如何正确理解 CPU 使用率和平均负载的关系？看完你就知道了

CPU（Central Processing Unit）是计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，相当于系统的“大脑”。

当 CPU 过于繁忙，就像“人脑”并发处理过多的事情，会降低做事的效率，严重时甚至会导致崩溃“宕机”。因此，理解 CPU 的工作原理，合理控制负载，是保障系统稳定持续运行的重要手段。

CPU 的物理核与逻辑核

一台机器可能包含多块 CPU 芯片，多个 CPU 之间通过系统总线通信。

超线程（Hyper-Threading）技术可以让一个物理核在单位时间内同时处理两个线程，变成两个逻辑核。但它不会拥有传统单核 2 倍的处理能力，也不可能提供完整的并行处理能力。

举个例子，假设一个 CPU 芯片就是一个班级；它有 2 个物理核，也就是 2 个同学，老师让他们分别担任班长和体育委员；过了一段时间，校长要求每个班级还要有学习委员和生活委员，理论上还需要 2 位同学，但是这个班级只有 2 个人，最后老师只能让班长和体育委员兼任。

这样一来，对于不了解的人来说，这个班级有班长、体育委员、学习委员和生活委员 4 个职位，应该有 4 个人，每个职位就是一个逻辑核；但是，实际上这个班级只有 2 位同学，也就是只有 2 个物理核，虽然他们可以做 4 份工作，但是不能把他们当做 4 个人。

如何查询 CPU 信息？

在 Linux 系统下，可以从 /proc/cpuinfo 文件中读取 CPU 信息，如下图所示：

查看 CPU 个数：

cat /proc/cpuinfo | grep 'physical id' | sort | uniq | wc -l 

查看 CPU 物理核数：

cat /proc/cpuinfo | grep 'cpu cores' | sort | uniq 

查看 CPU 逻辑核数：

cat /proc/cpuinfo | grep 'siblings' | sort | uniq 

什么是 CPU 使用率？

CPU 使用率就是 CPU 非空闲态运行的时间占比，它反映了 CPU 的繁忙程度。比如，单核 CPU 1s 内非空闲态运行时间为 0.8s，那么它的 CPU 使用率就是 80%；双核 CPU 1s 内非空闲态运行时间分别为 0.4s 和 0.6s，那么，总体 CPU 使用率就是 (0.4s + 0.6s) / (1s * 2) = 50%，其中 2 表示 CPU 核数，多核 CPU 同理。

在 Linux 系统下，使用 top 命令查看 CPU 使用情况，可以得到如下信息：

Cpu(s): 0.2%us, 0.1%sy, 0.0%ni, 77.5%id, 2.1%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 20.0%st 

• us(user)：表示 CPU 在用户态运行的时间百分比，通常用户态 CPU 高表示有应用程序比较繁忙。典型的用户态程序包括：数据库、Web 服务器等。
• sy(sys)：表示 CPU 在内核态运行的时间百分比（不包括中断），通常内核态 CPU 越低越好，否则表示系统存在某些瓶颈。
• ni(nice)：表示用 nice 修正进程优先级的用户态进程执行的 CPU 时间。nice 是一个进程优先级的修正值，如果进程通过它修改了优先级，则会单独统计 CPU 开销。
• id(idle)：表示 CPU 处于空闲态的时间占比，此时，CPU 会执行一个特定的虚拟进程，名为 System Idle Process。
• wa(iowait)：表示 CPU 在等待 I/O 操作完成所花费的时间，通常该指标越低越好，否则表示 I/O 存在瓶颈，可以用 iostat 等命令做进一步分析。
• hi(hardirq)：表示 CPU 处理硬中断所花费的时间。硬中断是由外设硬件（如键盘控制器、硬件传感器等）发出的，需要有中断控制器参与，特点是快速执行。
• si(softirq)：表示 CPU 处理软中断所花费的时间。软中断是由软件程序（如网络收发、定时调度等）发出的中断信号，特点是延迟执行。
• st(steal)：表示 CPU 被其他虚拟机占用的时间，仅出现在多虚拟机场景。如果该指标过高，可以检查下宿主机或其他虚拟机是否异常。

由于 CPU 有多种非空闲态，因此，CPU 使用率计算公式可以总结为：CPU 使用率 = (1 - 空闲态运行时间/总运行时间) * 100%。

根据经验法则， 建议生产系统的 CPU 总使用率不要超过 70%。

什么是平均负载？

平均负载（Load Average）是指单位时间内，系统处于 可运行状态（Running / Runnable） 和 不可中断态 的平均进程数，也就是 平均活跃进程数。

可运行态进程包括正在使用 CPU 或者等待 CPU 的进程；不可中断态进程是指处于内核态关键流程中的进程，并且该流程不可被打断。比如当进程向磁盘写数据时，如果被打断，就可能出现磁盘数据与进程数据不一致。不可中断态，本质上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。

