在linux的系统维护中，可能需要经常查看cpu使用率，分析系统整体的运行情况。而监控CPU的性能一般包括以下3点：运行队列、CPU使用率和上下文切换。
对于每一个CPU来说运行队列最好不要超过3，例如，如果是双核CPU就不要超过6。如果队列长期保持在3以上，说明任何一个进程运行时都不能马上得到cpu的响应，这时可能需要考虑升级cpu。另外满负荷运行cpu的使用率最好是user空间保持在65%～70%，system空间保持在30%，空闲保持在0%~5% 。
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。
下面总结下查看CPU使用率常用的几个命令。
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。
因为Load高只是代表需要运行的队列累计过多了。但队列中的任务实际可能是耗Cpu的，也可能是耗i/0奶子其他因素的。
3）系统长期Load高，解决办法不是一味地首先增加CPU
因为Load只是表象，不是实质。增加CPU个别情况下会临时看到Load下降，但治标不治本。
4）在Load average 高的情况下需要鉴别系统瓶颈到底是CPU不足，还是io不够快造成或是内存不足造成的。
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要想获得服务器的CPU负载情况，有下面几种命令：
1）w命令
[root@localhost ~]# w
12:12:41 up 167 days, 20:46, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
root pts/0 192.168.1.5 10:01 1.00s 0.11s 0.00s w
root pts/2 192.168.1.5 10:19 1:47m 0.04s 0.04s -bash
为什么会有三个数字呢？你从手册中查到，它们的意思分别是1分钟、5分钟、15分钟内系统的平均负荷。
如果你继续看手册，它还会告诉你，当CPU完全空闲的时候，平均负荷为0；当CPU工作量饱和的时候，平均负荷为1。
那么很显然，"load average"的值越低，比如等于0.2或0.3，就说明电脑的工作量越小，系统负荷比较轻。
系统负荷为1.7，意味着车辆太多了，大桥已经被占满了（100%），后面等着上桥的车辆为桥面车辆的70%。以此类推，系统负荷2.0，意味着等待上桥的车辆与桥面的车辆一样多；系统负荷3.0，意味着等待上桥的车辆是桥面车辆的2倍。总之，当系统负荷大于1，后面的车辆就必须等待了；系统负荷越大，过桥就必须等得越久。
如果CPU每分钟最多处理100个进程，那么系统负荷0.2，意味着CPU在这1分钟里只处理20个进程；系统负荷1.0，意味着CPU在这1分钟里正好处理100个进程；系统负荷1.7，意味着除了CPU正在处理的100个进程以外，还有70个进程正排队等着CPU处理。
为了电脑顺畅运行，系统负荷最好不要超过1.0，这样就没有进程需要等待了，所有进程都能第一时间得到处理。很显然，1.0是一个关键值，超过这个值，系统就不在最佳状态了，你要动手干预了。
1.0是系统负荷的理想值吗？
不一定，系统管理员往往会留一点余地，当这个值达到0.7，就应当引起注意了。经验法则是这样的：
当系统负荷持续大于0.7，你必须开始调查了，问题出在哪里，防止情况恶化。
当系统负荷持续大于1.0，你必须动手寻找解决办法，把这个值降下来。
当系统负荷达到5.0，就表明你的系统有很严重的问题，长时间没有响应，或者接近死机了。你不应该让系统达到这个值。
2个CPU表明系统负荷可以达到2.0，此时每个CPU都达到100%的工作量。推广开来，n个CPU的电脑，可接受的系统负荷最大为n.0。
最后一个问题，"load average"一共返回三个平均值----1分钟系统负荷、5分钟系统负荷，15分钟系统负荷，----应该参考哪个值？
如果只有1分钟的系统负荷大于1.0，其他两个时间段都小于1.0，这表明只是暂时现象，问题不大。
如果15分钟内，平均系统负荷大于1.0（调整CPU核心数之后），表明问题持续存在，不是暂时现象。所以，你应该主要观察"15分钟系统负荷"，将它作为电脑正常运行的指标。
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2）uptime命令（一般首先会根据最后那个15分钟的load负载为准）
[root@localhost ~]# uptime
12:12:55 up 167 days, 20:46, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05
3）top命令
[root@localhost ~]# top
top - 12:13:22 up 167 days, 20:47, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05
Tasks: 272 total, 1 running, 271 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.0 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 99.9 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 65759080 total, 58842616 free, 547908 used, 6368556 buff/cache
KiB Swap: 2097148 total, 2097148 free, 0 used. 64264884 avail Mem
................
