服務(wù)器負載是什么意思

這篇文章主要介紹“負載是什么意思”，在日常操作中，相信很多人在服務(wù)器負載是什么意思問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對大家解答”服務(wù)器負載是什么意思”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請跟著(zhù)小編一起來(lái)學(xué)習吧！

平常的工作中，在衡量服務(wù)器的性能時(shí)，經(jīng)常會(huì )涉及到幾個(gè)指標，load、cpu、mem、qps、rt等。每個(gè)指標都有其獨特的意義，很多時(shí)候在線(xiàn)上出現問(wèn)題時(shí)，往往會(huì )伴隨著(zhù)某些指標的異常。大部分情況下，在問(wèn)題發(fā)生之前，某些指標就會(huì )提前有異常顯示。

對于這些指標的理解和查看、異常解決等，是程序員們重要的必備技能。本文，主要來(lái)介紹一下一個(gè)比較重要的指標——機器負載(Load)，主要涉及負載的定義、查看負載方式、負載飆高排查思路等。

什么是負載

隨著(zhù) Internet 的快速發(fā)展和業(yè)務(wù)量的不斷提高，基于網(wǎng)絡(luò )的數據訪(fǎng)問(wèn)流量迅速增長(cháng)，特別是對數據 中心、大型企業(yè)以及門(mén)戶(hù)網(wǎng)站等的訪(fǎng)問(wèn)，其訪(fǎng)問(wèn)流量甚至達到了 10Gb/s 的級別;同時(shí)，服務(wù)器網(wǎng) 站借助 HTTP、FTP、SMTP 等應用程序，為訪(fǎng)問(wèn)者提供了越來(lái)越豐富的內容和信息，服務(wù)器逐漸 被數據淹沒(méi);另外，大部分網(wǎng)站(尤其電子商務(wù)等網(wǎng)站)都需要提供不間斷 24 小時(shí)服務(wù)，任何服 務(wù)中斷或通信中的關(guān)鍵數據丟失都會(huì )造成直接的商業(yè)損失。所有這些都對應用服務(wù)提出了高性能和 高可靠性的需求，這些海量的訪(fǎng)問(wèn)數據均是負載。

查看機器負載

在 Linux機器上，有多個(gè) 命令都可以查看機器的負載信息。其中包括uptime 、top、w 等。

uptime 命令

命令能夠打印系統總共運行了多長(cháng)時(shí)間和系統的平均負載。uptime命令可以顯示的信息顯示依次為：現在時(shí)間、系統已經(jīng)運行了多長(cháng)時(shí)間、目前有多少登陸用戶(hù)、系統在過(guò)去的1分鐘、5分鐘和15分鐘內的平均負載。

? ~uptime13:29 up23:41, 3users,loadaverages: 1.741.871.97

這行信息的后半部分，顯示"load average"，它的意思是"系統的平均負荷"，里面有三個(gè)數字，我們可以從中判斷系統負荷是大還是小。

1.74 1.87 1.97 這三個(gè)數字的意思分別是1分鐘、5分鐘、15分鐘內系統的平均負荷。我們一般表示為load1、load5、load15。

w命令

w命令的主要功能其實(shí)是顯示目前登入系統的用戶(hù)信息。但是與who不同的是，w命令功能更加強大，w命令還可以顯示：當前時(shí)間，系統啟動(dòng)到現在的時(shí)間，登錄用戶(hù)的數目，系統在最近1分鐘、5分鐘和15分鐘的平均負載。然后是每個(gè)用戶(hù)的各項數據，項目顯示順序如下：登錄帳號、終端名稱(chēng)、遠 程主機名、登錄時(shí)間、空閑時(shí)間、JCPU、PCPU、當前正在運行進(jìn)程的命令行。

? ~w14:08 up23:41, 3users,loadaverages: 1.741.871.97USER TTY FROM LOGIN@ IDLE WHAThollis console - 六14 23:40-hollis s000 - 六14 20:24-zshhollis s001 - 六15 - w

從上面的w命令的結果可以看到，當前系統時(shí)間是14:08，系統啟動(dòng)到現在經(jīng)歷了23小時(shí)41分鐘，共有3個(gè)用戶(hù)登錄。系統在近1分鐘、5分鐘和15分鐘的平均負載分別是1.74 1.87 1.97。這和uptime得到的結果相同。 下面還打印了一些登錄的用戶(hù)的各項數據，不詳細介紹了。

top命令

top命令是Linux下常用的性能分析工具，能夠實(shí)時(shí)顯示系統中各個(gè)進(jìn)程的資源占用狀況，類(lèi)似于Windows的任務(wù)管理器。

