如何解决Linux负载飙升的问题?linux入门学习
2018-01-18 15:30
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这里要区别CPU负载和CPU利用率,它们是不同的两个概念,但它们的信息可以在同一个top命令中进行显示。CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计,通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况,如果被占用时间很高,那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作。而CPU负载显示的是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息,也就是CPU使用队列的长度的统计信息。
CPU利用率高并不意味着负载就一定大,可能这个任务是一个CPU密集型的。一样CPU低利用率的情况下是否会有高Load Average的情况产生呢?理解占有时间和使用时间就可以知道,当CPU分配时间片以后,是否使用完全取决于使用者,因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。另外IO设备也可能导致CPU负载高。
由此来看,仅仅从CPU的使用率来判断CPU是否处于一种超负荷的工作状态还是不够的,必须结合Load Average来全局的看CPU的使用情况。网上有个例子来说明两者的区别如下:某公用电话亭,有一个人在打电话,四个人在等待,每人限定使用电话一分钟,若有人一分钟之内没有打完电话,只能挂掉电话去排队,等待下一轮。电话在这里就相当于CPU,而正在或等待打电话的人就相当于任务数。在电话亭使用过程中,肯定会有人打完电话走掉,有人没有打完电话而选择重新排队,更会有新增的人在这儿排队,这个人数的变化就相当于任务数的增减。为了统计平均负载情况,我们5秒钟统计一次人数,并在第1、5、15分钟的时候对统计情况取平均值,从而形成第1、5、15分钟的平均负载。有的人拿起电话就打,一直打完1分钟,而有的人可能前三十秒在找电话号码,或者在犹豫要不要打,后三十秒才真正在打电话。如果把电话看作CPU,人数看作任务,我们就说前一个人(任务)的CPU利用率高,后一个人(任务)的CPU利用率低。当然, CPU并不会在前三十秒工作,后三十秒歇着,CPU是一直在工作。只是说,有的程序涉及到大量的计算,所以CPU利用率就高,而有的程序牵涉到计算的部分很少,CPU利用率自然就低。但无论CPU的利用率是高是低,跟后面有多少任务在排队没有必然关系。
CPU数量和CPU核心数(即内核数)都会影响到CPU负载,因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。两块CPU要比一块CPU好,双核要比单核好。因此,我们需要记住,除去CPU性能上的差异,CPU负载是基于内核数来计算的,即“有多少内核,即有多少负载”,如单核最好不要超过100%,也就是负载为1.00,如此类推。
Linux里有一个/proc目录,存放的是当前运行系统的虚拟映射,其中有一个文件为cpuinfo,这个文件里存放着CPU的信息。/proc/cpuinfo文件按逻辑CPU而非真实CPU分段落显示信息,每个逻辑CPU的信息占用一个段落,第一个逻辑CPU标识从0开始。
要理解该文件中的CPU信息,有几个相关的概念要知道,如:processor表示逻辑CPU的标识、model name表示真实CPU的型号信息、physical id表示真实CPU和标识、cpu cores表示真实CPU的内核数等等。
逻辑CPU的描述:现在的服务器一般都使用了“超线程”(Hyper-Threading,简称HT)技术来提高CPU的性能。超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源,理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程。虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不象两个真正的CPU那样,每各CPU都具有独立的资源。当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些资源闲置后才能继续。因此超线程的性能并不等于两颗CPU的性能。具有超线程技术的CPU还有一些其它方面的限制。
CPU利用率高并不意味着负载就一定大,可能这个任务是一个CPU密集型的。一样CPU低利用率的情况下是否会有高Load Average的情况产生呢?理解占有时间和使用时间就可以知道,当CPU分配时间片以后,是否使用完全取决于使用者,因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。另外IO设备也可能导致CPU负载高。
由此来看,仅仅从CPU的使用率来判断CPU是否处于一种超负荷的工作状态还是不够的,必须结合Load Average来全局的看CPU的使用情况。网上有个例子来说明两者的区别如下:某公用电话亭,有一个人在打电话,四个人在等待,每人限定使用电话一分钟,若有人一分钟之内没有打完电话,只能挂掉电话去排队,等待下一轮。电话在这里就相当于CPU,而正在或等待打电话的人就相当于任务数。在电话亭使用过程中,肯定会有人打完电话走掉,有人没有打完电话而选择重新排队,更会有新增的人在这儿排队,这个人数的变化就相当于任务数的增减。为了统计平均负载情况,我们5秒钟统计一次人数,并在第1、5、15分钟的时候对统计情况取平均值,从而形成第1、5、15分钟的平均负载。有的人拿起电话就打,一直打完1分钟,而有的人可能前三十秒在找电话号码,或者在犹豫要不要打,后三十秒才真正在打电话。如果把电话看作CPU,人数看作任务,我们就说前一个人(任务)的CPU利用率高,后一个人(任务)的CPU利用率低。当然, CPU并不会在前三十秒工作,后三十秒歇着,CPU是一直在工作。只是说,有的程序涉及到大量的计算,所以CPU利用率就高,而有的程序牵涉到计算的部分很少,CPU利用率自然就低。但无论CPU的利用率是高是低,跟后面有多少任务在排队没有必然关系。
CPU数量和CPU核心数(即内核数)都会影响到CPU负载,因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。两块CPU要比一块CPU好,双核要比单核好。因此,我们需要记住,除去CPU性能上的差异,CPU负载是基于内核数来计算的,即“有多少内核,即有多少负载”,如单核最好不要超过100%,也就是负载为1.00,如此类推。
Linux里有一个/proc目录,存放的是当前运行系统的虚拟映射,其中有一个文件为cpuinfo,这个文件里存放着CPU的信息。/proc/cpuinfo文件按逻辑CPU而非真实CPU分段落显示信息,每个逻辑CPU的信息占用一个段落,第一个逻辑CPU标识从0开始。
要理解该文件中的CPU信息,有几个相关的概念要知道,如:processor表示逻辑CPU的标识、model name表示真实CPU的型号信息、physical id表示真实CPU和标识、cpu cores表示真实CPU的内核数等等。
逻辑CPU的描述:现在的服务器一般都使用了“超线程”(Hyper-Threading,简称HT)技术来提高CPU的性能。超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源,理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程。虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不象两个真正的CPU那样,每各CPU都具有独立的资源。当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些资源闲置后才能继续。因此超线程的性能并不等于两颗CPU的性能。具有超线程技术的CPU还有一些其它方面的限制。
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