2023-01-10 10:03:37來(lái)源：開(kāi)發(fā)內(nèi)功修煉
大家好，我是飛哥！
負(fù)載是查看 Linux 服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)時(shí)很常用的一個(gè)性能指標(biāo)。在觀察線上服務(wù)器運(yùn)行狀況的時(shí)候，我們也是經(jīng)常把負(fù)載找出來(lái)看一看。在線上請(qǐng)求壓力過(guò)大的時(shí)候，經(jīng)常是也伴隨著負(fù)載的飆高。
(資料圖片)
但是負(fù)載的原理你真的理解了嗎？我來(lái)列舉幾個(gè)問(wèn)題，看看你對(duì)負(fù)載的理解是否足夠的深刻。
負(fù)載是如何計(jì)算出來(lái)的?負(fù)載高低和 CPU 消耗正相關(guān)嗎？?jī)?nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的？如果你對(duì)以上問(wèn)題的理解還拿捏不是很準(zhǔn)，那么飛哥今天就帶你來(lái)深入地了解一下 Linux 中的負(fù)載！
一、理解負(fù)載查看過(guò)程我們經(jīng)常用 top 命令查看 Linux 系統(tǒng)的負(fù)載情況。一個(gè)典型的 top 命令輸出的負(fù)載如下所示。
# topLoad Avg: 1.25, 1.30, 1.95 ...........
輸出中的 Load Avg 就是我們常說(shuō)的負(fù)載，也叫系統(tǒng)平均負(fù)載。因?yàn)閱渭兡骋粋€(gè)瞬時(shí)的負(fù)載值并沒(méi)有太大意義。所以 Linux 是計(jì)算了過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的平均值，這三個(gè)數(shù)分別代表的是過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘和過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載值。
那么 top 命令展示的數(shù)據(jù)數(shù)是如何來(lái)的呢？事實(shí)上，top 命令里的負(fù)載值是從 /proc/loadavg 這個(gè)偽文件里來(lái)的。通過(guò) strace 命令跟蹤 top 命令的系統(tǒng)調(diào)用可以看的到這個(gè)過(guò)程。
# strace top...openat(AT_FDCWD, "/proc/loadavg", O_RDONLY) = 7
內(nèi)核中定義了 loadavg 這個(gè)偽文件的 open 函數(shù)。當(dāng)用戶態(tài)訪問(wèn) /proc/loadavg 會(huì)觸發(fā)內(nèi)核定義的函數(shù)，在這里會(huì)讀取內(nèi)核中的平均負(fù)載變量，簡(jiǎn)單計(jì)算后便可展示出來(lái)。整體流程如下圖所示。
我們根據(jù)上述流程圖再展開(kāi)了看下。偽文件 /proc/loadavg 在 kernel 中定義是在 /fs/proc/loadavg.c 中。在該文件中會(huì)創(chuàng)建 /proc/loadavg，并為其指定操作方法 loadavg_proc_fops。
//file: fs/proc/loadavg.cstatic int __init proc_loadavg_init(void){ proc_create("loadavg", 0, NULL, &loadavg_proc_fops); return 0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打開(kāi)該文件時(shí)對(duì)應(yīng)的操作方法。
//file: fs/proc/loadavg.cstatic const struct file_operations loadavg_proc_fops = { .open = loadavg_proc_open, ......};當(dāng)在用戶態(tài)打開(kāi) /proc/loadavg 文件時(shí)，都會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_fops 中的 open 函數(shù)指針 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下來(lái)會(huì)調(diào)用 loadavg_proc_show 進(jìn)行處理，核心的計(jì)算是在這里完成的。
//file: fs/proc/loadavg.cstatic int loadavg_proc_show(struct seq_file *m, void *v){ unsigned long avnrun[3]; //獲取平均負(fù)載值 get_avenrun(avnrun, FIXED_1/200, 0); //打印輸出平均負(fù)載 seq_printf(m, "%lu.%02lu %lu.%02lu %lu.%02lu %ld/%d %d\n", LOAD_INT(avnrun[0]), LOAD_FRAC(avnrun[0]), LOAD_INT(avnrun[1]), LOAD_FRAC(avnrun[1]), LOAD_INT(avnrun[2]), LOAD_FRAC(avnrun[2]), nr_running(), nr_threads, task_active_pid_ns(current)->last_pid); return 0;}在 loadavg_proc_show 函數(shù)中做了兩件事。