? ~topProcesses:244total,3running,9stuck,232sleeping,1484threads14:16:01LoadAvg:1.74,1.87,1.97 CPUusage:8.0%user,6.79%sys,85.19%idle SharedLibs:116Mresident,16Mdata,14Mlinkedit.MemRegions:66523total,2152Mresident,50Mprivate,930Mshared.PhysMem:7819Mused(1692M wired),370Munused.VM:682Gvsize,533Mframeworkvsize,6402060(0)swapins,7234356(0)swapouts.Networks:packets:383006/251Min,334448/60Mout.Disks:1057821/38Gread,350852/40Gwritten.PID COMMAND %CPUTIME #TH #WQ #PORTMEM PURG CMPRS PGRP PPID STATE BOOSTS %CPU_ME%CPU_OTHRSUID FAULTS COW MSGSENT MSGRECV SYSBSD SYSMACH CSW30845 top 3.0 00:00.491/1 0 21 3632K 0B 0B 308451394 running *0[1] 0.000000.00000 0 3283+ 112 203556+ 101770+ 8212+ 119901+ 823+30842 GoogleChrom0.0 00:47.3917 0 155 130M 0B 0B 1146 1146 sleeping*0[1] 0.000000.00000 501 173746 2697 117678 37821 364228 444830 310043

上面的輸出結果中，Load Avg: 1.74, 1.87, 1.97顯示的就是負載信息。

機器正常負載范圍

對于機器的Load到底多少算正常的問(wèn)題，一直都是很有爭議的，不同人有著(zhù)不同的理解。對于單個(gè)CPU，有人認為如果Load超過(guò)0.7就算是超出正常范圍了。也有人認為只要不超過(guò)1都沒(méi)問(wèn)題。也有人認為，單個(gè)CPU的負載在2以下都可以接受。

為什么會(huì )有這么多不同的理解呢，是因為不同的機器除了CPU影響之外還有其他因素的影響，運行的程序、機器內存、甚至是機房溫度等都有可能有區別。

比如，有些機器用于定時(shí)執行大量的跑批任務(wù)，這個(gè)時(shí)間段內，Load可能會(huì )飆的比較高。而其他時(shí)間可能會(huì )比較低。那么這段飆高時(shí)間我們要不要去排查問(wèn)題呢?

我的建議是，最好根據自己機器的實(shí)際情況，建立一個(gè)指標的基線(xiàn)(如近一個(gè)月的平均值)，只要日常的load在基線(xiàn)上下范圍內不太大都可以接收，如果差距太多可能就要人為介入檢查了。

如何降低負載

導致負載高的原因可能很復雜，有可能是硬件問(wèn)題也可能是軟件問(wèn)題。

如果是硬件問(wèn)題，那么說(shuō)明機器性能確實(shí)就不行了，那么解決起來(lái)很簡(jiǎn)單，直接換機器就可以了。

前面我們提過(guò)，CPU使用、內存使用、IO消耗都可能導致負載高。如果是軟件問(wèn)題，有可能由于Java中的某些線(xiàn)程被長(cháng)時(shí)間占用、大量?jì)却娉掷m占用等導致。建議從以下幾個(gè)方面排查代碼問(wèn)題：

1. 1、是否有內存泄露導致頻繁GC

1. 2、是否有死鎖發(fā)生

1. 3、是否有大字段的讀寫(xiě)

1. 4、會(huì )不會(huì )是數據庫操作導致的，排查SQL語(yǔ)句問(wèn)題。

這里還有個(gè)建議，如果發(fā)現線(xiàn)上機器Load飆高，可以考慮先把堆棧內存dump下來(lái)后，進(jìn)行重啟，暫時(shí)解決問(wèn)題，然后再考慮回滾和排查問(wèn)題。

Java Web應用Load飆高排查思路

1、使用uptime查看當前l(fā)oad，發(fā)現load飆高。

2、使用top命令，查看占用CPU較高的進(jìn)程ID。

3、使用 top命令，查看具體是哪個(gè)線(xiàn)程占用率較高

4、使用printf 命令查看這個(gè)線(xiàn)程的16進(jìn)制

5、還可以使用jstat()來(lái)查看GC情況，看看是否有頻繁FGC，然后再使用jmap來(lái)dump內存，查看是否存在內存泄露。