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本文來自微信公眾號(hào)：開發(fā)功修煉 （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)性指標(biāo)。在觀察線上服務(wù)器運(yùn)狀況的時(shí)候，我們也是經(jīng)常負(fù)載找出來看一看。在線上求壓力過大的時(shí)候，經(jīng)常是伴隨著負(fù)載的飆高。但是負(fù)的原理你真的理解了嗎？我列舉幾個(gè)問題，看看你對(duì)負(fù)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？內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給用層的？如果你對(duì)以上問題理解還拿捏不是很準(zhǔn)，那么哥今天就帶你來深入地了解下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載查看過程我們常用 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，也叫系統(tǒng)平均負(fù)載。因?yàn)閱渭?一個(gè)瞬時(shí)的負(fù)載值并沒有太意義。所以 Linux 是計(jì)算了過去一段時(shí)間內(nèi)的平值，這三個(gè)數(shù)分別代表的是去 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)是如何來的呢事實(shí)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，簡單計(jì)后便可展示出來。整體流程下圖所示。我們根據(jù)上述流圖再展開了看下。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)的操作方。//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)算是在這里南山成的。//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)載值按照一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，代碼寫這么猥瑣是因?yàn)閮?nèi)核中并沒 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而是用整數(shù)來模擬的。這些代魃都是為在整數(shù)和小數(shù)之間轉(zhuǎn)化使的知道這個(gè)背景就行了，不用度展開剖析。這樣用戶通過問 /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)? 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。我虢山來下負(fù)責(zé)刷新的 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，并把鵸余加全局瞬時(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)間下的整應(yīng)龍瞬時(shí)負(fù)總數(shù)了。我們再展開看看是何根據(jù)運(yùn)行隊(duì)列計(jì)算負(fù)載值：//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)于用戶空間的 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)長期存在的數(shù)據(jù)。所以在新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí)候，只需要刷變化的量行，不用全部重算。因此上函數(shù)返回的是一個(gè) delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載上一小節(jié)中我們找到系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程?，F(xiàn)在我們還一個(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)義上，我們在計(jì)算平均數(shù)的候采取的方法都是把過去一時(shí)間的數(shù)字都加起來然后平一下。把過去 N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有瞬時(shí)負(fù)載都加起來云山個(gè)平均數(shù)不完事了。這其實(shí)我們傳統(tǒng)意義上理解的平均，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。但是如果用這種簡單的算法來計(jì)算狂山均負(fù)載話，存在以下幾個(gè)問題：1.需要存儲(chǔ)過去每一個(gè)采樣周的數(shù)據(jù)假設(shè)我們每 10 毫秒都采集一次，那么就需要用一個(gè)比較大的數(shù)組將每一采樣的數(shù)據(jù)全部都存起來，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，就要移動(dòng)平均中減去一個(gè)最早的察值，再加上一個(gè)最新的觀值，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)候再把鬿雀個(gè)數(shù)組全起來，再除以樣本總數(shù)。雖加法很簡單，但是成百上千數(shù)字的累加仍然很是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化趨勢傳統(tǒng)的平均數(shù)計(jì)算過程中陳書有數(shù)字的權(quán)重是一樣的。但于平均負(fù)載這種實(shí)時(shí)應(yīng)用來，其實(shí)越靠近當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)權(quán)重應(yīng)該越要大一些才好。為這樣能更好反應(yīng)近期變化趨勢。所以，在 Linux 里使用的并不是我們所以為的傳統(tǒng)的平均數(shù)的計(jì)算方法而是采用的一種指數(shù)加權(quán)移平均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算法。這種指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)計(jì)法在深度學(xué)習(xí)中有很廣泛的用。另外股票市場里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均值的方法。該算法數(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)雜，感興趣的同學(xué)以 Google 自行搜索。我們只需要知道這種方法實(shí)際計(jì)算的時(shí)候只需要上一時(shí)間的平均數(shù)即可，不需要存所有瞬時(shí)負(fù)載值。另外就越靠近現(xiàn)在的時(shí)間點(diǎn)權(quán)重越，能夠很好地表示近期變化勢。這其實(shí)也是在時(shí)間子系中定時(shí)完成的，通過一種叫指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均計(jì)算的方，計(jì)算這三個(gè)平均數(shù)。我們詳細(xì)看下上圖中的執(zhí)行過程時(shí)間子系統(tǒng)將在時(shí)鐘中斷中注冊時(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)用到 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)獲敏山系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)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)載比較簡單，就是讀取一內(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)平法來計(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)的代碼如下：//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(gè)算法理解起來挺復(fù)雜，龍山是碼看起來確實(shí)要簡單不少，算量看起來很少。而且看不也沒有關(guān)系，只需要知道內(nèi)并不是采用的原始的平均數(shù)算方法，而是采用了一種計(jì)快，且能更好表達(dá)變化趨勢算法就行。至此，我們開篇到的“負(fù)載是如何計(jì)算出來?”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)全局統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載值中，然后再定使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法來計(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)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用的 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)載高并一定是 CPU 處理不過來，也有可能會(huì)是因?yàn)榇疟P等其他資源調(diào)度不來而使得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！為什么要么修改。我從網(wǎng)上搜到了遠(yuǎn) 1993 年的一封郵件里找到了原因，以下是郵件原。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。在封郵件中的正文中，作者也楚地表達(dá)了為什么要把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來的原因。我把他的說明譯一下，如下：“內(nèi)核在計(jì)平均負(fù)載時(shí)只計(jì)算“可運(yùn)行進(jìn)程。我不喜歡那樣；問題正在“快速”交換或等待的程，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快速交換磁時(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)載平值更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而且，最重要的，當(dāng)沒有人做任何事情時(shí)，載仍然為零。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要思想是平均載應(yīng)該表現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)所有資源需求情況，而不應(yīng)該只表現(xiàn) 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 CPU，但是正在等磁盤等硬件資源。那么它是應(yīng)該體在平均負(fù)載的計(jì)算里的。所作者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到平均負(fù)載了。所以，負(fù)載高低表明的當(dāng)前系統(tǒng)上對(duì)系統(tǒng)資源整體求更情況。如果負(fù)載變高，能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了，所以還需要配合其它測命令具體分情況分析。四總結(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)下今天學(xué)到的內(nèi)容。我把負(fù)工作原理分成了如下三步。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)載我們再回頭總結(jié)一下開篇提到的幾個(gè)問。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)瞬負(fù)載值中，然后再定時(shí)使用數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法來統(tǒng)計(jì)過 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)載高低表明的是當(dāng)前系統(tǒng)思士對(duì)系統(tǒng)資整體需求更情況。如果負(fù)載高，可能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤 IO 資源不夠了。所以不能說看負(fù)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？內(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)中問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將平均負(fù)載從整轉(zhuǎn)化為小數(shù)，然后打印出來