空闲 资源。实际情况是即便它的峰值会到 1.7，我也从来没有考虑过它的负载问题。
那么，怎么会有三个数字的确让人困扰。我们知 道，0.65、0.42、0.36 分别说明上一分钟、最后五分钟以及最后十五分钟的系统负载均值。那么这又带来了一个问题：
我们以哪个数字为准？一分钟？五分钟？还是十五分钟？
其实对于这些数字我们已经谈论了很多，我认为 你应该着眼于五分钟或者十五分钟的平均数 值。坦白讲，如果前一分钟的负载情况是 1.00，那么仍可以说明认定服务器情况还是正常的。 但是如果十五分钟的数值仍然保持在 1.00，那么就值得注意了（根据我的经验，这时候你应 该增加的处理器数量了）。
那么我如何得知我的系统装备了多少核心的处理器？
在 Linux 下，可以使用
cat /proc/cpuinfo
获取你系统上的每个处理器的信息。如果你只想 得到数字，那么就使用下面的命令：
grep ‘model name’ /proc/cpuinfo | wc -l