对上面第三行的解释：
us（user cpu time）：用户态使用的cpu时间比。该值较高时，说明用户进程消耗的 CPU 时间比较多，比如，如果该值长期超过 50%，则需要对程序算法或代码等进行优化。
sy（system cpu time）：系统态使用的cpu时间比。
ni（user nice cpu time）：用做nice加权的进程分配的用户态cpu时间比
id（idle cpu time）：空闲的cpu时间比。如果该值持续为0，同时sy是us的两倍，则通常说明系统则面临着 CPU 资源的短缺。
wa（io wait cpu time）：cpu等待磁盘写入完成时间。该值较高时，说明IO等待比较严重，这可能磁盘大量作随机访问造成的，也可能是磁盘性能出现了瓶颈。
hi（hardware irq）：硬中断消耗时间
si（software irq）：软中断消耗时间
st（steal time）：虚拟机偷取时间
以上解释的这些参数的值加起来是100%。
4）vmstat
[root@li676-235 ~]# vmstat 1 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
2 0 34792 68376 147688 356132 16 16 421 385 2 2 5 4 91 1 0
3 0 34792 97368 147688 326884 0 0 0 0 133 134 15 6 79 0 0
1 0 34792 62432 147696 360704 0 0 0 88 267 278 63 18 19 0 0
0 0 34792 97160 147696 326904 0 0 0 0 71 82 12 4 84 0 0
1 0 34792 56572 147696 364540 0 0 0 4 261 246 61 23 16 0 0[root@localhost ~]# vmstat
procs -----------memory---------------------swap-------io---------system--------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
3 0 0 1639792 724280 4854236 0 0 4 34 4 0 19 45 35 0 0
解释说明：
-----------------------------
procs部分的解释
r 列表示运行和等待cpu时间片的进程数，如果长期大于1，说明cpu不足，需要增加cpu。
b 列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。
-----------------------------
cpu部分的解释
us 列显示了用户方式下所花费 CPU 时间的百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%，需要考虑优化用户的程序。
sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%，如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
wa 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%，如果wa超过30%，说明IO等待严重，这可能是磁盘大量随机访问造成的，也可能磁盘或者
磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。
id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比
-----------------------------
system部分的解释
in 列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。
cs列表示每秒产生的上下文切换次数，如当 cs 比磁盘 I/O 和网络信息包速率高得多，都应进行进一步调查。
-----------------------------
memory部分的解释
swpd 切换到内存交换区的内存数量(k表示)。如果swpd的值不为0，或者比较大，比如超过了100m，只要si、so的值长期为0，系统性能还是正常
free 当前的空闲页面列表中内存数量(k表示)
buff 作为buffer cache的内存数量，一般对块设备的读写才需要缓冲。
cache: 作为page cache的内存数量，一般作为文件系统的cache，如果cache较大，说明用到cache的文件较多，如果此时IO中bi比较小，说明文件系统效率比较好。
-----------------------------
swap部分的解释
si 由内存进入内存交换区数量。
so由内存交换区进入内存数量。
-----------------------------
IO部分的解释
bi 从块设备读入数据的总量（读磁盘）（每秒kb）。
bo 块设备写入数据的总量（写磁盘）（每秒kb）
5）也可以使用dstat命令查看cpu信息
[root@localhost ~]# dstat
----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
usr sys idl wai hiq siq| read writ| recv send| in out | int csw
19 45 35 0 0 0| 30k 265k| 0 0 | 0 0 |9025 12k
9 18 73 0 0 0| 0 144k|2578k 65k| 0 0 |3956 4343
每秒cpu使用率情况获取
[root@li676-235 ~]# dstat -c
----total-cpu-usage----
usr sys idl wai hiq siq
5 4 91 1 0 0
27 11 62 0 0 0
52 11 37 0 0 0
26 10 63 0 0 1
50 13 37 0 0 1
21 6 72 0 0 0最占cpu的进程获取
[root@li676-235 ~]# dstat --top-cpu
-most-expensive-
cpu process
mysqld 1.5
php-fpm: pool 24
mysqld 596）可以使用iostat查看IO负载
这个命令主要用来查看io使用情况，也可以来查看cpu，个人感觉不常用。
[root@li676-235 ~]# iostat -c 1 2
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
4.53 0.01 3.81 0.63 0.04 90.99
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
38.00 0.00 14.00 0.00 0.00 48.00[root@localhost ~]# iostat 1 1
Linux 2.6.32-696.16.1.el6.x86_64 (nc-ftp01.kevin.cn) 2017年12月29日 _x86_64_ (4 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
19.32 0.00 45.44 0.06 0.26 34.93
Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
xvda 14.17 29.94 265.17 63120486 558975100
解释说明：
avg-cpu: 总体cpu使用情况统计信息，对于多核cpu，这里为所有cpu的平均值
%user: 在用户级别运行所使用的CPU的百分比.
