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本文來自微信公號：開發(fā)內(nèi)功修 （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)時很用的一個性能指。在觀察線上服器運(yùn)行狀況的時，我們也是經(jīng)常負(fù)載找出來看一。在線上請求壓過大的時候，經(jīng)是也伴隨著負(fù)載飆高。但是負(fù)載原理你真的理解嗎？我來列舉幾問題，看看你對載的理解是否足的深刻。負(fù)載是何計算出來的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？內(nèi)核是如何暴露載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層？如果你對以上題的理解還拿捏是很準(zhǔn)，那么飛今天就帶你來深地了解一下 Linux 中的負(fù)載！一、理解負(fù)載看過程我們經(jīng)常 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況一個典型的 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 就是我們常說的載，也叫系統(tǒng)平負(fù)載。因為單純一個瞬時的負(fù)載并沒有太大意義所以 Linux 是計算了過去一段時間內(nèi)的平均，這三個數(shù)分別表的是過去 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)是如何來的呢事實上，top 命令里的負(fù)載值從 /proc/ loadavg 這個偽文件里來的。通過 strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看到這個過程。#?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)訪問 /proc/ loadavg 會觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)在這里會讀取內(nèi)中的平均負(fù)載變，簡單計算后便展示出來。整體程如下圖所示。們根據(jù)上述流程再展開了看下。文件 /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對的操作方法。//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，都會調(diào)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(jìn)行處理，核心的計算在這里完成的。//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。用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平負(fù)載值按照一定格式打印輸出在面的源碼中，大看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代碼寫這么猥瑣是因為核中并沒有 float、double 等浮點數(shù)類型，而是用整數(shù)模擬的。這些代都是為了在整數(shù)小數(shù)之間轉(zhuǎn)化使。知道這個背景行了，不用過度開剖析。這樣用通過訪問 /proc/ loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核計的負(fù)載數(shù)據(jù)了。中獲取 get_avenrun 只是在訪問 avenrun 這個全局?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 上記錄的就是整個系統(tǒng)的瞬時載值。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(yùn)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)到全局?jǐn)?shù)組。//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)行隊列的負(fù)相對值?delta??=?calc_load_fold_active(this_rq);?if?(delta)??//添加到全局瞬時負(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)行隊列的負(fù)載相對，并把它加到全瞬時負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)前時間的整體瞬時負(fù)載數(shù)了。我們再展看看是如何根據(jù)行隊列計算負(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，原來是同時算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。對于用戶空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)（進(jìn)程 OR 線程）。由于 calc_load_tasks 是一個長期存在數(shù)據(jù)。所以在刷 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時候只需要刷變化的就行，不用全部算。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)載上一小節(jié)我們找到了系統(tǒng)前瞬時負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過程?，F(xiàn)我們還缺一個計過去 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，我在計算平均數(shù)的候采取的方法都把過去一段時間數(shù)字都加起來然平均一下。把過 N 個時間點的所有瞬時負(fù)載都起來取一個平均不完事了。這其是我們傳統(tǒng)意義理解的平均數(shù)，如有 n 個數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個數(shù)據(jù)集合的平數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用這種簡單的法來計算平均負(fù)的話，存在以下個問題：1.需要存儲過去每一個樣周期的數(shù)據(jù)假我們每 10 毫秒都采集一次，么就需要使用一比較大的數(shù)組將一次采樣的數(shù)據(jù)部都存起來，那統(tǒng)計過去 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)一個的觀察值，就要移動平均中減去個最早的觀察值再加上一個最新觀察值，內(nèi)存數(shù)會頻繁地修改和新。2.計算過程較為復(fù)雜計算的候再把整個數(shù)組加起來，再除以本總數(shù)。雖然加很簡單，但是成上千個數(shù)字的累仍然很是繁瑣。3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化趨勢傳統(tǒng)平均數(shù)計算過程，所有數(shù)字的權(quán)是一樣的。但對平均負(fù)載這種實應(yīng)用來說，其實靠近當(dāng)前時刻的值權(quán)重應(yīng)該越要一些才好。因為樣能更好反應(yīng)近變化的趨勢。所，在 Linux 里使用的并不是我們所以為的傳的平均數(shù)的計算法，而是采用的種指數(shù)加權(quán)移動均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計算法。這種指數(shù)權(quán)移動平均數(shù)計法在深度學(xué)習(xí)中很廣泛的應(yīng)用。