1.负载定义？

负载(load)是linux机器的一个重要指标，直观了反应了机器当前的状态。如果机器负载过高，那么对机器的操作将难以进行。 Linux的负载高，主要是由于CPU使用、内存使用、IO消耗三部分构成。任意一项使用过多，都将导致服务器负载的急剧攀升。

2.查看服务器负载的命令

A)$ uptime

12:20:30 up 44 days, 21:46, 2 users, load average: 8.99, 7.55, 5.40

B)$ w

12:22:02 up 44 days, 21:48, 2 users, load average: 3.96, 6.28, 5.16 load average分别对应于过去1分钟，5分钟，15分钟的负载平均值。 w 命令还提供了当前登录用户，以及正在执行的操作等信息。 这两个命令只是单纯的反映出负载，linux提供了更为强大，也更为实用的top命令来查看服务器负载。 这两个命令只是单纯的反映出负载，linux提供了更为强大，也更为实用的top命令来查看服务器负载。

C)$ top

top命令不仅可以查看当前系统的平均负载，还可以查看不同进程对于CPU、内存等资源的使用情况。

1）Tasks行展示了目前的进程总数及所处状态，要注意zombie，表示僵尸进程，不为0则表示有进程出现问题。

2）Cpu(s)行展示了当前CPU的状态，

us表示用户进程占用CPU比例，

sy表示内核进程占用CPU比例，

id表示空闲CPU百分比，如果系统缓慢而这个值很高，说明系统慢的原因不是CPU负载高；

wa表示IO等待所占用的CPU时间的百分比。wa占用超过30%则表示IO压力很大。

hi：CPU处理硬件终端所占时间的比率；

si：CPU处理软件终端所占时间的比率；

st：流逝的时间，虚拟机中的其他任务所占CPU时间的比率；

用户进程占比高，wa低，说明系统缓慢的原因在于进程占用大量CPU，通常还会伴有教低的id，说明CPU空转时间很少；

wa低，id高，可以排除CPU资源瓶颈的可能。

wa高，说明I/O占用了大量的CPU时间，需要检查交换空间的使用，交换空间位于磁盘上，性能远低于内存，当内存耗尽开始使用交换空间时，将 会给性能带来严重影响，所以对于性能要求较高的服务器，一般建议关闭交换空间。另一方面，如果内存充足，但wa很高，说明需要检查哪个进程占用了大量的 I/O资源。

3）Mem行展示了当前内存的状态，total是总的内存大小，userd是已使用的，free是剩余的，buffers是目录缓存。

4）Swap行同Mem行，cached表示缓存，用户已打开的文件。如果Swap的used很高，则表示系统内存不足。

3.在top命令下，按1，则可以展示出服务器有多少CPU，及每个CPU的使用情况

一般而言，服务器的合理负载是CPU核数*2。也就是说对于8核的CPU，负载在16以内表明机器运行很稳定流畅。如果负载超过16了，就说明服务器的运行有一定的压力了。 在top命令下，按shift + "c"，则将进程按照CPU使用率从大到小排序，按shift+"p"，则将进程按照内存使用率从大到小排序，很容易能够定位出哪些服务占用了较高的CPU和内存。

D)$ iostat

Linux系统中的 iostat是I/O statistics（输入/输出统计）的缩写，iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出CPU使用情况。同vmstat一样，iostat也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析。iostat属于sysstat软件包。可以用yum install sysstat 直接安装。

1．命令格式：

iostat[参数][时间][次数]

2．命令功能：

通过iostat方便查看CPU、网卡、tty设备、磁盘、CD-ROM 等等设备的活动情况,负载信息。

3．命令参数：

-C 显示CPU使用情况

-d 显示磁盘使用情况

-k 以 KB 为单位显示

-m 以 M 为单位显示

-N 显示磁盘阵列(LVM) 信息

-n 显示NFS 使用情况

-p[磁盘] 显示磁盘和分区的情况

-t 显示终端和CPU的信息

-x 显示详细信息

-V 显示版本信息

4．使用实例： 1)实例一：显示所有设备负载情况

[root@CT1186 ~]# iostat
[root@iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ ~]# iostat
Linux 2.6.32-696.6.3.el6.i686 (iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ) 	01/03/2018 	_i686_	(1 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.80    0.00    0.23    0.11    0.00   98.86

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
vda               1.86         0.87        38.58    8712034  385774840

说明：

cpu属性值说明：

%user：CPU处在用户模式下的时间百分比。

%nice：CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比。

%system：CPU处在系统模式下的时间百分比。

%iowait：CPU等待输入输出完成时间的百分比。

%steal：管理程序维护另一个虚拟处理器时，虚拟CPU的无意识等待时间百分比。

%idle：CPU空闲时间百分比。

备注：如果%iowait的值过高，表示硬盘存在I/O瓶颈，%idle值高，表示CPU较空闲，如果%idle值高但系统响应慢时，有可能是CPU等待分配内存，此时应加大内存容量。%idle值如果持续低于10，那么系统的CPU处理能力相对较低，表明系统中最需要解决的资源是CPU。

disk属性值说明：

rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 rmerge/s

wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目。即 wmerge/s

r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 rio/s

w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 wio/s

rsec/s: 每秒读扇区数。即 rsect/s

wsec/s: 每秒写扇区数。即 wsect/s

rkB/s: 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。

wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。

avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。

avgqu-sz: 平均I/O队列长度。

await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。

svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。

%util: 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作，即被io消耗的cpu百分比

备注：如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘可能存在瓶颈。如果 svctm 比较接近 await，说明 I/O 几乎没有等待时间；如果 await 远大于 svctm，说明I/O 队列太长，io响应太慢，则需要进行必要优化。如果avgqu-sz比较大，也表示有当量io在等待。