在 Linux 系统下，使用 top 命令查看平均负载，可以得到如下信息：

load average: 1.09, 1.12, 1.52 

这 3 个数字分别表示 1分钟、5分钟、15分钟内系统的平均负载。该值越小，表示系统工作量越少，负荷越低；反之负荷越高。

平均负载为多少更合理？

理想情况下，每个 CPU 应该满负荷工作，并且没有等待进程，此时，平均负载 = CPU 逻辑核数。

但是，在实际生产系统中，不建议系统满负荷运行。通用的经验法则是：平均负载 = 0.7 * CPU 逻辑核数。

• 当平均负载持续大于 0.7 * CPU 逻辑核数，就需要开始调查原因，防止系统恶化；
• 当平均负载持续大于 1.0 * CPU 逻辑核数，必须寻找解决办法，降低平均负载；
• 当平均负载持续大于 5.0 * CPU 逻辑核数，表明系统已出现严重问题，长时间未响应，或者接近死机。

除了关注平均负载值本身，我们也应关注平均负载的变化趋势，这包含两层含义。一是 load1、load5、load15 之间的变化趋势；二是历史的变化趋势。

• 当 load1、load5、load15 三个值非常接近，表明短期内系统负载比较平稳。

此时，应该将其与昨天或上周同时段的历史负载进行比对，观察是否有显著上升。

• 当 load1 远小于 load5 或 load15 时，表明系统最近 1 分钟的负载在降低，而过去 5 分钟或 15 分钟的平均负载却很高。
• 当 load1 远大于 load5 或 load15 时，表明系统负载在急剧升高，如果不是临时性抖动，而是持续升高，特别是当 load5 都已超过 0.7 * CPU 逻辑核数 时，应调查原因，降低系统负载。

CPU 使用率与平均负载的关系

CPU 使用率是单位时间内 CPU 繁忙程度的统计。而平均负载不仅包括正在使用 CPU 的进程，还包括等待 CPU 或 I/O 的进程。因此，两者不能等同，有两种常见的场景如下所述：

• CPU 密集型应用，大量进程在等待或使用 CPU，此时 CPU 使用率与平均负载呈正相关状态。
• I/O 密集型应用，大量进程在等待 I/O，此时平均负载会升高，但 CPU 使用率不一定很高。

为了更深入的理解 CPU 使用率与平均负载的关系，我们举一个例子：假设现在有一个电话亭，有 4 个人在等待打电话，电话亭同一时刻只能容纳 1 个人打电话，只有拿起电话筒才算是真正使用。

那么 CPU 使用率就是拿起电话筒的时间占比，它只取决于在电话亭里的人的行为，与平均负载没有非常直接的关系。而平均负载是指在电话亭里的人加上排队的总人数，如下图所示:

性能优化实战

无论是 CPU 使用率，还是平均负载，都只是反映系统健康状态的度量指标，而不是问题的根因。

因此，它们的价值主要体现在两个方面：一是综合反映当前系统的健康程度，结合监控告警产品，实现快速响应；二是初步定位问题方向，缩小排查范围，降低故障恢复时间。比如当 CPU iowait 高时，应优先排查磁盘 I/O；当 CPU steal 高时，就优先排查宿主机状态。

CPU 涵盖的问题场景有很多，限于篇幅限制，下面以最常见的用户态 CPU 使用率高为例，介绍下 Java 应用的排查思路，其他场景留待后续分享，推荐阅读 《如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里？》。

如何排查用户态 CPU 使用率高？

用户态 CPU 使用率反映了应用程序的繁忙程度，通常与我们自己写的代码息息相关。因此，当你在做应用发布、配置变更或性能优化时，如果想定位消耗 CPU 最多的 Java 代码，可以遵循如下思路：

1、通过 top 命令找到 CPU 消耗最多的进程号；

2、通过 top -Hp 进程号 命令找到 CPU 消耗最多的线程号（列名仍然为 PID）；

3、通过printf "%xn" 线程号 命令输出该线程号对应的 16 进制数字；

4、通过 jstack 进程号 | grep 16进制线程号 -A 10 命令找到 CPU 消耗最多的线程方法堆栈。

上述方法是目前业界最常用的诊断流程，如果是非 Java 应用，可以将 jstack 替换为 perf，推荐阅读 《Perf — Linux下的系统性能调优工具》。

然而，上述方法有两个显著缺陷，一是操作流程复杂，而且往往一次 jstack 还不足以定位根因，需要执行多次；二是只能用于诊断在线问题，如果问题已经发生，无法复现的话，往往只能不了了之。

作者信息：

夏明，GitHub ID @StabilityMan，花名涯海，阿里云 ARMS & EagleEye 技术专家，2016 年加入阿里巴巴，一直从事链路追踪和 APM 监控诊断领域的相关工作。