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本文來自微信眾號：開發(fā)內(nèi)修煉 （ID：kfngxl），作者：張彥 allen大家好，我是飛！負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運行狀態(tài)很常用的一個能指標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運狀況的時候，們也是經(jīng)常把載找出來看一。在線上請求力過大的時候經(jīng)常是也伴隨負(fù)載的飆高。是負(fù)載的原理真的理解了嗎我來列舉幾個題，看看你對載的理解是否夠的深刻。負(fù)是如何計算出的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)是如何暴露負(fù)數(shù)據(jù)給應(yīng)用層？如果你對以問題的理解還捏不是很準(zhǔn)，么飛哥今天就你來深入地了一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載看過程我們經(jīng)用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個型的 top 命令輸出的負(fù)如下所示。#?topLoad?Avg:?1.25,?1.30,?1.95??...........輸出中的 Load Avg 就是我們常說負(fù)載，也叫系平均負(fù)載。因單純某一個瞬的負(fù)載值并沒太大意義。所 Linux 是計算了過去段時間內(nèi)的平值，這三個數(shù)別代表的是過 1 分鐘、過去 5 分鐘和過去 15 分鐘的平均負(fù)載。那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來呢？事實上，top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/ loadavg 這個偽文件里的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)可以看的到這過程。#?strace?topopenat(AT_FDCWD,?"/proc/loadavg",?O_RDONLY)?=?7內(nèi)核中定義了 loadavg 這個偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪 /proc/ loadavg 會觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)，這里會讀取內(nèi)中的平均負(fù)載量，簡單計算便可展示出來整體流程如下所示。我們根上述流程圖再開了看下。偽件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在該文件中會建 /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 中包含了打開文件時對應(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，都會用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來會調(diào)用 loadavg_proc_show 進行處理，核心的算是在這里完的。//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)?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)載值將均負(fù)載值按照定的格式打印出在上面的源中，大家看到 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，碼寫的這么猥是因為內(nèi)核中沒有 float、double 等浮點數(shù)類型，而是用整來模擬的。這代碼都是為了整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知這個背景就行，不用過度展剖析。這樣用通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取內(nèi)核計算的負(fù)數(shù)據(jù)了。其中取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個全局?jǐn)?shù)組已。//file:kernel/sched/core.cvoid?get_avenrun(unsigned?long?*loads,?unsigned?long?offset,?int?shift){?loads[0]?=?(avenrun[0]?+?offset)? update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因為每個 CPU 都在定時刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整系統(tǒng)的瞬時負(fù)值。我們來看負(fù)責(zé)刷新的 scheduler_tick 這個核心函數(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);?}在這個函數(shù)中，獲取當(dāng)前 cpu 以及其對應(yīng)的運行隊列 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)前運行隊的負(fù)載相對?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時載值??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)前運行隊列負(fù)載相對值，把它加到全局時負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前統(tǒng)當(dāng)前時間下整體瞬時負(fù)載數(shù)了。我們再開看看是如何據(jù)運行隊列計負(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?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，原來是同計算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進程的數(shù)量。對于用戶空間中 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)（進程 OR 線程）。由于 calc_load_tasks 是一個長期存的數(shù)據(jù)。所以刷新 rq 里的進程數(shù)到其的時候，只需刷變化的量就，不用全部重。因此上述函返回的是一個 delta。2.2 定時計算系統(tǒng)平均負(fù)載一小節(jié)中我們到了系統(tǒng)當(dāng)前時負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程現(xiàn)在我們還缺個計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘平均負(fù)載的機制傳統(tǒng)意義上，們在計算平均的時候采取的法都是把過去段時間的數(shù)字加起來然后平一下。把過去 N 個時間點的所有瞬時負(fù)載加起來取一個均數(shù)不完事了這其實是我們統(tǒng)意義上理解平均數(shù)，假如 n 個數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集的平均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單算法來計算平負(fù)載的話，存以下幾個問題1.需要存儲過去每一個采樣期的數(shù)據(jù)假設(shè)們每 10 毫秒都采集一次那么就需要使一個比較大的組將每一次采的數(shù)據(jù)全部都起來，那么統(tǒng)過去 15 分鐘的平均數(shù)就存 1500 個數(shù)據(jù) (15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個新的察值，就要從動平均中減去個最早的觀察，再加上一個新的觀察值，存數(shù)組會頻繁修改和更新。2.計算過程較為復(fù)雜計算的時再把整個數(shù)組加起來，再除樣本總數(shù)。雖加法很簡單，是成百上千個字的累加仍然是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)變化趨勢傳統(tǒng)平均數(shù)計算過中，所有數(shù)字權(quán)重是一樣的但對于平均負(fù)這種實時應(yīng)用說，其實越靠當(dāng)前時刻的數(shù)權(quán)重應(yīng)該越要一些才好。