揭秘磁碟慢對Linux負載飆升的原因

 一、CPU利用率與負載率的差異

#這裡要區別CPU負載和CPU利用率，它們是不同的兩個概念，但它們的資訊可以在同一個top指令中顯示。 CPU利用率顯示的是程式在運作期間即時佔用的CPU百分比，這是一個時間段內CPU使用狀況的統計，透過這個指標可以看出在某一個時間內CPU被佔用的情況， 如果被佔用時間很高，那麼就需要考慮CPU是否已經處於超負荷運作。而CPU負載顯示的是在一段時間內CPU正在處理以及等待CPU處理的進程數之和的統計信息，也就是CPU使用隊列的長度的統計信息。

CPU利用率高並不代表負載就一定大，可能這個任務是一個CPU密集型的。一樣CPU低利用率的情況下是否會有高Load Average的情況產生呢？理解佔有時間和使用時間就可以知道，當CPU分配時間片以後，是否使用完全取決於使用者，因此完全可能出現低利用率高Load Average的情況。另外IO設備也可能導致CPU負載高。

由此來看，僅從CPU的使用率來判斷CPU是否處於一種超負荷的工作狀態還是不夠的，必須結合Load Average來全域的看CPU的使用情況。 網路上有個例子來說明兩者的差異如下：某公用電話亭，有一個人在打電話，四個人在等待，每人限定使用電話一分鐘，若有人一分鐘之內沒有打完電話，只能掛掉電話去排隊，等待下一輪。電話在這裡就相當於CPU，而正在或等待打電話的人就相當於任務數。在電話亭使用過程中，一定會有人打完電話走掉，有人沒有打完電話而選擇重新排隊，更會有新增的人在這兒排隊，這個人數的變化就相當於任務數的增減。為了統計平均負荷情況，我們5秒鐘統計一次人數，並在第1、5、15分鐘的時候對統計情況取平均值，從而形成第1、5、15分鐘的平均負荷。有的人拿起電話就打，一直打完1分鐘，而有的人可能前三十秒在找電話號碼，或者在猶豫要不要打，後三十秒才真正在打電話。如果把電話看成CPU，人數看成任務，我們就說前一個人（任務）的CPU利用率高，後一個人（任務）的CPU利用率低。當然， CPU並不會在前三十秒工作，後三十秒歇著，CPU一直在工作。只是說，有的程式牽涉到大量的運算，所以CPU利用率就高，而有的程式牽涉到計算的部分很少，CPU利用率自然就低。但無論CPU的利用率是高是低，跟後面有多少任務在排隊沒有必然關係。

CPU數量和CPU核心數（即核心數）都會影響到CPU負載，因為任務最終是要分配到CPU核心去處理的。兩塊CPU要比一塊CPU好，雙核心比單核心好。因此，我們需要記住，除去CPU性能上的差異，CPU負載是基於內核數來計算的，即“有多少內核，即有多少負載”，如單核最好不要超過100%，也就是負載為1.00，如此類推。

Linux裡有一個/proc目錄，存放的是目前運行系統的虛擬映射，其中有一個檔案為cpuinfo，這個檔案裡存放著CPU的資訊。 /proc/cpuinfo檔案依邏輯CPU而非真實CPU分段落顯示訊息，每個邏輯CPU的訊息佔用一個段落，第一個邏輯CPU標識從0開始。

$ cat /proc/cpuinfo 
processor : 0
vendor_id : GenuineIntel
cpu family: 6
model : 63
model name: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v3 @ 2.40GHz
stepping: 2
microcode : 0x36
cpu MHz : 2399.998
cache size: 20480 KB
physical id : 0
siblings: 2
core id : 0
cpu cores : 2
apicid: 0
initial apicid: 0
fpu : yes
fpu_exception : yes
cpuid level : 15
wp: yes
flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr ......
bogomips: 4799.99
clflush size: 64
cache_alignment : 64
address sizes : 42 bits physical, 48 bits virtual
power management:

要理解該文件中的CPU訊息，有幾個相關的概念要知道，如：processor表示邏輯CPU的標識、model name表示真實CPU的型號資訊、physical id表示真實CPU和標識、 cpu cores表示真實CPU的核心數等等。

邏輯CPU的描述：現在的伺服器一般都使用了「超線程」（Hyper-Threading，簡稱HT）技術來提升CPU的效能。超執行緒技術是在一顆CPU同時執行多個程式而共同分享一顆CPU內的資源，理論上要像兩顆CPU一樣在同一時間執行兩個執行緒。雖然採用超線程技術能同時執行兩個線程，但它並不像兩個真正的CPU那樣，每個CPU都有獨立的資源。當兩個執行緒都同時需要某一個資源時，其中一個要暫時停止，並讓出資源，直到這些資源閒置後才能繼續。因此超線程的效能並不等於兩顆CPU的效能。具有超線程技術的CPU還有一些其它方面的限制。

二、CPU負載率的運算方式

Load average的概念源自於UNIX系統，雖然各家的公式不盡相同，但都是用來衡量正在使用CPU的進行數量和正在等待CPU的進程數量，一句話就是runable processes的數量。所以Load average可以作為CPU瓶頸的參考指標，如果大於CPU的數量，表示CPU可能不夠用了。

但是，在Linux上有點差異！

Linux上的load average除了包括正在使用CPU的進程數量和正在等待CPU的進程數量之外，還包括uninterruptible sleep的進程數量。通常等待IO設備、等待網路的時候，進程會處於uninterruptible sleep狀態。 Linux設計者的邏輯是，uninterruptible sleep應該都是很短暫的，很快就會恢復運行，所以被等同於runnable。然而uninterruptible sleep即使再短暫也是sleep，何況現實世界中uninterruptible sleep未必很短暫，大量的、或長時間的uninterruptible sleep通常意味著IO設備遇到了瓶頸。眾所周知，sleep狀態的進程是不需要CPU的，即使所有的CPU都空閒，正在sleep的進程也是運行不了的，所以sleep進程的數量絕對不適合用作衡量CPU負載的指標，Linux把uninterruptible sleep進程算進load average的做法直接顛覆了load average的本來意義。所以在Linux系統上，load average這個指標基本上失去了作用，因為你不知道它代表什麼意思，當看到load average很高的時候，你不知道是runnable進程太多還是uninterruptible sleep進程太多，也就無法判斷是CPU不夠用還是IO設備有瓶頸。

從另一個方面來說，也就可以解釋為什麼磁碟慢時（大量磁碟使用時），CPU負載會飆升了。基本上我碰到CPU負載高的情況就兩種情況：CPU本身處理太多任務，再加上軟中斷和上下文切換太頻繁導致負載高；再就是磁碟太慢導致了不可中斷睡眠太多導致CPU負載高。

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