%nice: nice操作所使用的CPU的百分比.
%sys: 在系统级别(kernel)运行所使用CPU的百分比.
%iowait: CPU等待硬件I/O时,所占用CPU百分比.
%idle: CPU空闲时间的百分比.
Device段:各磁盘设备的IO统计信息
tps: 每秒钟发送到的I/O请求数.
Blk_read /s: 每秒读取的block数.
Blk_wrtn/s: 每秒写入的block数.
Blk_read: 读入的block总数.
Blk_wrtn: 写入的block总数.
[root@localhost ~]# iostat -x -k -d 1
Linux 2.6.32-696.el6.x86_64 (centos6-vm02) 01/04/2018 _x86_64_ (4 CPU)
mpstat
这个命令也在sysstat包中，语法类似。
例如每1秒收集一次，共5次。
[root@li676-235 ~]# mpstat 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
03:01:18 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %idle
03:01:19 PM all 52.53 0.00 23.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 24.24
03:01:20 PM all 21.00 0.00 4.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 75.00
03:01:21 PM all 53.00 0.00 18.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 29.00
03:01:22 PM all 26.00 0.00 3.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 71.00
03:01:23 PM all 46.00 0.00 18.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 36.00
Average: all 39.68 0.00 13.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 47.09cpu使用情况比sar更加详细些，也可以用-P指定某颗cpu 。
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
scd0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.00 0.00 0.36 0.36 0.00 0.36 0.00
vda 0.01 0.13 0.04 0.13 0.60 0.89 18.12 0.00 2.78 0.19 3.53 2.55 0.04
dm-0 0.00 0.00 0.04 0.22 0.58 0.88 11.25 0.00 3.27 0.25 3.82 1.61 0.04
dm-1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.00 0.00 0.13 0.13 0.00 0.04 0.00
dm-2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7.91 0.00 0.19 0.10 5.00 0.16 0.00
解释说明：
rrqm/s: 每秒对该设备的读请求被合并次数，文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并
wrqm/s: 每秒对该设备的写请求被合并次数
r/s: 每秒完成的读次数
w/s: 每秒完成的写次数
rkB/s: 每秒读数据量(kB为单位)
wkB/s: 每秒写数据量(kB为单位)
avgrq-sz:平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)
avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度
await: 平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位)
svctm: 平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)
%util: 采用周期内用于IO操作的时间比率，即IO队列非空的时间比率
如果 %util 接近 100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘可能存在瓶颈。
idle小于70% IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait。
同时可以结合vmstat 查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比,高过30%时IO压力高)
sar
sar命令语法和vmstat一样。命令不存在时需要安装sysstat包，这个包很有用。
CPU使用率
例如每1秒采集一次CPU使用率，共采集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -u 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:41:25 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
02:41:26 PM all 64.71 0.00 18.63 0.00 0.98 15.69
02:41:27 PM all 29.47 0.00 22.11 14.74 0.00 33.68
02:41:28 PM all 67.33 0.00 31.68 0.99 0.00 0.00
02:41:29 PM all 7.00 0.00 2.00 0.00 0.00 91.00
02:41:30 PM all 69.00 0.00 23.00 0.00 0.00 8.00
Average: all 47.79 0.00 19.48 3.01 0.20 29.52和top一样，可以看到所有cpu的使用情况。如果需要查看某颗cpu的使用可以用-P参数。例如指定显示0号cpu 的使用情况。
[root@li676-235 ~]# sar -P 0 -u 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:45:14 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
