村田尚樹
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: 本文來自微信公眾號(hào)：開發(fā)內(nèi)修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥飛 allen大家好，我是飛哥！負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)時(shí)很常用的一個(gè)性能指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運(yùn)行狀況的時(shí)候，們也是經(jīng)常把負(fù)載找出來看一。在線上請(qǐng)求壓力過大的時(shí)候經(jīng)常是也伴隨著負(fù)載的飆高。是負(fù)載的原理你真的理解了嗎我來列舉幾個(gè)問題，看看你對(duì)載的理解是否足夠的深刻。負(fù)是如何計(jì)算出來的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？?jī)?nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層？如果你對(duì)以上問題的理解還捏不是很準(zhǔn)，那么飛哥今天就你來深入地了解一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載查看過程我們經(jīng)常用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個(gè)典型的 top 命令輸出的負(fù)載如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說的負(fù)載，也叫系平均負(fù)載。因?yàn)閱渭兡骋粋€(gè)瞬的負(fù)載值并沒有太大意義。所 Linux 是計(jì)算了過去一段時(shí)間內(nèi)的平均值，這三個(gè)數(shù)別代表的是過去 1 分鐘、過去 5 分鐘和過去 15 分鐘的平均負(fù)載值。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來的呢？事鶉?guó)B上，top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個(gè)偽文件里來的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看的到這個(gè)過程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個(gè)偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪問 /proc/ loadavg 會(huì)觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)，在這里會(huì)讀取內(nèi)中的平均負(fù)載變量，簡(jiǎn)單計(jì)算便可展示出來。整體流程如下所示。我們根據(jù)上述流程圖再開了看下。偽文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會(huì)創(chuàng)建 /proc/ loadavg，并為其指定操作方法 loadavg_proc_fops。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?__init?proc_loadavg_init(void){?proc_create("loadavg",?0,?NULL,?&loadavg_proc_fops);?return?0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開該文件時(shí)對(duì)應(yīng)的作方法。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?const?struct?file_operations?loadavg_proc_fops?=?{?.open??=?loadavg_proc_open,?};當(dāng)在用戶態(tài)打開 /proc/ loadavg 文件時(shí)，都會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理，核心的計(jì)算是在這里完成的。//file:?fs/proc/loadavg.cstatic?int?loadavg_proc_show(struct?seq_file?*m,?void?*v){?unsigned?long?avnrun[3];?//獲取平均負(fù)載值?get_avenrun(avnrun,?FIXED_1/200,?0);?//打印輸出平均負(fù)載?seq_printf(m,?"%lu.%02lu?%lu.%02lu?%lu.%02lu?%ld/%d?%d\n",??LOAD_INT(avnrun[0]),?LOAD_FRAC(avnrun[0]),??LOAD_INT(avnrun[1]),?LOAD_FRAC(avnrun[1]),??LOAD_INT(avnrun[2]),?LOAD_FRAC(avnrun[2]),??nr_running(),?nr_threads,??task_active_pid_ns(current)-last_pid);?return?0;}在 loadavg_proc_show 函數(shù)中做了兩件事。調(diào)用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平均負(fù)載值按照定的格式打印輸出在上面的源中，大家看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代碼寫的這么猥是因?yàn)閮?nèi)核中并沒有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而是用整數(shù)來模擬的。這代碼都是為了在整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知道這個(gè)背景就行，不用過度展開剖析。這樣用通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核計(jì)算的負(fù)載數(shù)據(jù)了。其中取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個(gè)全局?jǐn)?shù)組而已。//file:kernel/sched/core.cvoid?get_avenrun(unsigned?long?*loads,?unsigned?long?offset,?int?shift){?loads[0]?=?(avenrun[0]?+?offset)??shift;?loads[1]?=?(avenrun[1]?+?offset)??shift;?loads[2]?=?(avenrun[2]?+?offset)??shift;}現(xiàn)在可以總結(jié)一下我們開篇中的一個(gè)問題:?內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用的？?jī)?nèi)核定義了一個(gè)偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個(gè)文件的時(shí)候內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)被調(diào)用到，接著訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量 并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，并打出來。好了，另外一個(gè)新問題來了，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是何時(shí)，是被如何計(jì)算出來的呢？二、核中負(fù)載的計(jì)算過程接上小節(jié)我們繼續(xù)查看 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)據(jù)來源。