調(diào)用 get_avenrun 讀取當(dāng)前負(fù)載值將平均負(fù)載值按照一定的格式打印輸出在上面的源碼中，大家看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定義，代碼寫(xiě)的這么猥瑣是因?yàn)閮?nèi)核中并沒(méi)有 float、double 等浮點(diǎn)數(shù)類(lèi)型，而是用整數(shù)來(lái)模擬的。這些代碼都是為了在整數(shù)和小數(shù)之間轉(zhuǎn)化使的。知道這個(gè)背景就行了，不用過(guò)度展開(kāi)剖析。
這樣用戶通過(guò)訪問(wèn) /proc/loadavg 文件就可以讀取到內(nèi)核計(jì)算的負(fù)載數(shù)據(jù)了。其中獲取 get_avenrun 只是在訪問(wèn) avenrun 這個(gè)全局?jǐn)?shù)組而已。
//file:kernel/sched/core.cvoid get_avenrun(unsigned long *loads, unsigned long offset, int shift){ loads[0] = (avenrun[0] + offset) << shift; loads[1] = (avenrun[1] + offset) << shift; loads[2] = (avenrun[2] + offset) << shift;}現(xiàn)在可以總結(jié)一下我們開(kāi)篇中的一個(gè)問(wèn)題:內(nèi)核是如何暴露負(fù)載數(shù)據(jù)給應(yīng)用層的？
內(nèi)核定義了一個(gè)偽文件 /proc/loadavg，每當(dāng)用戶打開(kāi)這個(gè)文件的時(shí)候，內(nèi)核中的 loadavg_proc_show 函數(shù)就會(huì)被調(diào)用到，接著訪問(wèn) avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量 并將平均負(fù)載從整數(shù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)，并打印出來(lái)。
好了，另外一個(gè)新問(wèn)題又來(lái)了，avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是何時(shí)，又是被如何計(jì)算出來(lái)的呢？
二、內(nèi)核中負(fù)載的計(jì)算過(guò)程接上小節(jié)，我們繼續(xù)查看 avenrun 全局?jǐn)?shù)組變量的數(shù)據(jù)來(lái)源。這個(gè)數(shù)組的計(jì)算過(guò)程分為如下兩步：
1.PerCPU 定期匯總瞬時(shí)負(fù)載：定時(shí)刷新每個(gè) CPU 當(dāng)前任務(wù)數(shù)到 calc_load_tasks，將每個(gè) CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)匯總起來(lái)，得到系統(tǒng)當(dāng)前的瞬時(shí)負(fù)載。2.定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載：定時(shí)器根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)整體瞬時(shí)負(fù)載，使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法（一種高效計(jì)算平均數(shù)的算法）計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載。
接下來(lái)我們分成兩個(gè)小節(jié)來(lái)分別介紹。
2.1 PerCPU 定期匯總負(fù)載在 Linux 內(nèi)核中，有一個(gè)子系統(tǒng)叫做時(shí)間子系統(tǒng)。在時(shí)間子系統(tǒng)里，初始化了一個(gè)叫高分辨率的定時(shí)器。在該定時(shí)器中會(huì)定時(shí)將每個(gè) CPU 上的負(fù)載數(shù)據(jù)（running 進(jìn)程數(shù) + uninterruptible 進(jìn)程數(shù)）匯總到系統(tǒng)全局的瞬時(shí)負(fù)載變量 calc_load_tasks 中。整體流程如下圖所示。
我們把上述流程圖展開(kāi)看一下，我們找到了高分辨率定時(shí)器的源碼如下：