02:45:15 PM 0 44.00 0.00 52.00 4.00 0.00 0.00
02:45:16 PM 0 9.28 0.00 26.80 62.89 1.03 0.00
02:45:17 PM 0 3.06 0.00 14.29 81.63 1.02 0.00
02:45:18 PM 0 4.12 0.00 22.68 72.16 1.03 0.00
02:45:19 PM 0 4.12 0.00 22.68 72.16 1.03 0.00
Average: 0 13.09 0.00 27.81 58.28 0.82 0.00进程队列长度和平均负载状态
例如每1秒采集一次，共采集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -q 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:48:47 PM runq-sz plist-sz ldavg-1 ldavg-5 ldavg-15
02:48:48 PM 1 133 0.34 0.43 0.41
02:48:49 PM 2 132 0.34 0.43 0.41
02:48:50 PM 1 133 0.34 0.43 0.41
02:48:51 PM 2 134 0.31 0.42 0.40
02:48:52 PM 1 133 0.31 0.42 0.40
Average: 1 133 0.33 0.43 0.41输出项：
runq-sz：运行队列的长度（等待运行的进程数）
plist-sz：进程列表中进程（processes）和线程（threads）的数量
ldavg-1：最后1分钟的系统平均负载（System load average）
ldavg-5：过去5分钟的系统平均负载
ldavg-15：过去15分钟的系统平均负载
进程创建的平均值和上下文切换的次数
例如每1秒收集一次，共收集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -w 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:54:03 PM proc/s cswch/s
02:54:04 PM 1.01 156.57
02:54:05 PM 1.00 132.00
02:54:06 PM 2.00 201.00
02:54:07 PM 2.02 126.26
02:54:08 PM 2.00 114.00
Average: 1.61 145.98sar命令也可以获取过去指定日期的性能参数。
[root@li676-235 ~]# sar -u -f /var/log/sa/sa20
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
01:10:01 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
01:20:02 PM all 25.78 0.00 8.88 3.59 0.15 61.60
01:30:01 PM all 26.06 0.00 9.96 3.33 0.10 60.55
01:40:01 PM all 25.73 0.00 9.17 3.70 0.09 61.32
01:50:01 PM all 25.70 0.00 9.50 2.79 0.12 61.89
02:00:01 PM all 26.70 0.00 9.73 2.20 0.10 61.28
02:10:01 PM all 26.16 0.00 9.56 4.34 0.11 59.82
02:20:01 PM all 25.49 0.00 9.61 2.76 0.07 62.07
02:30:01 PM all 26.47 0.00 9.94 0.64 0.30 62.65
02:40:02 PM all 27.32 0.00 10.37 3.86 0.15 58.30
02:50:02 PM all 26.98 0.00 10.38 4.56 0.13 57.95
Average: all 26.24 0.00 9.71 3.18 0.13 60.74简单说下CPU负载和CPU利用率的区别
0）load average：系统平均负载是CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，
也就是CPU使用队列的长度的统计信息，这个数字越小越好。
1）CPU使用率：显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比。
2）CPU负载：显示的是一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数。CPU使用率高，并不意味着负载就一定大。
举例来说：如果我有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能，那么此时CPU的使用率可能达到100%，但是CPU的工作负载则是趋近于"1"，因为CPU仅负责一个工作啊。
如果同时执行这样的程序两个呢？CPU的使用率还是100%，但是工作负载则变成2了。所以也就是说，当CPU的工作负载越大，代表CPU必须要在不同的工作之间进行频繁
的工作切换。
3）CPU利用率高，并不意味着负载就一定大。
举例来说：
如果有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能，那么此时CPU的使用率可能达到100%，但是CPU的工作负载则是趋近于"1"，因为CPU仅负责一个工作！
如果同时执行这样的程序两个呢？CPU的使用率还是100%，但是工作负载则变成2了。所以也就是说，当CPU的工作负载越大，代表CPU必须要在不同的工作之间
进行频繁的工作切换。
------------------------下面通过一个电话亭打电话的比喻来说明这两者之间的区别------------------------
某公用电话亭，有一个人在打电话，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。
电话在这里就相当于CPU，而正在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，这个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分钟统计一次人数，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，一直打完1分钟，而有的人可能前三十秒在找电话号码，或者在犹豫要不要打，后三十秒才真正在打电话。如果把电话看作CPU，人数看