這個(gè)吳回組的計(jì)算過程分為如下兩：1.PerCPU 定期匯總瞬時(shí)負(fù)載：定時(shí)刷新每個(gè) CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks，將每個(gè) CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起來，得到系統(tǒng)當(dāng)前的瞬時(shí)負(fù)載。2.定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載：定時(shí)器根據(jù)葛山前系統(tǒng)整體瞬時(shí)負(fù)載使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法（一高效計(jì)算平均數(shù)的算法）計(jì)算去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。接下來我們分成兩蠻蠻小節(jié)來別介紹。2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中，有一個(gè)子系統(tǒng)叫做時(shí)間子系統(tǒng)。在時(shí)間子系統(tǒng)陳書，始化了一個(gè)叫高分辨率的定時(shí)。在該定時(shí)器中會(huì)定時(shí)將每個(gè) CPU 上的負(fù)載數(shù)據(jù)（running 進(jìn)程數(shù) + uninterruptible 進(jìn)程數(shù)）匯總到系統(tǒng)全局的瞬時(shí)載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如下圖所示。我們把上述流程圖展看一下，我們找到了高分辨率時(shí)器的源碼如下：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid?tick_setup_sched_timer(void){?//初始化高分辨率定時(shí)器?sched_timer?hrtimer_init(&ts-sched_timer,?CLOCK_MONOTONIC,?HRTIMER_MODE_ABS);?//將定時(shí)器的到期函數(shù)設(shè)置成?tick_sched_timer?ts-sched_timer.function?=?tick_sched_timer;?}在高分辨率初始化的時(shí)候，將到期函數(shù)類置成了 tick_sched_timer。通過這個(gè)函數(shù)讓每個(gè) CPU 都會(huì)周期性地執(zhí)行一些任務(wù)。其中刷新當(dāng)前系強(qiáng)良負(fù)載就是在個(gè)時(shí)機(jī)進(jìn)行的。這里有一點(diǎn)要意一個(gè)前提是每個(gè) CPU 都有自己獨(dú)立的運(yùn)行隊(duì)列，。我根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤，它依次通過調(diào)用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會(huì)刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因?yàn)槊總€(gè) CPU 都在定時(shí)刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個(gè)系統(tǒng)的瞬時(shí)負(fù)載值。我們來看下負(fù)責(zé)新的 scheduler_tick 這個(gè)核心函數(shù)://file:kernel/sched/core.cvoid?scheduler_tick(void){?int?cpu?=?smp_processor_id();?struct?rq?*rq?=?cpu_rq(cpu);?update_cpu_load_active(rq);?}在這個(gè)函數(shù)中，獲取當(dāng)前 cpu 以及其對(duì)應(yīng)的運(yùn)行隊(duì)列 rq（run queue），調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當(dāng)前 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)到全局?jǐn)?shù)組中。//file:kernel/sched/core.cstatic?void?update_cpu_load_active(struct?rq?*this_rq){??calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic?void?calc_load_account_active(struct?rq?*this_rq){?//獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對(duì)值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時(shí)負(fù)載值??atomic_long_add(delta,?&calc_load_tasks);?}在 calc_load_account_active 中看到，通過 calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對(duì)值，并把它到全局瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間下倍伐整體瞬時(shí)負(fù)載總數(shù)了我們?cè)僬归_看看是如何根據(jù)運(yùn)隊(duì)列計(jì)算負(fù)載值的：//file:kernel/sched/core.cstatic?long?calc_load_fold_active(struct?rq?*this_rq){?long?nr_active,?delta?=?0;?//?R?和?D?狀態(tài)的用戶?task?nr_active?=?this_rq-nr_running;?nr_active?+=?(long)?this_rq-nr_uninterruptible;?//?只返回變化的量?if?(nr_active?!=?this_rq-calc_load_active)?{??delta?=?nr_active?-?this_rq-calc_load_active;??this_rq-calc_load_active?=?nr_active;?}?return?delta;}哦，原來是同時(shí)計(jì)算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。對(duì)應(yīng)于用空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)（進(jìn)程 OR 線程）。由于 calc_load_tasks 是一個(gè)長(zhǎng)期存在的數(shù)據(jù)。所以在刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí)候，只需要刷變化的量巫彭行，不全部重算。因此上述函數(shù)返回是一個(gè) delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載上一小中我們找到了系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù) calc_load_tasks 變量的更新過程?，F(xiàn)在我們還缺狙如個(gè)計(jì)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制。傳統(tǒng)意義上，炎居們?cè)谟?jì)算平均數(shù)的時(shí)采取的方法都是把過去一段時(shí)的數(shù)字都加起來然后平均一下把過去 N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有瞬時(shí)負(fù)載都加起來取一幽鴳平均數(shù)完事了。