//file:kernel/time/tick-sched.cvoid tick_setup_sched_timer(void){ //初始化高分辨率定時(shí)器 sched_timer hrtimer_init(&ts->sched_timer, CLOCK_MONOTONIC, HRTIMER_MODE_ABS); //將定時(shí)器的到期函數(shù)設(shè)置成 tick_sched_timer ts->sched_timer.function = tick_sched_timer; ...}在高分辨率初始化的時(shí)候，將到期函數(shù)設(shè)置成了 tick_sched_timer。通過(guò)這個(gè)函數(shù)讓每個(gè) CPU 都會(huì)周期性地執(zhí)行一些任務(wù)。其中刷新當(dāng)前系統(tǒng)負(fù)載就是在這個(gè)時(shí)機(jī)進(jìn)行的。這里有一點(diǎn)要注意一個(gè)前提是每個(gè) CPU 都有自己獨(dú)立的運(yùn)行隊(duì)列，。
我們根據(jù) tick_sched_timer 的源碼進(jìn)行追蹤，它依次通過(guò)調(diào)用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最終在 scheduler_tick 中會(huì)刷新當(dāng)前 CPU 上的負(fù)載值到 calc_load_tasks 上。因?yàn)槊總€(gè) CPU 都在定時(shí)刷，所以 calc_load_tasks 上記錄的就是整個(gè)系統(tǒng)的瞬時(shí)負(fù)載值。
我們來(lái)看下負(fù)責(zé)刷新的 scheduler_tick 這個(gè)核心函數(shù):
//file:kernel/sched/core.cvoid scheduler_tick(void){ int cpu = smp_processor_id(); struct rq *rq = cpu_rq(cpu); update_cpu_load_active(rq); ...}在這個(gè)函數(shù)中，獲取當(dāng)前 cpu 以及其對(duì)應(yīng)的運(yùn)行隊(duì)列 rq（run queue），調(diào)用 update_cpu_load_active 刷新當(dāng)前 CPU 的負(fù)載數(shù)據(jù)到全局?jǐn)?shù)組中。
//file:kernel/sched/core.cstatic void update_cpu_load_active(struct rq *this_rq){ ... calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic void calc_load_account_active(struct rq *this_rq){ //獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對(duì)值 delta = calc_load_fold_active(this_rq); if (delta) //添加到全局瞬時(shí)負(fù)載值 atomic_long_add(delta, &calc_load_tasks); ...}在 calc_load_account_active 中看到，通過(guò) calc_load_fold_active 獲取當(dāng)前運(yùn)行隊(duì)列的負(fù)載相對(duì)值，并把它加到全局瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了當(dāng)前系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)間下的整體瞬時(shí)負(fù)載總數(shù)了。
我們?cè)僬归_(kāi)看看是如何根據(jù)運(yùn)行隊(duì)列計(jì)算負(fù)載值的：
//file:kernel/sched/core.cstatic long calc_load_fold_active(struct rq *this_rq){ long nr_active, delta = 0; // R 和 D 狀態(tài)的用戶 task nr_active = this_rq->nr_running; nr_active += (long) this_rq->nr_uninterruptible; // 只返回變化的量 if (nr_active != this_rq->calc_load_active) { delta = nr_active - this_rq->calc_load_active; this_rq->calc_load_active = nr_active; } return delta;}哦，原來(lái)是同時(shí)計(jì)算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 兩種狀態(tài)的進(jìn)程的數(shù)量。對(duì)應(yīng)于用戶空間中的 R 和 D 兩種狀態(tài)的 task 數(shù)（進(jìn)程 OR 線程）。
2.2 定時(shí)計(jì)算系統(tǒng)平均負(fù)載由于 calc_load_tasks 是一個(gè)長(zhǎng)期存在的數(shù)據(jù)。所以在刷新 rq 里的進(jìn)程數(shù)到其上的時(shí)候，只需要刷變化的量就行，不用全部重算。因此上述函數(shù)返回的是一個(gè) delta。