2）实例二：定时显示所有信息

[root@iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ ~]# iostat 2 3
Linux 2.6.32-696.6.3.el6.i686 (iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ) 	01/03/2018 	_i686_	(1 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.80    0.00    0.23    0.11    0.00   98.86

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
vda               1.86         0.87        38.58    8712034  385780328

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
vda               1.52         0.00        12.12          0         24

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.50    0.00    0.50    0.00    0.00   99.00

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn
vda               0.00         0.00         0.00          0          0

说明：

每隔 2秒刷新显示，且显示3次

实例三：查看TPS和吞吐量信息

[root@iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ ~]# iostat -d -k 1 1
Linux 2.6.32-696.6.3.el6.i686 (iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ) 	01/03/2018 	_i686_	(1 CPU)

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
vda               1.86         0.44        19.29    4356017  192893244

tps：该设备每秒的传输次数（Indicate the number of transfers per second that were issued to the device.）。“一次传输”意思是“一次I/O请求”。多个逻辑请求可能会被合并为“一次I/O请求”。“一次传输”请求的大小是未知的。

kB_read/s：每秒从设备（drive expressed）读取的数据量；

kB_wrtn/s：每秒向设备（drive expressed）写入的数据量；

kB_read：读取的总数据量；kB_wrtn：写入的总数量数据量；

这些单位都为Kilobytes。

上面的例子中，我们可以看到磁盘sda以及它的各个分区的统计数据，当时统计的磁盘总TPS是22.73，下面是各个分区的TPS。（因为是瞬间值，所以总TPS并不严格等于各个分区TPS的总和）

实例四：查看设备使用率（%util）、响应时间（await）

[root@iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ ~]# iostat -d -x -k 1 1
Linux 2.6.32-696.6.3.el6.i686 (iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ) 	01/03/2018 	_i686_	(1 CPU)

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
vda               0.00     3.05    0.02    1.84     0.44    19.29    21.21     0.00    2.58    2.57    2.58   0.77   0.14

说明：

rrqm/s： 每秒进行 merge 的读操作数目.即 delta(rmerge)/s

wrqm/s： 每秒进行 merge 的写操作数目.即 delta(wmerge)/s

r/s： 每秒完成的读 I/O 设备次数.即 delta(rio)/s

w/s： 每秒完成的写 I/O 设备次数.即 delta(wio)/s

rsec/s： 每秒读扇区数.即 delta(rsect)/s

wsec/s： 每秒写扇区数.即 delta(wsect)/s

rkB/s： 每秒读K字节数.是 rsect/s 的一半,因为每扇区大小为512字节.(需要计算)

wkB/s： 每秒写K字节数.是 wsect/s 的一半.(需要计算)

avgrq-sz：平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区).delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)

avgqu-sz：平均I/O队列长度.即 delta(aveq)/s/1000 (因为aveq的单位为毫秒).

await： 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒).即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)

svctm： 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒).即 delta(use)/delta(rio+wio)

%util： 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作,或者说一秒中有多少时间 I/O 队列是非空的，即 delta(use)/s/1000 (因为use的单位为毫秒)

如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘可能存在瓶颈。

idle小于70% IO压力就较大了，一般读取速度有较多的wait。

同时可以结合vmstat 查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比，高过30%时IO压力高)。

另外 await 的参数也要多和 svctm 来参考。差的过高就一定有 IO 的问题。

avgqu-sz 也是个做 IO 调优时需要注意的地方，这个就是直接每次操作的数据的大小，如果次数多，但数据拿的小的话，其实 IO 也会很小。如果数据拿的大，才IO 的数据会高。也可以通过 avgqu-sz × ( r/s or w/s ) = rsec/s or wsec/s。也就是讲，读定速度是这个来决定的。

svctm 一般要小于 await (因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了)，svctm 的大小一般和磁盘性能有关，CPU/内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致 svctm 的增加。await 的大小一般取决于服务时间(svctm) 以及 I/O 队列的长度和 I/O 请求的发出模式。如果 svctm 比较接近 await，说明 I/O 几乎没有等待时间；如果 await 远大于 svctm，说明 I/O 队列太长，应用得到的响应时间变慢，如果响应时间超过了用户可以容许的范围，这时可以考虑更换更快的磁盘，调整内核 elevator 算法，优化应用，或者升级 CPU。

队列长度(avgqu-sz)也可作为衡量系统 I/O 负荷的指标，但由于 avgqu-sz 是按照单位时间的平均值，所以不能反映瞬间的 I/O 洪水。

形象的比喻：

r/s+w/s 类似于交款人的总数

平均队列长度(avgqu-sz)类似于单位时间里平均排队人的个数

平均服务时间(svctm)类似于收银员的收款速度

平均等待时间(await)类似于平均每人的等待时间

平均I/O数据(avgrq-sz)类似于平均每人所买的东西多少

I/O 操作率 (%util)类似于收款台前有人排队的时间比例

设备IO操作:总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写) =1.46 + 25.28=26.74

平均每次设备I/O操作只需要0.36毫秒完成,现在却需要10.57毫秒完成，因为发出的 请求太多(每秒26.74个)，假如请求时同时发出的，可以这样计算平均等待时间:

平均等待时间=单个I/O服务器时间*(1+2+...+请求总数-1)/请求总数

每秒发出的I/0请求很多,但是平均队列就4,表示这些请求比较均匀,大部分处理还是比较及时。

实例五：查看cpu状态

[root@iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ ~]# iostat -c 1 3
Linux 2.6.32-696.6.3.el6.i686 (iZwz9dk6fi8sgmkdvc1hiaZ) 	01/03/2018 	_i686_	(1 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.80    0.00    0.23    0.11    0.00   98.86

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           1.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.00