這其實(shí)是我們傳統(tǒng)意上理解的平均數(shù)，假如有 n 個(gè)數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個(gè)數(shù)據(jù)集合的平均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡(jiǎn)單的算法來計(jì)算平均負(fù)載話，存在以下幾個(gè)問題：1.需要存儲(chǔ)過去每一個(gè)采樣周期的據(jù)假設(shè)我們每 10 毫秒都采集一次，那么就需要使用一個(gè)較大的數(shù)組將每一次采樣的數(shù)全部都存起來，那么統(tǒng)計(jì)過去 15 分鐘的平均數(shù)就得存 1500 個(gè)數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個(gè)新的觀察值就要從移動(dòng)平均中減去一個(gè)最的觀察值，再加上一個(gè)最新的察值，內(nèi)存數(shù)組會(huì)頻繁地修改更新。2.計(jì)算過程較為復(fù)雜計(jì)算的時(shí)候再把整個(gè)數(shù)組全加起，再除以樣本總數(shù)。雖然加法簡(jiǎn)單，但是成百上千個(gè)數(shù)字的加仍然很是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化趨勢(shì)傳統(tǒng)的平均計(jì)算過程中，所有數(shù)字的權(quán)重一樣的。但對(duì)于平均負(fù)載這種時(shí)應(yīng)用來說，其實(shí)越靠近當(dāng)前刻的數(shù)值權(quán)重應(yīng)該越要大一些好。因?yàn)檫@樣能更好反應(yīng)近期化的趨勢(shì)。所以，在 Linux 里使用的并不是我們所以為的傳統(tǒng)的平雅山數(shù)的計(jì)算方法，是采用的一種指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算法。這種指數(shù)加移動(dòng)平均數(shù)計(jì)算法在深度學(xué)習(xí)有很廣泛的應(yīng)用。另外股票市里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均值的方法。算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個(gè)算法想理解起來有點(diǎn)小復(fù)榖山，感興趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這種方法在實(shí)際計(jì)的時(shí)候只需要上一個(gè)時(shí)間的平數(shù)即可，不需要保存所有瞬時(shí)載值。另外就是越靠近現(xiàn)在的間點(diǎn)權(quán)重越高，能夠很好地表近期變化趨勢(shì)。這其實(shí)也是在間子系統(tǒng)中定時(shí)完成的，通過種叫做指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均計(jì)算方法，計(jì)算這三個(gè)平均數(shù)。我來詳細(xì)看下上圖中的執(zhí)行過程時(shí)間子系統(tǒng)將在時(shí)鐘中斷中會(huì)冊(cè)時(shí)鐘中斷的處理函數(shù)為 timer_interrupt 。//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid?__inittime_init?(void){?register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR,?&timer_irqaction);?ia64_init_itm();}static?struct?irqaction?timer_irqaction?=?{?.handler?=?timer_interrupt,?.flags?=?IRQF_DISABLED?|?IRQF_IRQPOLL,?.name?=??"timer"};當(dāng)每次時(shí)鐘節(jié)拍到來時(shí)會(huì)調(diào)用朱蛾 timer_interrupt，依次會(huì)調(diào)用到 do_timer 函數(shù)。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid?do_timer(unsigned?long?ticks){???calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均負(fù)載計(jì)算的核心。它會(huì)獲取系跂踵當(dāng)瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks，然后來計(jì)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載，并保存到 avenrun 中，供用戶進(jìn)程讀取。//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載值?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計(jì)算?avenrun[0]?=?calc_load(avenrun[0],?EXP_1,?active);?avenrun[1]?=?calc_load(avenrun[1],?EXP_5,?active);?avenrun[2]?=?calc_load(avenrun[2],?EXP_15,?active);?}獲取瞬時(shí)負(fù)載比較簡(jiǎn)單，就是讀一個(gè)內(nèi)存變量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面說的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均來計(jì)算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載的。具體實(shí)現(xiàn)的代碼下：//file:kernel/sched/core.c/*?*?a1?=?a0?*?e?+?a?*?(1?-?e)?*/static?unsigned?longcalc_load(unsigned?long?load,?unsigned?long?exp,?unsigned?long?active){?load?*=?exp;?load?+=?active?*?(FIXED_1?-?exp);?load?+=?1UL?<>?FSHIFT;}雖然這個(gè)算法理解起來挺復(fù)雜但是代碼看起來確實(shí)要簡(jiǎn)單不，計(jì)算量看起來很少。而且看懂也沒有關(guān)系，只需要知道內(nèi)并不是采用的原始的平均數(shù)計(jì)方法，而是采用了一種計(jì)算快且能更好表達(dá)變化趨勢(shì)的算法行。至此，我們開篇提到的“載是如何計(jì)算出來的?”這個(gè)問題也有結(jié)論了。Linux 定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個(gè)全局系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)倫山值中，然后定時(shí)使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法統(tǒng)計(jì)過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。三、平均負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)都將平均負(fù)載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)為負(fù)載高、CPU 消耗就會(huì)高，負(fù)載低，CPU 消耗就會(huì)低。在很老的 Linux 的版本里，統(tǒng)計(jì)負(fù)載的時(shí)候確實(shí)是只計(jì)算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程只對(duì) CPU 有需求。