上一小節(jié)中我們找到了系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載 calc_load_tasks 變量的更新過(guò)程?，F(xiàn)在我們還缺一個(gè)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘平均負(fù)載的機(jī)制。
傳統(tǒng)意義上，我們?cè)谟?jì)算平均數(shù)的時(shí)候采取的方法都是把過(guò)去一段時(shí)間的數(shù)字都加起來(lái)然后平均一下。把過(guò)去 N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的所有瞬時(shí)負(fù)載都加起來(lái)取一個(gè)平均數(shù)不完事了。這其實(shí)是我們傳統(tǒng)意義上理解的平均數(shù)，假如有 n 個(gè)數(shù)字，分別是 x1, x2, ..., xn。那么這個(gè)數(shù)據(jù)集合的平均數(shù)就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。
但是如果用這種簡(jiǎn)單的算法來(lái)計(jì)算平均負(fù)載的話，存在以下幾個(gè)問(wèn)題：
1.需要存儲(chǔ)過(guò)去每一個(gè)采樣周期的數(shù)據(jù)假設(shè)我們每 10 毫秒都采集一次，那么就需要使用一個(gè)比較大的數(shù)組將每一次采樣的數(shù)據(jù)全部都存起來(lái)，那么統(tǒng)計(jì)過(guò)去 15 分鐘的平均數(shù)就得存 1500 個(gè)數(shù)據(jù)(15 分鐘 * 每分鐘 100 次) 。而且每出現(xiàn)一個(gè)新的觀察值，就要從移動(dòng)平均中減去一個(gè)最早的觀察值，再加上一個(gè)最新的觀察值，內(nèi)存數(shù)組會(huì)頻繁地修改和更新。
2.計(jì)算過(guò)程較為復(fù)雜計(jì)算的時(shí)候再把整個(gè)數(shù)組全加起來(lái)，再除以樣本總數(shù)。雖然加法很簡(jiǎn)單，但是成百上千個(gè)數(shù)字的累加仍然很是繁瑣。
3.不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前變化趨勢(shì)傳統(tǒng)的平均數(shù)計(jì)算過(guò)程中，所有數(shù)字的權(quán)重是一樣的。但對(duì)于平均負(fù)載這種實(shí)時(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，其實(shí)越靠近當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)值權(quán)重應(yīng)該越要大一些才好。因?yàn)檫@樣能更好反應(yīng)近期變化的趨勢(shì)。
所以，在 Linux 里使用的并不是我們所以為的傳統(tǒng)的平均數(shù)的計(jì)算方法，而是采用的一種指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均數(shù)計(jì)算法。
這種指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)計(jì)算法在深度學(xué)習(xí)中有很廣泛的應(yīng)用。另外股票市場(chǎng)里的 EMA 均線也是使用的是類(lèi)似的方法求均值的方法。該算法的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。這個(gè)算法想理解起來(lái)有點(diǎn)小復(fù)雜，感興趣的同學(xué)可以 Google 自行搜索。
我們只需要知道這種方法在實(shí)際計(jì)算的時(shí)候只需要上一個(gè)時(shí)間的平均數(shù)即可，不需要保存所有瞬時(shí)負(fù)載值。另外就是越靠近現(xiàn)在的時(shí)間點(diǎn)權(quán)重越高，能夠很好地表示近期變化趨勢(shì)。
這其實(shí)也是在時(shí)間子系統(tǒng)中定時(shí)完成的，通過(guò)一種叫做指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均計(jì)算的方法，計(jì)算這三個(gè)平均數(shù)。
我們來(lái)詳細(xì)看下上圖中的執(zhí)行過(guò)程。時(shí)間子系統(tǒng)將在時(shí)鐘中斷中會(huì)注冊(cè)時(shí)鐘中斷的處理函數(shù)為 timer_interrupt 。
//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid __inittime_init (void){ register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR, &timer_irqaction); ia64_init_itm();}static struct irqaction timer_irqaction = { .handler = timer_interrupt, .flags = IRQF_DISABLED | IRQF_IRQPOLL, .name = "timer"};當(dāng)每次時(shí)鐘節(jié)拍到來(lái)時(shí)會(huì)調(diào)用到 timer_interrupt，依次會(huì)調(diào)用到 do_timer 函數(shù)。
