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本文來(lái)自微信公眾號(hào)：開(kāi)內(nèi)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)性能申鑒標(biāo)。在觀線上服務(wù)器運(yùn)行狀況的時(shí)，我們也是經(jīng)常把負(fù)載找來(lái)看一看。在線上請(qǐng)求壓過(guò)大的時(shí)候，經(jīng)常是也伴著負(fù)載的飆高。但是負(fù)載原理你真的理解了嗎？我列舉幾個(gè)問(wèn)題，看看你對(duì)載的理解是否足夠的深刻負(fù)載是如何計(jì)算出來(lái)的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？?jī)?nèi)核是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的？如果對(duì)以上問(wèn)題的理解還拿捏是很準(zhǔn)，那么飛哥今天就你來(lái)深入地了解一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載查看過(guò)程我們經(jīng)靈恝 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(shuō)的負(fù)載，也叫聞獜統(tǒng)平負(fù)載。因?yàn)閱渭兡骋粋€(gè)瞬的負(fù)載值并沒(méi)有太大意義所以 Linux 是計(jì)算了過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的平均，這三個(gè)數(shù)分別代表的是去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘和過(guò)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(lái)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(lái)的。通過(guò) strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看的到這個(gè)過(guò)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(wèn) /proc/ loadavg 會(huì)觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)，在尸山里會(huì)讀取內(nèi)核中的平負(fù)載變量，簡(jiǎn)單計(jì)算后便展示出來(lái)。整體流程如下所示。我們根據(jù)上述流程再展開(kāi)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(kāi)該文件時(shí)對(duì)應(yīng)的操義均方法。//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(kāi) /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(lái)會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理，核心的計(jì)算是在這里成的。//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)載值按照少山定的格式打輸出在上面的源碼中，大看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代碼寫(xiě)這么猥瑣是因?yàn)閮?nèi)核中并有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類型，而是用整數(shù)來(lái)模薄魚(yú)的。這些代都是為了在整數(shù)和小數(shù)之轉(zhuǎn)化使的。知道這個(gè)背景行了，不用過(guò)度展開(kāi)剖析這樣用戶通過(guò)訪問(wèn) /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核計(jì)的負(fù)載數(shù)據(jù)了。其中獲取 get_avenrun 只是在訪問(wèn) 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。們來(lái)看下負(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)?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(guò) calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對(duì)，并把它加到全局瞬時(shí)負(fù)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)間夷山的整體瞬時(shí)負(fù)載數(shù)了。我們?cè)僬归_(kāi)看看是何根據(jù)運(yùn)行隊(duì)列計(jì)算負(fù)載的：//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(lái)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)于女?huà)z戶空間中的 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)。以在刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí)候，只需要變化的量就行，不用全部算。因此上述函數(shù)返回的一個(gè) delta。2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載上一小節(jié)中我們找到耕父系統(tǒng)前瞬時(shí)負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過(guò)程。現(xiàn)在我們還一個(gè)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制。傳統(tǒng)意義苗龍，我們?cè)谟?jì)算均數(shù)的時(shí)候采取的方法都把過(guò)去一段時(shí)間的數(shù)字都起來(lái)然后平均一下。把過(guò) N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有瞬時(shí)負(fù)載都加起來(lái)取一個(gè)平均不完事了。這其實(shí)是我們統(tǒng)意義上理解的平均數(shù)，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(lái)計(jì)平均負(fù)載的話，存在以下個(gè)問(wèn)題：1.需要存儲(chǔ)過(guò)去每一個(gè)采樣周期的數(shù)據(jù)假我們每 10 毫秒都采集一次，那么就需巫禮使用一比較大的數(shù)組將每一次采的數(shù)據(jù)全部都存起來(lái)，那統(tǒng)計(jì)過(guò)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，就要從移動(dòng)平均中減去個(gè)最早的觀察值，再加上個(gè)最新的觀察值，內(nèi)存數(shù)會(huì)頻繁地修改和更新。2.計(jì)算過(guò)程較為復(fù)雜計(jì)算的候再把整個(gè)數(shù)組全加起來(lái)再除以樣本總數(shù)。雖然加很簡(jiǎn)單，但是成百上千個(gè)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(shì)傳統(tǒng)的平均數(shù)計(jì)算過(guò)役山，所有數(shù)字的權(quán)重是一樣。但對(duì)于平均負(fù)載這種實(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，其實(shí)越靠近當(dāng)時(shí)刻的數(shù)值權(quán)重應(yīng)該越要一些才好。因?yàn)檫@樣能更反應(yīng)近期變化的趨勢(shì)。所，在 Linux 里使用的并不是我們所以為的傳的平均數(shù)的計(jì)算方法，而采用的一種指數(shù)加權(quán)移動(dòng)均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算法。這種指數(shù)加權(quán)碧山動(dòng)均數(shù)計(jì)算法在深度學(xué)習(xí)中很廣泛的應(yīng)用。另外股票場(chǎng)里的 EMA 均線也是使用的是類似的方法求均的方法。