大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
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。
从load avgerage等总括性的数据着手，参考CPU使用率和I/O等待时间等具体的数字，从而自顶向下快速排查各进程状态。
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
提到CPU利用率，就必须理解时间片。什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
我见过很多Linux性能工程师将CPU使用率中的“IOWait”部分视为指示系统是否受到I/O限制的东西。在本博客文章中，我将解释为什么这种方法是不可靠的，并介绍你可以使用的更好的指标。
当系统变慢的时候，我们一般使用 top 或 uptime 命令来查看系统平均负载情况。
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
每当我们发现系统变慢时，通常做的第一件事，就是执行top或者uptime命令，来了解系统的负载情况。比如下面这样，我在命令行里输入了uptime命令，系统也随即给出了结果。
作者：jasonzxpan，腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题，排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务，最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示，其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载，发现 1 分钟平均负载有高有低，波动明显。说明
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数，默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率，我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念，本文我们来做几个案例分析，以便于加深理解。
CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
温馨提示，动图已压缩，流量党放心查看。CPU方面内容不多，我们顺便学点命令。本篇是《荒岛余生》系列第二篇，垂直观测CPU。其余参见：
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候，出过一次糗，具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程，科普一下。不感兴趣，或看不懂的朋友无视即可，不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息，发现其中一台服务器 CPU 负载过重，机器为 CentOS 系统。信息如下： 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息： 2011-2
讲解 如何查看负载 和 并发之前，简单与各位聊几句，这不发现后来群内活跃度有所降低呀。是不是社群没小姐姐都不能吸引各位英雄好汉了，哈哈哈。
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
CPU 利用率，又称 CPU 使用率。顾名思义，CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况，反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高，表示计算机在该时间段内运行了更多的程序，反之则较少。CPU 的利用率与其性能直接相关。
单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的进程数，可简单理解为系统平均活跃进程数
从CPU发明到现在，有非常多种架构，从我们熟悉的X86，ARM，到不太熟悉的MIPS，IA64等
可运行状态进程：可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程，也就是处于R状态的进程
执行 top 或者 uptime 命令，来了解系统的负载情况。比如像下面这样，我在命令行里输入了 uptime 命令，系统也随即给出 了结果。
说真的，这就是《我想进大厂》系列第八篇，但是Linux的问题确实很少，就这样，强行编几个没有营养的问题也没啥意义。
随着 Internet 的快速发展和业务量的不断提高，基于网络的数据访问流量迅速增长，特别是对数据 中心、大型企业以及门户网站等的访问，其访问流量甚至达到了 10Gb/s 的级别；同时，服务器网 站借助 HTTP、FTP、SMTP 等应用程序，为访问者提供了越来越丰富的内容和信息，服务器逐渐 被数据淹没；另外，大部分网站（尤其电子商务等网站）都需要提供不间断 24 小时服务，任何服 务中断或通信中的关键数据丢失都会造成直接的商业损失。所有这些都对应用服务提出了高性能和 高可靠性的需求，这些海量的访问数据均是负载。
作为 Linux 运维工程师，在日常工作中我们会遇到 Linux服务器上出现CPU负载达到100%居高不下的情况，如果CPU 持续跑高，则会影响业务系统的正常运行，带来企业损失。
对于任何Linux进程，它们的起点是创建它们的时刻。例如，父进程可以使用fork()系统调用启动子进程。一旦启动，进程将进入运行或可运行状态。在进程运行时，它可能会进入代码路径，要求它在继续之前等待特定的资源或信号。在等待资源的同时，这个过程将自愿放弃CPU周期，进入两种睡眠状态之一。
测试环境tomcat进程占用CPU一直持续99%，但是通过jstack查看log，也没有任何线程死锁的情况。 此时通过$catalina_home/bin/shutdown.sh脚本无法正常停止tomcat。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
内存量，缓存大小，读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中，我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序，uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率，以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
原文 | https://segmentfault.com/a/1190000009713245
在日益复杂的计算环境中，保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求，如何有效评估系统极限和潜在瓶颈？ 压力测试工具：stress，成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
ps 是 进程状态 (process status) 的缩写，它能显示系统中活跃的/运行中的进程的信息。它提供了当前进程及其详细信息，诸如用户名、用户 ID、CPU 使用率、内存使用、进程启动日期时间、命令名等等的快照。只打印命令名字而不是命令的绝对路径，以运行下面的格式 ps 命令：
本系列是从入门到转型之Linux性能优化实践学习指南,是博主学习Linux性能优化之路的精华版本，我将分享大量性能优化的思路和方法，并进行相应工具使用介绍和总结。
作者新建了QQ群：460430320，供大家交流测试心得（培训机构勿进）。另外，还会不定期上传测试资料，也欢迎您共享测试资料。
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
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很多朋友对Linux的各命令不是非常了解，当我们购买的香港vps安装Linux系统后发现变慢或者频繁死机，那么就需要看检查一下CPU的负载情况，查看到底是什么进程占用的。
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CPU 过高、Full GC次数过多、内存使用过多、硬盘空间不足等问题，都会带来系统突然运行缓慢的问题，也是面试特别容易被问到的，下面针对系统运行缓慢等问题进行展开。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
在生产环境中，我们通常在Linux环境下使用一些命令来监控主机的负载情况，例如每个程序对cpu的使用情况和内存的占用情况。我在生产环境中使用最多的就是top命令，通过对一些指标的观察，以此来判断机器的负载运行情况。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建，但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路，在压力测试结果不符合性能指标时无从下手，也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后，总结出一个通用的分析思路，可以快速定位性能瓶颈。
在平时的运维工作中，当一台服务器的性能出现问题时，通常会去看当前的CPU使用情况，尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下，那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解，首先需要搞清楚下面几个问题： 1）系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2）系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
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