//file:kernel/time/timekeeping.cvoid do_timer(unsigned long ticks){ ... calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均負(fù)載計(jì)算的核心。它會(huì)獲取系統(tǒng)當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載值 calc_load_tasks，然后來(lái)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載，并保存到 avenrun 中，供用戶進(jìn)程讀取。
//file:kernel/sched/core.cvoid calc_global_load(unsigned long ticks){ ... // 1.獲取當(dāng)前瞬時(shí)負(fù)載值 active = atomic_long_read(&calc_load_tasks); // 2.平均負(fù)載的計(jì)算 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); ...}獲取瞬時(shí)負(fù)載比較簡(jiǎn)單，就是讀取一個(gè)內(nèi)存變量而已。在 calc_load 中就是采用了我們前面說(shuō)的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法來(lái)計(jì)算過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載的。具體實(shí)現(xiàn)的代碼如下：
//file:kernel/sched/core.c/* * a1 = a0 * e + a * (1 - e) */static unsigned longcalc_load(unsigned long load, unsigned long exp, unsigned long active){ load *= exp; load += active * (FIXED_1 - exp); load += 1UL << (FSHIFT - 1); return load >> FSHIFT;}雖然這個(gè)算法理解起來(lái)挺復(fù)雜，但是代碼看起來(lái)確實(shí)要簡(jiǎn)單不少，計(jì)算量看起來(lái)很少。而且看不懂也沒(méi)有關(guān)系，只需要知道內(nèi)核并不是采用的原始的平均數(shù)計(jì)算方法，而是采用了一種計(jì)算快，且能更好表達(dá)變化趨勢(shì)的算法就行。
至此，我們開(kāi)篇提到的“負(fù)載是如何計(jì)算出來(lái)的?”這個(gè)問(wèn)題也有結(jié)論了。
Linux 定時(shí)將每個(gè) CPU 上的運(yùn)行隊(duì)列中 running 和 uninterruptible 的狀態(tài)的進(jìn)程數(shù)量匯總到一個(gè)全局系統(tǒng)瞬時(shí)負(fù)載值中，然后再定時(shí)使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法來(lái)統(tǒng)計(jì)過(guò)去 1 分鐘、過(guò)去 5 分鐘、過(guò)去 15 分鐘的平均負(fù)載。
三、平均負(fù)載和 CPU 消耗的關(guān)系現(xiàn)在很多同學(xué)都將平均負(fù)載和 CPU 給聯(lián)系到了一起。認(rèn)為負(fù)載高、CPU 消耗就會(huì)高，負(fù)載低，CPU 消耗就會(huì)低。
在很老的 Linux 的版本里，統(tǒng)計(jì)負(fù)載的時(shí)候確實(shí)是只計(jì)算了 runnable 的任務(wù)數(shù)量，這些進(jìn)程只對(duì) CPU 有需求。在那個(gè)年代里，負(fù)載和 CPU 消耗量確實(shí)是正相關(guān)的。負(fù)載越高就表示正在 CPU 上運(yùn)行，或等待 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程越多，CPU 消耗量也會(huì)越高。
但是前面我們看到了，本文使用的 3.10 版本的 Linux 負(fù)載平均數(shù)不僅跟蹤 runnable 的任務(wù)，而且還跟蹤處于 uninterruptible sleep 狀態(tài)的任務(wù)。而 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程其實(shí)是不占 CPU 的。
?所以說(shuō)，負(fù)載高并一定是 CPU 處理不過(guò)來(lái)，也有可能會(huì)是因?yàn)榇疟P(pán)等其他資源調(diào)度不過(guò)來(lái)而使得進(jìn)程進(jìn)入 uninterruptible 狀態(tài)的進(jìn)程導(dǎo)致的！
為什么要這么修改。我從網(wǎng)上搜到了遠(yuǎn)在 1993 年的一封郵件里找到了原因，以下是郵件原文。