在那個(gè)年代里，負(fù)載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的。負(fù)載越就表示正在 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會(huì)越高。但是前面我們看到了，本文使的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅跟蹤 runnable 的任務(wù)，而且還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)是不占 CPU 的。所以說，負(fù)載高并不一定是 CPU 處理不過來，也有可能會(huì)是因黑豹磁盤等其他資源調(diào)度不過而使得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！為什么要這么修改我從網(wǎng)上搜到了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因，以下是郵件章山文。From:?Matthias?Urlichs?Subject:?Load?average?broken??Date:?Fri,?29?Oct?1993?11:37:23?+0200??The?kernel?only?counts?"runnable"?processes?when?computing?the?load?average.I?don't?like?that;?the?problem?is?that?processes?which?are?swing?orwaiting?on?"fast",?i.e.?noninterruptible,?I/O,?also?consume?resources.?It?seems?somewhat?nonintuitive?that?the?load?average?goes?down?when?youreplace?your?fast?swap?disk?with?a?slow?swap?disk...?Anyway,?the?following?patch?seems?to?make?the?load?average?much?moreconsistent?WRT?the?subjective?speed?of?the?system.?And,?most?important,?theload?is?still?zero?when?nobody?is?doing?anything.?;-)---?kernel/sched.c.orig?Fri?Oct?29?10:31:11?1993+++?kernel/sched.c??Fri?Oct?29?10:32:51?1993@@?-414,7?+414,9?@@????unsigned?long?nr?=?0;?????for(p?=?&LAST_TASK;?p?>?&FIRST_TASK;?--p)-???????if?(*p?&&?(*p)->state?==?TASK_RUNNING)+???????if?(*p?&&?((*p)->state?==?TASK_RUNNING)?||+?????????????????(*p)->state?==?TASK_UNINTERRUPTIBLE)?||+?????????????????(*p)->state?==?TASK_SWING))????????????nr?+=?FIXED_1;????return?nr;?}可見這個(gè)修改是在 1993 年就引入了。在這封郵件所示的 Linux 源碼變化中可以看到，負(fù)載正式把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 狀態(tài)（交換狀態(tài)后來從 Linux 中刪除）的進(jìn)程也給添加了進(jìn)來。旄牛這郵件中的正文中，作者也清楚表達(dá)了為什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來的原因。女娃把他的說明翻譯一下，如：“內(nèi)核在計(jì)算平均負(fù)載時(shí)只算“可運(yùn)行”進(jìn)程。我不喜歡樣；問題是正在“快速”交換等待的進(jìn)程，即不可中斷的 I / O，也會(huì)消耗資源。當(dāng)您用慢速交換磁盤替換狡速交換盤時(shí)，平均負(fù)載下降似乎有點(diǎn)直觀...... 無論如何，下面的補(bǔ)丁似乎使負(fù)載平均值加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而且，最重要的是，當(dāng)沒人做任何事情時(shí)，負(fù)載仍然為。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要思想是平雷神負(fù)載應(yīng)該表現(xiàn)對(duì)統(tǒng)所有資源的需求情況，而不該只表現(xiàn)對(duì) CPU 資源的需求。假設(shè)某個(gè) TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程因?yàn)榈却疟P IO 而排隊(duì)的話，此時(shí)它并不消耗 CPU，但是正在等磁盤等硬件資源。那么它是應(yīng)求山體現(xiàn)在均負(fù)載的計(jì)算里的。所以作者 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到平均負(fù)載里了。所以，載高低表明的是當(dāng)前系統(tǒng)上對(duì)統(tǒng)資源整體需求更情況。如果載變高，可能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了，所以還需要配合它觀測(cè)命令具體分情況分析。、總結(jié)今天我?guī)Т蠹疑钊氲貙W(xué)了一下 Linux 中的負(fù)載。我們根據(jù)一幅圖來總結(jié)叔均下天學(xué)到的內(nèi)容。我把負(fù)載工作理分成了如下三步。1.內(nèi)核定時(shí)匯總每 CPU 負(fù)載到系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載2.內(nèi)核使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均快速計(jì)算過去 1、5、15 分鐘的平均數(shù)3.用戶進(jìn)程通過打開 loadavg 讀取內(nèi)核中的平均負(fù)載我們?cè)倩匕座w來總結(jié)一下開篇提到的幾問題。1.負(fù)載是如何計(jì)算出來的?是定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個(gè)全局系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載值，然后再定時(shí)使用指數(shù)加權(quán)移平均法來統(tǒng)計(jì)過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。2.負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？負(fù)載高低表明的是碧山前系統(tǒng)上對(duì)統(tǒng)資源整體需求更情況。如果載變高，可能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了。所以不能說看著載變高，就覺得是 CPU 資源不夠用了。3.內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的？?jī)?nèi)核義了一個(gè)偽文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個(gè)文件的時(shí)候，內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)被調(diào)用到，該函數(shù)中訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將平均負(fù)載整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，然后打印出?
Jamie
未知
