通常在发现系统变慢时，我们会首先通过执行 top 或者 uptime 命令来查看系统的负载情况。比如，我输入了 uptime 命令后，系统立即显示了相关结果。
$ uptime 02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88
前面的几列我们都比较熟悉，它们分别是当前时间、系统运行时间以及正在登录用户数
1 02:34:03 // 当前时间
2 up 2 days, 20:14 // 系统运行时间
3 1 user // 正在登录用户数
而最后三个数字呢，依次则是过去 1 分钟、5 分钟、15 分钟的平均负载（Load Average）。
平均负载 这个词对很多人来说，可能既熟悉又陌生，我们每天的工作中，也都会提到这个词，但你真正理解它背后的含义吗？
一定有人会说，平均负载不就是单位时间内的 CPU 使用率吗？上面的 0.63，就代表 CPU 使用率是 63%。其实并不是这样， 简单来说，平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程 数，也就是平均活跃进程数，它和 CPU 使用率并没有直接关系。这里我先解释下，可运行状态和不可中断状态这俩词。
所谓可运行状态的进程，是指正在使用 CPU 或者正在等待 CPU 的进程，也就是我们常用 ps 命令看到的，处于 R 状态（Running 或 Runnable）的进程。不可中断状态的进程则是正处于内核态关键流程中的进程，并且这些流程是不可打断的，最常见的是等待硬件设备的 I/O 响应，也就是我们在 ps 命令中看到的 D 状态 （Uninterruptible Sleep，也称为 Disk Sleep）的进程。
比如，当一个进程向磁盘读写数据时，为了保证数据的一致性，在得到磁盘回复前，它是不能被其他进程或者中断打断的，这个时候的进程就处于不可中断状态。如果此时的进程被打断了，就容易出现磁盘数据与进程数据不一致的问题。所以，不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。
因此，你可以简单理解为，平均负载其实就是平均活跃进程数。平均活跃进程数，直观上的理解就是单位时间内的活跃进程数。既然平均的是活跃进程数，那么最理想的，就是每个 CPU 上都刚好运行着一个进程，这样 每个 CPU 都得到了充分利用。比如当平均负载为 2 时，意味着什么呢？
讲完了什么是平均负载，现在我们再回到最开始的例子，在 uptime 命令的结果里，那三个时间段的平均负载数，多大的时候能说明系统负载高？或是多小的时候就能说明系统负载很低呢？
我们知道，平均负载最理想的情况是等于 CPU 个数。所以在评判平均负载时，首先你要知道系统有几个 CPU，这可以通过 top 命令或者从文件 /proc/cpuinfo 中读取，比如：
# 关于 grep 和 wc 的用法请查询它们的手册或者网络搜索 $ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l 2
有了 CPU 个数，我们就可以判断出，当平均负载比 CPU 个数还大的时候，系统已经出现了过载。 不过，我们在例子中可以看到，平均负载有三个数值，到底该参考哪一个呢？
实际上，都要看。三个不同时间间隔的平均值，其实给我们提供了，分析系统负载趋势的数据来源，让我们能更全面、更立体地理解目前的负载状况。
一旦 1 分钟的平均负载接近或超过了 CPU 的个数，就意味着系统正在发生过载的问题，这时就 得分析调查是哪里导致的问题，并要想办法优化了。
那么，在实际生产环境中，平均负载多高时，需要我们重点关注呢？ 在我看来，当平均负载高于 CPU 数量 70% 的时候，你就应该分析排查负载高的问题了。一旦负载过高，就可能导致进程响应变慢，进而影响服务的正常功能。但 70% 这个数字并不是绝对的，最推荐的方法，还是把系统的平均负载监控起来，然后根据更多的历史数据，判断负载的变化趋势。当发现负载有明显升高趋势时，比如说负载翻倍了，你再去做分析和调查。
现实工作中，我们经常容易把平均负载和 CPU 使用率混淆，所以在这里，我也做一个区分。可能你会疑惑，既然平均负载代表的是活跃进程数，那平均负载高了，不就意味着 CPU 使用率高吗？
我们还是要回到平均负载的含义上来，平均负载是指单位时间内，处于可运行状态和不可中断状态的进程数。所以，它不仅包括了正在使用 CPU 的进程，还包括等待 CPU 和等待 I/O 的进程。而 CPU 使用率，是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计，跟平均负载并不一定完全对应。比如：
下面，我们以三个示例分别来看这三种情况，并用 iostat、mpstat、pidstat 等工具，找出平均负载升高的根源。
机器配置：2 CPU，8GB 内存 ；预先安装 stress 和 sysstat 包，如 apt install stress sysstat
先用 uptime 命令，看一下测试前的平均负载情况：
$ uptime load average: 0.11, 0.15, 0.09
首先，我们在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景：
$ stress --cpu 1 --timeout 600
接着，在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
# -d 参数表示高亮显示变化的区域 $ watch -d uptime ..., load average: 1.00, 0.75, 0.39
最后，在第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
从终端二中可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.00，而从终端三中还可以看到，正好有一个 CPU 的使用率为 100%，但它的 iowait 只有 0。这说明，平均负载的升高是由于 CPU 使用率为 100%。
那么，到底是哪个进程导致了 CPU 使用率为 100% 呢？你可以使用 pidstat 来查询：
从这里可以明显看到，stress 进程的 CPU 使用率为 100%。
首先还是运行 stress 命令，但这次模拟 I/O 压力，即不停地执行 sync：
$ stress -i 1 --timeout 600
在第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
$ watch -d uptime ..., load average: 1.06, 0.58, 0.37
然后，第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
从这里可以看到，1 分钟的平均负载会慢慢增加到 1.06，其中一个 CPU 的系统 CPU 使用率升高到了 23.87，而 iowait 高达 67.53%。这说明，平均负载的升高是由于 iowait 的升高。
那么到底是哪个进程，导致 iowait 这么高呢？我们还是用 pidstat 来查询：
(也可以使用 pidstat -d 命令)
可以发现，还是 stress 进程导致的。
当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时，就会出现等待 CPU 的进程。 比如，我们还是使用 stress，模拟 8 个进程：
$ stress -c 8 --timeout 600
由于系统只有 2 个 CPU，明显比 8 个进程要少得多，因而，系统的 CPU 处于严重过载状态，平均负载高达 7.97
$ uptime ..., load average: 7.97, 5.93, 3.02
接着再运行 pidstat 来看一下进程的情况：
可以看出，8 个进程在争抢 2 个 CPU，每个进程等待 CPU 的时间（也就是代码块中的 %wait 列）高达 75%。这些超出 CPU 计算能力的进程，最终导致 CPU 过载。
再来归纳一下平均负载的理解。
平均负载提供了一个快速查看系统整体性能的手段，反映了整体的负载情况。但只看平均负载本身，我们并不能直接发现，到底是哪里出现了瓶颈。所以，在理解平均负载时，也要注意：
以上是Linux应该怎么理解'平均负载”？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