因這樣能更好反近期變化的趨。所以，在 Linux 里使用的并不是我所以為的傳統(tǒng)平均數(shù)的計算法，而是采用一種指數(shù)加權(quán)動平均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計算法。這種數(shù)加權(quán)移動平數(shù)計算法在深學(xué)習(xí)中有很廣的應(yīng)用。另外票市場里的 EMA 均線也是使用的是類似方法求均值的法。該算法的學(xué)表達(dá)式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理起來有點小復(fù)，感興趣的同可以 Google 自行搜索。我們只需要道這種方法在際計算的時候需要上一個時的平均數(shù)即可不需要保存所瞬時負(fù)載值。外就是越靠近在的時間點權(quán)越高，能夠很地表示近期變趨勢。這其實是在時間子系中定時完成的通過一種叫做數(shù)加權(quán)移動平計算的方法，算這三個平均。我們來詳細(xì)下上圖中的執(zhí)過程。時間子統(tǒng)將在時鐘中中會注冊時鐘斷的處理函數(shù) 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)每次時鐘節(jié)拍到來時會調(diào)到 timer_interrupt，依次會調(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)載計算的心。它會獲取統(tǒng)當(dāng)前瞬時負(fù)值 calc_load_tasks，然后來計算過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載，并保到 avenrun 中，供用戶進程讀取。//file:kernel/sched/core.cvoid?calc_global_load(unsigned?long?ticks){??//?1獲取當(dāng)前瞬時負(fù)載?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計?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);?}獲取瞬時負(fù)載比較簡單，是讀取一個內(nèi)變量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面的指數(shù)加權(quán)移平均法來計算去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)的。具體實現(xiàn)代碼如下：//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;}雖然這個算法理解起來復(fù)雜，但是代看起來確實要單不少，計算看起來很少。且看不懂也沒關(guān)系，只需要道內(nèi)核并不是用的原始的平數(shù)計算方法，是采用了一種算快，且能更表達(dá)變化趨勢算法就行。至，我們開篇提的“負(fù)載是如計算出來的?”這個問題也有論了。Linux 定時將每個 CPU 上的運行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進程數(shù)量匯到一個全局系瞬時負(fù)載值中然后再定時使指數(shù)加權(quán)移動均法來統(tǒng)計過 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 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很同學(xué)都將平均載和 CPU 給聯(lián)系到了一。認(rèn)為負(fù)載高CPU 消耗就會高，負(fù)載低CPU 消耗就會低。在很老 Linux 的版本里，統(tǒng)負(fù)載的時候確是只計算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進程只對 CPU 有需求。在那個年代，負(fù)載和 CPU 消耗量確實是正相關(guān)的。載越高就表示在 CPU 上運行，或等待 CPU 執(zhí)行的進程越多，CPU 消耗量也會越高。但是前我們看到了，文使用的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅蹤 runnable 的任務(wù)，而且還跟蹤于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進程其實不占 CPU 的。所以說，載高并一定是 CPU 處理不過來，也有可會是因為磁盤其他資源調(diào)度過來而使得進進入 uninterruptible 狀態(tài)的進程導(dǎo)致的為什么要這么改。我從網(wǎng)上到了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了因，以下是郵原文。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;?}可見這個修改是在 1993 年就引入了。在這郵件所示的 Linux 源碼變化中可以看，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）的進程也添加了進來。這封郵件中的文中，作者也楚地表達(dá)了為么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進程添加進來原因。我把他說明翻譯一下如下：“內(nèi)核計算平均負(fù)載只計算“可運”進程。我不歡那樣；問題正在“快速”換或等待的進，即不可中斷 I / O，也會消耗資源當(dāng)您用慢速交磁盤替換快速換磁盤時，平負(fù)載下降似乎點不直觀...... 無論如何，下面的補似乎使負(fù)載平值更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而且最重要的是，沒有人做任何情時，負(fù)載仍為零。;-)”這一補丁提交的主要思想是均負(fù)載應(yīng)該表對系統(tǒng)所有資的需求情況，不應(yīng)該只表現(xiàn) CPU 資源的需求。假設(shè)個 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進程因為等待磁盤 IO 而排隊的話，此時它并消耗 CPU，但是正在等磁等硬件資源。么它是應(yīng)該體在平均負(fù)載的算里的。所以者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進程都表現(xiàn)到平負(fù)載里了。所，負(fù)載高低表的是當(dāng)前系統(tǒng)對系統(tǒng)資源整需求更情況。果負(fù)載變高，能是 CPU 資源不夠了，可能是磁盤 IO 資源不夠了，所以還需要合其它觀測命具體分情況分。四、總結(jié)今我?guī)Т蠹疑钊?學(xué)習(xí)了一下 Linux 中的負(fù)載。我們根一幅圖來總結(jié)下今天學(xué)到的容。我把負(fù)載作原理分成了下三步。1.內(nèi)核定時匯總每 CPU 負(fù)載到系統(tǒng)瞬時負(fù)載2.內(nèi)核使用指數(shù)加權(quán)移動平均速計算過去 1、5、15 分鐘的平均數(shù)3.用戶進程通過開 loadavg 讀取內(nèi)核中的平均負(fù)載們再回頭來總一下開篇提到幾個問題。1.負(fù)載是如何計出來的?是定時將每個 CPU 上的運行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進程量匯總到一個局系統(tǒng)瞬時負(fù)值中，然后再時使用指數(shù)加移動平均法來計過去 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)載高低表的是當(dāng)前系統(tǒng)對系統(tǒng)資源整需求更情況。果負(fù)載變高，能是 CPU 資源不夠了，可能是磁盤 IO 資源不夠了。所以不能說著負(fù)載變高，覺得是 CPU 資源不夠用了。3.內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)給應(yīng)用層的？核定義了一個文件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開這個文的時候，內(nèi)核的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用，該函數(shù)中訪 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將平均載從整數(shù)轉(zhuǎn)化小數(shù)，然后打出來?