理解“平均负载”？
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。
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，比如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。
每次发现系统变慢时，我们通常做的第一件事，就是执行 top 或者 uptime 命令，来了解系统的负载情况。
$ uptime
02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88
02:34:03 // 当前时间
up 2 days, 20:14 // 系统运行时间
1 user // 正在登录用户数
三个数字依次则是过去 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，但它实际上是活跃进程数的指数衰减平均值。
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？
在只有 2 个 CPU 的系统上，意味着所有的 CPU 都刚好被完全占用。
在 4 个 CPU 的系统上，意味着 CPU 有 50% 的空闲。
而在只有 1 个 CPU 的系统中，则意味着有一半的进程竞争不到 CPU。
平均负载为多少时合理 ?
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
$ grep 'model name' /proc/cpuinfo | wc -l
有了 CPU 个数，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。
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。
如果 1 分钟、5 分钟、15 分钟的三个值基本相同，或者相差不大，那就说明系统负载很平稳。
但如果 1 分钟的值远小于 15 分钟的值，就说明系统最近 1 分钟的负载在减少，而过去 15 分钟内却有很大的负载。
反过来，如果 1 分钟的值远大于 15 分钟的值，就说明最近 1 分钟的负载在增加，这种增加有可能只是临时性的，也有可能还会持续增加下去，所以就需要持续观察。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。
例:假设我们在一个单 CPU 系统上看到平均负载为 1.73，0.60，7.98，那么说明在过去 1 分钟内，系统有 73% 的超载，而在 15 分钟内，有 698 % 的超载，从整体趋势来看，系统的负载在降低。
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。
平均负载案例分析
使用 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
stress 是一个 Linux 系统压力测试工具，这里我们用作异常进程模拟平均负载升高的场景。
sysstat 包含了常用的 Linux 性能工具，用来监控和分析系统的性能。会用到这个包的两个命令 mpstat 和 pidstat。
mpstat 是一个常用的多核 CPU 性能分析工具，用来实时查看每个 CPU 的性能指标，以及所有 CPU 的平均指标。
pidstat 是一个常用的进程性能分析工具，用来实时查看进程的 CPU、内存、I/O 以及上下文切换等性能指标。
例一：CPU 密集型进程
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
第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
$ watch -d uptime //-d 参数表示高亮显示变化的区域
第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
$ mpstat -P ALL 5 //-P ALL 表示监控所有 CPU，数字 5 表示间隔 5 秒后输出一组数据
11:45:05 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
11:45:10 PM all 99.90 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11:45:10 PM 0 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
11:45:10 PM 1 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
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。说明，平均负载的升高正是由于 CPU 使用率为 100% 。
使用 pidstat 来查询哪个进程导致了 CPU 使用率为 100%
$ pidstat -u 5 1 //间隔 5 秒后输出一组数据
13:37:07 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
13:37:12 0 2962 100.00 0.00 0.00 0.00 100.00 1 stress
得到 stress 进程的 CPU 使用率为 100%。
例二：I/O 密集型进程
运行 stress 命令，模拟 I/O 压力，即不停地执行 sync：
$ stress -i 1 --timeout 600
第二个终端运行 uptime 查看平均负载的变化情况：
$ watch -d uptime
第三个终端运行 mpstat 查看 CPU 使用率的变化情况：
$ mpstat -P ALL 5 1 //显示所有 CPU 的指标，并在间隔 5 秒输出一组数据
Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)
13:41:28 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
13:41:33 all 0.21 0.00 12.07 32.67 0.00 0.21 0.00 0.00 0.00 54.84
13:41:33 0 0.43 0.00 23.87 67.53 0.00 0.43 0.00 0.00 0.00 7.74
13:41:33 1 0.00 0.00 0.81 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 98.99
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。
用 pidstat 来查询哪个进程，导致 iowait 这么高
$ pidstat -u 5 1 //间隔 5 秒后输出一组数据，-u 表示 CPU 指标
Linux 4.15.0 (ubuntu) 09/22/18 _x86_64_ (2 CPU)
13:42:08 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
13:42:13 0 104 0.00 3.39 0.00 0.00 3.39 1 kworker/1:1H
13:42:13 0 109 0.00 0.40 0.00 0.00 0.40 0 kworker/0:1H
13:42:13 0 2997 2.00 35.53 0.00 3.99 37.52 1 stress
13:42:13 0 3057 0.00 0.40 0.00 0.00 0.40 0 pidstat
还是 stress 进程导致的。
例三：大量进程的场景
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。
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
运行 pidstat 来看一下进程的情况：
$ pidstat -u 5 1 //间隔 5 秒后输出一组数据
14:23:25 UID PID %usr %system %guest %wait %CPU CPU Command
14:23:30 0 3190 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 1 stress
14:23:30 0 3191 25.00 0.00 0.00 74.80 24.00 0 stress
14:23:30 0 3192 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 1 stress
14:23:30 0 3193 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 0 stress
14:23:30 0 3194 25.00 0.00 0.00 75.80 24.00 0 stress
14:23:30 0 3195 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 0 stress
14:23:30 0 3196 24.00 0.00 0.00 74.80 25.00 1 stress
14:23:30 0 3197 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 0 stress
14:23:30 0 3198 25.00 0.00 0.00 74.80 25.00 stress
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。
小结
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：
平均负载高有可能是 CPU 密集型进程导致的；
平均负载高并不一定代表 CPU 使用率高，还有可能是 I/O 更繁忙了；；
当发现负载高的时候，你可以使用 mpstat、pidstat 等工具，辅助分析负载的来源。