性能测试-cpu负载和cpu利用率

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概述

做压力测试的时候，我们经常会关注两个指标，CPU利用率和CPU负载

Linux中，进程分为三种状态：

阻塞的进程blocked process
可运行的进程runnable process
正在运行的进程running process

当进程处于不可中断时，进程会等待I/O设备的数据或者系统调用；进程处于可运行状态时，它处在一个运行队列中，与其他可运行进程争夺CPU

CPU使用率

CPU使用率指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

load-average

它指的是正在运行（running）和不可中断（等待IO）的平均进程数。在linux top命令中指的是是最近1分钟、5分钟和15分钟的系统平均负载

cpu负载的计算

CPU数量和CPU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，除去CPU性能上的差异，CPU负载是基于内核数来计算的。

“有多少内核，就有多少load”。如单核负载为1.00，双核负载为2.00.以此类推。

举例说明cpu负载

大家都要坐电梯坐电梯。假设一部电梯能站10个人，那当1-10人坐电梯时，可以认为电梯的load<1；
正好10人时，load=1；
超过10人时，load>1；
如果有15个人要坐电梯，那就是说能有10人直接上过山车，另外5人需要等待。
此时电梯的load=15/10 = 1.5
也就是说，1.5的负载表示系统当前满负荷运转，且还有相当于50%满负荷的请求在等待

对于load average的临界值，业内有两种判断依据

load average <= cpu核数 * 0.7

load average <= cpu核数 - 1

为什么会有高Load，低CPU使用率的情况?

依然拿电梯的例子来说明。假设一共有20个人来坐电梯。电梯一次运行5分钟。两次运行之间，第一批10人下来，第二批10人来，电梯等人进来，加上关门时间时间也要3分钟。这种情况下电梯的使用率就是50%左右。而过山车的load是2。对应到我们的CPU上，当运行的进程（线程）过多时，频繁的上下文切换耗费了大量的CPU时间，导致真正用在运算的CPU时间片比较少（低CPU使用率），却有很多进程在等待运行（高Load）。

Cpu 利用率和 load 值高低没有直必然关系

我们做压测的时候一般认为 CPU 利用率和 Load 值是正比的关系，既Load 值越高，CPU 利用率就越高。但是事实上有时候 Load 很高，CPU 利用率却比较低（多核更可能出现分配不均的情况）。

因为 Load 是等待处理的任务队列，当你的应用在等待同步消息返回处理的同时，CPU 还是会将时间切片分配给这些线程。

而真正需要 CPU 的那些线程，却不得不在得不到时间片以后暂时放弃工作被挂起。

CPU利用率高也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。CPU低利用率的情况下也会有高Load Average的情况。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。

因此在程序设计的时候要考虑如何利用好CPU的这个资源，如何均匀的将压力分摊到各个CPU 上（有时候一个线程在不断循环，导致单个CPU负荷很高）

再举例

公共电话亭里有一个人在打电话，后面有四个人在等待，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。公共电话在就相当于CPU，而正在打电话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。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，打满1分钟，有的人可能前三十秒在找号码，或者犹豫要不要打，后三十秒才真正开始打。如果把电话看作CPU，人数看作任务，我们可以说前一个人（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，它一直在处于load状态。

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利用率和load没有必然关系)。

在Linux系统中，可以通过命令看到系统平均负载load-average的输出