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简介：双十一压测过程中，常见的问题之一就是 load 飙高，通常这个时候业务上都有受影响，比方服务 rt 飙高，比方机器无奈登录，比方机器上执行命令 hang 住等等。本文就来说说，什么是 load，load 是怎么计算的，什么状况下 load 会飙高，load 飙高是不是必然业务受影响。
作者 | 蒋冲
起源 | 阿里技术公众号
双十一压测过程中，常见的问题之一就是 load 飙高，通常这个时候业务上都有受影响，比方服务 rt 飙高，比方机器无奈登录，比方机器上执行命令 hang 住等等。本文就来说说，什么是 load，load 是怎么计算的，什么状况下 load 会飙高，load 飙高是不是必然业务受影响。
一 什么是 load
咱们平时所讲的 load，其全称是 Linux system load averages，即 linux 零碎负载平均值。留神两个关键词：一个是“负载”，它掂量的是 task（linux 内核中用于形容一个过程或者线程）对系统的需要（CPU、内存、IO 等等），第二个关键词是“均匀”，它计算的是一段时间内的平均值，别离为 1、5 和 15 分钟值。system load average 由内核负载计算并记录在 /proc/loadavg 文件中，用户态的工具（比方 uptime，top 等等）读的都是这个文件。
咱们个别认为：
- 如果 load 靠近 0，意味着零碎处于闲暇状态
- 如果 1min 平均值高于 5min 或 15min 平均值，则负载正在减少
- 如果 1min 平均值低于 5min 或 15min 平均值，则负载正在缩小
- 如果它们高于零碎 CPU 的数量，那么零碎很可能遇到了性能问题（视状况而定）
二 如何计算 load
1 外围算法
坦率了不装了，外围算法其实就是指数加权挪动平均法（Exponential Weighted Moving Average，EMWA），简略示意就是:
a1 = a0 factor + a (1 – factor)，其中 a0 是上一时刻的值，a1 是以后时刻的值，factor 是一个系数，取值范畴是[0,1]，a 是以后时刻的某个指标采样值。
为什么要采纳指数挪动加权平均法？我集体了解
1、指数挪动加权平均法，是指各数值的加权系数随工夫呈指数式递加，越凑近以后时刻的数值加权系数就越大，更能反映近期变动的趋势；
2、计算时不须要保留过来所有的数值，这对内核十分重要。
咱们来看看，内核是怎么计算 load average 的，以下简称 load。
下面的指数挪动均匀公式，a1 = a0 e + a (1 – e)，具体到 linux load 的计算，a0 是上一时刻的 load，a1 是以后时刻的 load，e 是一个常量系数，a 是以后时刻的 active 的过程 / 线程数量。
如上一节所述，linux 内核计算了三个 load 值，别离是 1 分钟 / 5 分钟 /15 分钟 load。计算这三个 load 值时，应用了三个不同的常量系数 e，定义如下：
#define EXP_1 1884 /* 1/exp(5sec/1min) */
#define EXP_5 2014 /* 1/exp(5sec/5min) */
#define EXP_15 2037 /* 1/exp(5sec/15min) */这三个系数是怎么来的呢？公式如下：
- 1884 = 2048/(power(e,(5/(601)))) / e = 2.71828 */
- 2014 = 2048/(power(e,(5/(60*5))))
- 2037 = 2048/(power(e,(5/(60*15))))
其中 e =2.71828，其实就是天然常数 e，也叫欧拉数（Euler number）。
那为什么是这么个公式呢？其中，5 是指每五秒采样一次，60 是指每分钟 60 秒，1、5、15 则别离是 1 分钟、5 分钟和 15 分钟。至于为什么是 2048 和天然常数 e，这里波及到定点计算以及其余一些数学知识，不是咱们钻研的重点，临时不展开讨论。
咱们看看内核中理论代码：
/*
* a1 = a0 * e + a * (1 - e)
*/
static inline unsigned long
calc_load(unsigned long load, unsigned long exp, unsigned long active)
{
unsigned long newload;
// FIXED_1 = 2048
newload = load * exp + active * (FIXED_1 - exp);
if (active >= load)
newload += FIXED_1-1;
return newload / FIXED_1;
}
就是一个很直观的实现。下面代码中，第一个参数就是上一时刻的 load，第二个参数就是常量系数，第三个参数是 active 的过程 / 线程数量（包含 runnable 和 uninterruptible）。
2 计算流程
load 的计算分为两个步骤：
1、周期性地更新每个 CPU 上的 rq 里的 active tasks，包含 runnable 状态和 uninterruptible 状态的 task，累加到一个全局变量 calc_load_tasks。
2、周期性地计算 load，load 的计算次要就是基于上述 calc_load_tasks 变量。
第一个步骤，每个 cpu 都必须更新 calc_load_tasks，然而第二个步骤只由一个 cpu 来实现，这个 cpu 叫 tick_do_timer_cpu，由它执行 do_timer() -> calc_global_load()计算零碎负载。
整体流程如下图所示，在每个 tick 到来时（时钟中断），执行以下逻辑：
上图中，棕色的 calc_global_load_tick 函数就是实现第一个步骤的，绿色的 calc_global_load 是实现第二个步骤，蓝色的 calc_load 就是上一节中形容的外围算法。
这里须要阐明的是，calc_global_load 把计算出来的 load 值放在一个全局的变量 avenrun 中，它的定义是 unsigned long avenrun[3]，size 是 3，用于寄存 1 /5/15 分钟的 load。当查看 /proc/loadavg 的时候，就是从这个 avenrun 数组中获取数据。
