一文读懂｜Linux系统平均负载

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我们经常会使用 top 命令来查看系统的性能情况，在 top 命令的第一行可以看到 load average 这个数据，如下图所示：

load average 包含 3 列，分别表示 1 分钟、5 分钟和 15 分钟的 系统平均负载。

对于系统平均负载这个数值，可能很多同学并不完全理解其意义，并不知道数值达到多少时才表示系统负载过高。本文将会以简单的语言来介绍系统平均负载这个概念，并且会介绍 Linux 内核是怎么计算这个数值。

系统平均负载

《Understanding Linux CPU Load（链接在文章最后）》这篇文章已经非常通俗的解释了什么是 系统平均负载，这里借用一下此文中的例子。

如果将 CPU 比作是桥梁，对于单核的 CPU 就好比是单车道的桥梁。每次桥梁只能让一辆汽车通过，并且要以规定的速度通过。那么：

系统的平均负载与上面的例子一样，在单核 CPU 的环境下：

对于单核 CPU 来说，平均负载 1.0 表示使用率最高。但对于多核 CPU 来说，平均负载要乘以核心数。比如在 4 核 CPU 的系统中，当平均负载为 4.0 时，才表示 CPU 的使用率最高。

Linux 平均负载计算原理

在介绍系统平均负载的计算原理前，先要介绍一下什么是系统负载。在 Linux 系统中，系统负载表示 系统中当前正在运行的进程数量，其包括 可运行状态 的进程数和 不可中断休眠状态 的进程数的和。注意：不可中断休眠状态的进程一般是在等待 I/O 完成的进程。

系统负载 = 可运行状态进程数 + 不可中断休眠状态进程数

知道了什么是 系统负载，那么 系统平均负载 就容易理解了。比如每 5 秒统计一次系统负载，1 分钟内会统计 12 次。如下所示：

第5秒  -> 系统负载
第10秒 -> 系统负载
第15秒 -> 系统负载
...
第60秒 -> 系统负载

然后把每次统计到的系统负载加起来，再除以统计次数，即可得出 系统平均负载。如下图所示：

但这种计算方式有些缺陷，就是预测系统负载的准确性不够高，因为越老的数据越不能反映现在的情况。打个比方，要预测某条公路今天的车流量，使用昨天的数据作为预测依据，会比使用一个月之前的数据作为依据要准确得多。

所以，时间越近的数据，对未来的预测准确性越高。

Linux 内核使用一种名为 指数平滑法 的算法来解决这个问题，指数平滑法的核心思想是对新老数据进行加权，越老的数据权重越低。

指数平滑法：是由 Robert G..Brown 提出的一种加权移动平均法，有兴趣了解其数学原理的可以搜索相关资料，本文不作详细介绍。

其计算公式如下（来源于 Linux 内核代码 kernel/sched/core.c）：

load1 = load0 * e + active * (1 - e)

解释一下上面公式的意思：

所以，我们就可以使用上面的公式来预测任何时间的系统平均负载了。比如，我们要预测时间点 n 的系统平均负载，那么可以这样来计算：

load1 = load0 * e + active * (1 - e)
load2 = load1 * e + active * (1 - e)
load3 = load2 * e + active * (1 - e)
...
loadn = loadn-1 * e + active * (1 - e)

现在就只剩下 衰减系数 该如何计算了。

从 Linux 内核的注释可以了解到，计算 1 分钟内系统平均负载的 衰减系数 的计算方式如下：

1 / exp(5sec / 1min)

其中：

也就是说，要计算一分钟的系统平均负载时，需要使用上面的 衰减系数。对于 5 分钟和 15 分钟的 衰减系数 的计算方式分别为：

1 / exp(5sec / 5min)
1 / exp(5sec / 15min)

Linux 内核已经把 1 分钟、5 分钟和 15 分钟的 衰减系数 结果计算出来，并且定义在 include/linux/sched.h 文件中，如下所示：

#define EXP_1       1884        /* 1/exp(5sec/1min) as fixed-point */
#define EXP_5       2014        /* 1/exp(5sec/5min) */
#define EXP_15      2037        /* 1/exp(5sec/15min) */

通过上述公式计算出来的 衰减系数 是个浮点数，而在内核中是不能进行浮点数运行的。解决方法是先对 衰减系数 进行扩大，然后在展示时最缩小。所以，上面的 衰减系数 数值是经过扩大 2048 倍后的结果。

Linux 平均负载计算实现

万事俱备，只欠东风。上面我们已经把所有的知识点介绍了，现在来分析一下 Linux 内核代码是怎样实现的。

1. 数据存储

在 Linux 内核中，使用了 avenrun 数组来存储 1 分钟、5 分钟和 15 分钟的系统平均负载，如下代码所示：

unsigned long avenrun[3];

如元素 avenrun[0] 用于存储 1 分钟内的系统平均负载，而元素 avenrun[1] 用于存储 5 分钟的系统平均负载，如此类推。

2. 统计过程

由于统计需要定时进行，所以内核把统计过程放置到 时钟中断 中进行。当 时钟中断 触发时，将会调用 do_timer() 函数，而 do_timer() 函数将会调用 calc_global_load() 来统计系统平均负载。

我们来看看 calc_global_load() 函数的实现：

void calc_global_load(unsigned long ticks)
{
    long active, delta;

    // 1. 如果还没到统计的时间间隔，那么将不进行统计（5秒统计一次）
    if (time_before(jiffies, calc_load_update + 10))
        return;

    // 2. 获取活跃进程数
    delta = calc_load_fold_idle();
    if (delta)
        atomic_long_add(delta, &calc_load_tasks);

    active = atomic_long_read(&calc_load_tasks);
    active = active > 0 ? active * FIXED_1 : 0;

    // 3. 统计各个时间段系统平均负载
    avenrun[0] = calc_load(avenrun[0], EXP_1, active);
    avenrun[1] = calc_load(avenrun[1], EXP_5, active);
    avenrun[2] = calc_load(avenrun[2], EXP_15, active);

    // 4. 更新下次统计的时间（增加5秒）
    calc_load_update += LOAD_FREQ;

    ...
}

calc_global_load() 函数主要完成 4 件事情：

  1. 判断当前时间是否需要进行统计，如果还没到统计的时间间隔，那么将不进行统计（5秒统计一次）。
  2. 获取活跃进程数（可运行状态进程数 + 不可中断休眠状态进程数）。
  3. 统计各个时间段系统平均负载（1分钟、5分钟和15分钟）。
  4. 更新下次统计的时间（增加5秒）。

从上面的分析可知，calc_global_load() 函数将会调用 calc_load() 来计算系统平均负载。其代码如下：

/*
 * a1 = a0 * e + a * (1 - e)
 */
static unsigned long
calc_load(unsigned long load, unsigned long exp, unsigned long active)
{
    load *= exp;
    load += active * (FIXED_1 - exp);
    load += 1UL << (FSHIFT - 1);

    return load >> FSHIFT;
}

calc_load() 函数的各个参数意义如下：

可以看出，calc_load() 函数的实现就是按照 指数平滑法 来计算的。

参考文献：

  • 《Understanding Linux CPU Load》https://scoutapm.com/blog/unders> tanding-load-averages
  • 《Linux系统平均负载是如何计算的》https://blog.csdn.net/rikeyone/article/details/108309665

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