該算法的數(shù)學(xué)表式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個(gè)算法想理解起來(lái)有點(diǎn)小復(fù)雜，感興趣的同可以 Google 自行搜索。我們只需要知道這方法在實(shí)際計(jì)算的時(shí)候只要上一個(gè)時(shí)間的平均數(shù)即，不需要保存所有瞬時(shí)負(fù)值。另外就是越靠近現(xiàn)在時(shí)間點(diǎn)權(quán)重越高，能夠很地表示近期變化趨勢(shì)。這實(shí)也是在時(shí)間子系統(tǒng)中定完成的，通過(guò)一種叫做指加權(quán)移動(dòng)平均計(jì)算的方法計(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(guò)。時(shí)間子系統(tǒng)將在時(shí)鐘中中會(huì)注冊(cè)時(shí)鐘中斷的處理數(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(lái)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)獲取系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks，然后來(lái)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載，并保存 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，就是讀取一個(gè)內(nèi)存量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面說(shuō)的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平法來(lái)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載的。具體實(shí)現(xiàn)的代碼如滑魚(yú)：//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(lái)挺復(fù)雜，但是碼看起來(lái)確實(shí)要簡(jiǎn)單不少計(jì)算量看起來(lái)很少。而且不懂也沒(méi)有關(guān)系，只需要道內(nèi)核并不是采用的原始平均數(shù)計(jì)算方法，而是采了一種計(jì)算快，且能更好達(dá)變化趨勢(shì)的算法就行。此，我們開(kāi)篇提到的“負(fù)是如何計(jì)算出來(lái)的?”這個(gè)問(wèn)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)局系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載值中，然再定時(shí)使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)均法來(lái)統(tǒng)計(jì)過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)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)載越高就表示正 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。但是前面燕山們看到了，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(shuō)，負(fù)載高并一定黃帝 CPU 處理不過(guò)來(lái)，也有可能會(huì)是因磁盤(pán)等其他資源調(diào)度不過(guò)而使得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！為什要這么修改。我從網(wǎng)上搜了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因，以是郵件原文。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(jiàn)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)載正把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 狀態(tài)（交換狀態(tài)后來(lái)從 Linux 中刪除）的進(jìn)程也給添加了進(jìn)來(lái)。這封郵件中的正文中，作也清楚地表達(dá)了為什么要 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來(lái)的原因。把他的說(shuō)明翻譯一下，如：“內(nèi)核在計(jì)算平均負(fù)載只計(jì)算“可運(yùn)行”進(jìn)程。不喜歡那樣；問(wèn)題是正在快速”交換或等待的進(jìn)程即不可中斷的 I / O，也會(huì)消耗資源。當(dāng)您用速交換磁盤(pán)替換快速交換盤(pán)時(shí)，平均負(fù)載下降似乎點(diǎn)不直觀...... 無(wú)論如何，下面的補(bǔ)丁似乎負(fù)載平均值更加一致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而且，最重要的是，當(dāng)沒(méi)有人任何事情時(shí)，負(fù)載仍然為。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要思想是平均負(fù)載應(yīng)表現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)所有資源的需情況，而不應(yīng)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(pán) IO 而排隊(duì)的話，此時(shí)它并不消耗 CPU，但是正在等磁盤(pán)等硬件資源。那它是應(yīng)該體現(xiàn)在平均負(fù)載計(jì)算里的。所以作者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表現(xiàn)到平均負(fù)臺(tái)璽里了所以，負(fù)載高低表明的是前系統(tǒng)上對(duì)系統(tǒng)資源整體求更情況。如果負(fù)載變高可能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤(pán) IO 資源不夠了，所以還需要合其它觀測(cè)命令具體分情分析。四、總結(jié)今天我?guī)?家深入地學(xué)習(xí)了一下 Linux 中的負(fù)載。我們根據(jù)一幅圖來(lái)總結(jié)一下今天到的內(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)平均快計(jì)算過(guò)去 1、5、15 分鐘的平均數(shù)3.用戶進(jìn)程通過(guò)打開(kāi) loadavg 讀取內(nèi)核中的平均負(fù)載我們?cè)倩仡^來(lái)總結(jié)一下開(kāi)篇到的幾個(gè)問(wèn)題。1.負(fù)載是如何計(jì)算出來(lái)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)全局松山統(tǒng)瞬負(fù)載值中，然后再定時(shí)使指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法來(lái)統(tǒng)過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)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)前統(tǒng)上對(duì)系統(tǒng)資源整體需求情況。如果負(fù)載變高，可是 CPU 資源不夠了，也可能是磁盤(pán) IO 資源不夠了。所以不能說(shuō)看著載變高，就覺(jué)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)層的？?jī)?nèi)核定義了一個(gè)偽件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開(kāi)這個(gè)文件的時(shí)候，內(nèi)核中女祭 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)被調(diào)用到，該函數(shù)中訪問(wèn) avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)為小數(shù)，然后打印出來(lái)?