外股票市場里的 EMA 均線也是使用的是類似的法求均值的方法該算法的數(shù)學(xué)表式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個算法想理解起有點小復(fù)雜，感趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。我們只需知道這種方法在際計算的時候只要上一個時間的均數(shù)即可，不需保存所有瞬時負(fù)值。另外就是越近現(xiàn)在的時間點重越高，能夠很地表示近期變化勢。這其實也是時間子系統(tǒng)中定完成的，通過一叫做指數(shù)加權(quán)移平均計算的方法計算這三個平均。我們來詳細(xì)看上圖中的執(zhí)行過。時間子系統(tǒng)將時鐘中斷中會注時鐘中斷的處理數(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)載計算核心。它會獲取統(tǒng)當(dāng)前瞬時負(fù)載 calc_load_tasks，然后來計算過 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 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)前瞬時負(fù)載?active?=?atomic_long_read(&calc_load_tasks);?//?2平均負(fù)載的計算?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);?}獲取瞬時負(fù)載比較簡單，是讀取一個內(nèi)存量而已。在 calc_load 中就是采用了我前面說的指數(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)載的。體實現(xiàn)的代碼如：//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挺復(fù)，但是代碼看起確實要簡單不少計算量看起來很。而且看不懂也有關(guān)系，只需要道內(nèi)核并不是采的原始的平均數(shù)算方法，而是采了一種計算快，能更好表達(dá)變化勢的算法就行。此，我們開篇提的“負(fù)載是如何算出來的?”這個問題也有結(jié)論了Linux 定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個局系統(tǒng)瞬時負(fù)載中，然后再定時用指數(shù)加權(quán)移動均法來統(tǒng)計過去 1 分鐘、過去 5 分鐘、過去 15 分鐘的平均負(fù)載。三、平均載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很同學(xué)都將平均負(fù)和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)負(fù)載高、CPU 消耗就會高，負(fù)低，CPU 消耗就會低。在很老 Linux 的版本里，統(tǒng)計負(fù)的時候確實是只算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程只 CPU 有需求。在那個年代里負(fù)載和 CPU 消耗量確實是正關(guān)的。負(fù)載越高表示正在 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會越高。但是前面我們到了，本文使用 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅蹤 runnable 的任務(wù)，而且還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實是不占 CPU 的。所以說，負(fù)載高并一是 CPU 處理不過來，也有可會是因為磁盤等他資源調(diào)度不過而使得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致！為什么要這么改。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;?}可見這個修改是在 1993 年就引入了。在這封郵所示的 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)后從 Linux 中刪除）的進(jìn)程給添加了進(jìn)來。這封郵件中的正中，作者也清楚表達(dá)了為什么要 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程添加進(jìn)來原因。我把他的明翻譯一下，如：“內(nèi)核在計算均負(fù)載時只計算可運(yùn)行”進(jìn)程。不喜歡那樣；問是正在“快速”換或等待的進(jìn)程即不可中斷的 I / O，也會消耗資源。當(dāng)您用速交換磁盤替換速交換磁盤時，均負(fù)載下降似乎點不直觀...... 無論如何，下面的補(bǔ)丁似乎負(fù)載平均值更加致 WRT 系統(tǒng)的主觀速度。而，最重要的是，沒有人做任何事時，負(fù)載仍然為。;-)”這一補(bǔ)丁提交者的主要想是平均負(fù)載應(yīng)表現(xiàn)對系統(tǒng)所有源的需求情況，不應(yīng)該只表現(xiàn)對 CPU 資源的需求。假設(shè)某個 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程因為等待磁盤 IO 而排隊的話，此時它并不消 CPU，但是正在等磁盤等硬件源。那么它是應(yīng)體現(xiàn)在平均負(fù)載計算里的。所以者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 狀態(tài)的進(jìn)程都表到平均負(fù)載里了所以，負(fù)載高低明的是當(dāng)前系統(tǒng)對系統(tǒng)資源整體求更情況。如果載變高，可能是 CPU 資源不夠了，也可能是磁 IO 資源不夠了，所以還需要合其它觀測命令體分情況分析。、總結(jié)今天我?guī)?家深入地學(xué)習(xí)了下 Linux 中的負(fù)載。我們據(jù)一幅圖來總結(jié)下今天學(xué)到的內(nèi)。我把負(fù)載工作理分成了如下三。1.內(nèi)核定時匯總每 CPU 負(fù)載到系統(tǒng)瞬時負(fù)2.內(nèi)核使用指數(shù)加權(quán)移動平均快計算過去 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)載們再回頭來總結(jié)下開篇提到的幾問題。1.負(fù)載是如何計算出來的?是定時將每個 CPU 上的運(yùn)行隊列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總一個全局系統(tǒng)瞬負(fù)載值中，然后定時使用指數(shù)加移動平均法來統(tǒng)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)載高低表明是當(dāng)前系統(tǒng)上對統(tǒng)資源整體需求情況。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。所以不能說看著載變高，就覺得 CPU 資源不夠用了。3.內(nèi)核是如何暴露負(fù)載據(jù)給應(yīng)用層的？核定義了一個偽件 /proc/ loadavg，每當(dāng)用戶打開個文件的時候，核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會被調(diào)用到，函數(shù)中訪問 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量，并將均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)為小數(shù)，然后打出來?