三 load 高常见起因
从上述 load 的计算原理能够看出，导致 load 飙高的起因，说简略也简略，无非就是 runnable 或者 uninterruptible 的 task 增多了。然而说简单也简单，因为导致 task 进入 uninterruptible 状态的门路十分多（粗略统计，可能有 400-500 条门路）。集体感觉，有些中央有点滥用这个状态了。
自己基于多年的 linux 内核开发和疑难问题排查教训，总结了一些教训，以飨读者。
1 周期性飙高
已经有些业务方遇到过 load 周期性飙高的景象，如果不是因为业务上的确有周期性的峰值，那么大概率是踩中了内核计算 load 时的 bug。这个 bug 和内核的 load 采样频率（LOAD_FREQ）无关，具体细节不展开讨论。这个 bug 在 ali2016，ali3000，ali4000 中曾经修复。
排除这个起因的话，能够接着查看是否磁盘 IO 的起因。
2 IO 起因
磁盘性能瓶颈
iostat -dx 1 能够查看所有磁盘的 IO 负载状况，当 IOPS 或者 BW 高时，磁盘成为性能瓶颈，大量线程因为期待 IO 而处于 uninterruptible 状态，导致 load 飙高。此时如果用 vmstat 查看，可能会察看到 b 这一列的数值飙高，cpu iowait 飙高，/proc/stat 文件中的 procs_blocked 数值飙高。
云盘异样
云盘是虚拟盘，IO 门路长而简单，比拟容易出问题。常见的异样是 IO UTIL 100%，avgqu-sz 始终不为 0，至多有 1。大家不要误会，io util 100% 并不意味着磁盘很忙，而只意味着这个设施的申请队列里在每次采样时都发现有未实现的 IO 申请，所以当某种原因导致 IO 失落的话，云盘就会呈现 UTIL 100%, 而 ECS 内核里的 jbd2 线程，业务线程也会被 D 住，导致 load 飙高。
JBD2 bug
JBD2 是 ext4 文件系统的日志零碎，一旦 jbd2 内核线程因为 bug hang 住，所有的磁盘 IO 申请都会被阻塞，大量线程进入 uninterruptible 状态，导致 load 飙高。
排除 IO 起因之后，接着能够查看内存状况。
3 内存起因
内存回收
task 在申请内存的时候，可能会触发内存回收，如果触发的是间接内存回收，那对性能的挫伤很大。以后 task 会被阻塞直到内存回收实现，新的申请可能会导致 task 数量减少（比方 HSF 线程池扩容），load 就会飙高。能够通过 tsar –cpu –mem –load -i1 -l 查看，个别会察看到 sys cpu 飙高，cache 突降等景象。
内存带宽竞争
大家可能只据说过 IO 带宽，网络带宽，很少留神内存带宽。其实内存除了在容量维度有瓶颈，在带宽层面也有瓶颈，只是这个指标一般的工具察看不了。咱们开发的 aprof 工具能够察看内存带宽竞争，在双十一保障期间在混部环境大显神威。
4 锁
通常是内核某些门路上的 spin_lock 会成为瓶颈，尤其是网络的收发包门路上。能够用 perf top -g 查看到 spin_lock 的热点，而后依据函数地址找到内核的源码。随同的景象可能有 sys 飙高，softirq 飙高。
另外，采纳 mutex_lock 进行并发管制的门路上，一旦有 task 拿着 lock 不开释，其余的 task 就会以 TASK_UNINTERRUPTIBLE 的状态期待，也会引起 load 飙高。然而如果这把锁不在要害门路上，那么对业务可能就没啥影响。
5 user CPU
有些状况下 load 飙高是业务的失常体现，此时个别体现为 user cpu 飙高，vmstat 看到 r 这一列升高，tsar –load -i1 -l 看到 runq 升高，查看 proc/pid/schedstats 可能会看到第二个数字也就是 sched delay 会减少很快。
四 根因剖析大招
1 RUNNABLE 型 load 飙高剖析
如上所述，这种状况，通常是因为业务量的减少导致的，属于失常景象，但也有是业务代码 bug 导致的，比方长循环甚至死循环。但无论哪一种，个别都能够通过热点剖析或者叫 on cpu 剖析找到起因。on cpu 剖析的工具比拟多，比方 perf，比方阿里自研的 ali-diagnose perf 等等。
2 UNINTERRUPTIBLE 型 load 飙高剖析
所谓 UNINTERRUPTIBLE，就是意味着在等，所以咱们只有找到等在哪里，就根本找到起因了。
查找 UNINTERRUPTIBLE 状态过程
UNINTERRUPTIBLE，通常也称为 D 状态，下文就用 D 状态来形容。有一些简略的工具能够统计以后 D 状态过程的数量，略微简单一点的工具能够把 D 状态过程的调用链也就是 stack 输入。这类工具个别都是从内核提供的 proc 文件系统取数。
查看 /proc/${pid}/stat 以及 /proc/${pid}/task/${pid}/stat 文件，能够判断哪些 task 处于 D 状态，如下所示：
第三个字段就是 task 的状态。而后再查看 /proc/${pid}/stack 文件就能够晓得 task 等在哪里。如：
但有时候，D 状态的 task 不固定，这会导致抓不到 D 状态或者抓到 stack 的不精确。这时候，就得上另一个终极大招，提早剖析。
提早剖析
提早剖析须要深刻内核外部，在内核门路上埋点取数。所以这类工具的实质是内核 probe，包含 systemtap，kprobe，ebpf 等等。然而 probe 技术必须联合常识和教训能力打造成一个实用的工具。阿里自研的 ali-diagnose 能够进行各种 delay 剖析，irq_delay, sys_delay, sched_delay, io_delay, load-monitor。
五 总结
linux 内核是一个简单的并发零碎，各模块关系盘根错节。然而就 load 而言，只有从 runnable task 和 uninterruptible task 两个维度进行剖析，总能找到本源。
原文链接
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