作任务，我们就说前一个人（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，只是说，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。
=========正确理解%iowait和CPU使用率=========
1）%steal
一般是在虚拟机中才能看到数值，比如CPU overcommitment很严重的VPS，而%guest和%nice一般都很低,所以也可以
根据/proc/stat或者top可得，user + nice + system + idle + iowait + irq + softirq + steal = 100
2）Linux进程状态
运行状态（TASK_RUNNING）：
是运行态和就绪态的合并，表示进程正在运行或准备运行，Linux 中使用TASK_RUNNING 宏表示此状态
可中断睡眠状态（浅度睡眠）（TASK_INTERRUPTIBLE）：
进程正在睡眠（被阻塞），等待资源到来是唤醒，也可以通过其他进程信号或时钟中断唤醒，进入运行队列。Linux 使用TASK_INTERRUPTIBLE 宏表示此状态。
不可中断睡眠状态（深度睡眠状态）（TASK_UNINTERRUPTIBLE）：
其和浅度睡眠基本类似，但有一点就是不可被其他进程信号或时钟中断唤醒。Linux 使用TASK_UNINTERRUPTIBLE 宏表示此状态。
暂停状态（TASK_STOPPED）：
进程暂停执行接受某种处理。如正在接受调试的进程处于这种状态，Linux 使用TASK_STOPPED 宏表示此状态。
僵死状态（TASK_ZOMBIE）：
进程已经结束但未释放PCB，Linux 使用TASK_ZOMBIE 宏表示此状态。
3）%iowait 的正确认知
%iowait 表示在一个采样周期内有百分之几的时间属于以下情况：CPU空闲、并且有仍未完成的I/O请求。
对 %iowait 常见的误解有两个：
一是误以为 %iowait 表示CPU不能工作的时间，
二是误以为 %iowait 表示I/O有瓶颈。
首先 %iowait 升高并不能证明等待I/O的进程数量增多了，也不能证明等待I/O的总时间增加了。
例如：
在CPU繁忙期间发生的I/O，无论IO是多还是少，%iowait都不会变；
当CPU繁忙程度下降时，有一部分IO落入CPU空闲时间段内，导致%iowait升高。
再比如：IO的并发度低，%iowait就高；IO的并发度高，%iowait可能就比较低。
可见%iowait是一个非常模糊的指标，如果看到 %iowait 升高，还需检查I/O量有没有明显增加，
avserv/avwait/avque等指标有没有明显增大，应用有没有感觉变慢，如果都没有，就没什么好担心的。
4）查看CPU使用率，推荐如下Linux命令：
# top
# sar -u 1 5
# vmstat -n 1 5
# mpstat -P ALL 1 5
查看Load的值，推荐如下Linux命令：
# top
# uptime
# sar -q 1 5
例如每1秒收集一次，共收集5次。
[root@li676-235 ~]# sar -w 1 5
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
02:54:03 PM proc/s cswch/s
02:54:04 PM 1.01 156.57
02:54:05 PM 1.00 132.00
02:54:06 PM 2.00 201.00
02:54:07 PM 2.02 126.26
02:54:08 PM 2.00 114.00
Average: 1.61 145.98sar命令也可以获取过去指定日期的性能参数。
[root@li676-235 ~]# sar -u -f /var/log/sa/sa20
Linux 3.18.5-x86_64-linode52 (li676-235) 07/20/2015 _x86_64_ (1 CPU)
01:10:01 PM CPU %user %nice %system %iowait %steal %idle
01:20:02 PM all 25.78 0.00 8.88 3.59 0.15 61.60
01:30:01 PM all 26.06 0.00 9.96 3.33 0.10 60.55
01:40:01 PM all 25.73 0.00 9.17 3.70 0.09 61.32
01:50:01 PM all 25.70 0.00 9.50 2.79 0.12 61.89
02:00:01 PM all 26.70 0.00 9.73 2.20 0.10 61.28
02:10:01 PM all 26.16 0.00 9.56 4.34 0.11 59.82
02:20:01 PM all 25.49 0.00 9.61 2.76 0.07 62.07
02:30:01 PM all 26.47 0.00 9.94 0.64 0.30 62.65
02:40:02 PM all 27.32 0.00 10.37 3.86 0.15 58.30
02:50:02 PM all 26.98 0.00 10.38 4.56 0.13 57.95
Average: all 26.24 0.00 9.71 3.18 0.13 60.74load average相关梳理（一分钟，五分钟，十五分钟的平均CPU负载，最重要的指标是最后一个数字，即前15分钟的平均CPU负载，这个数字越小越好。所谓CPU负载指的是一段时间内任务队列的长度，通俗的讲，就是一段时间内一共有多少任务在使用或等待使用CPU。（当前的"负载值除以cpu核数"就是cpu的利用率））load average相关梳理（一分钟，五分钟，十五分钟的平均CPU负载，最重要的指标是最后一个数字，即前15分钟的平均CPU负载，这个数字越小越好。所谓CPU负载指的是一段时间内任务队列的长度，通俗的讲，就是一段时间内一共有多少任务在使用或等待使用CPU。（当前的"负载值除以cpu核数"就是cpu的利用率））
load average表示的是系统的平均负荷，即CPU的Load。
它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的长度的统计信息。
它包括3个数字，分别表示系统在1、5、15分钟内进程队列中的平均进程数量（即处理的进程情况），
原则上来说这3个数字越小越好，数字越小表示服务器的工作量越小，系统负荷比较轻
当CPU完全空闲的时候，平均负荷为0（即load average的值为0）；当CPU工作量饱和的时候，平均负荷为1。
这里需要注意的是：
load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统逻辑CPU的个数
比如一台服务器有4个逻辑CPU，如果load average的三个值长期大于4时，说明CPU很繁忙，负载很高，可能会影响系统性能；
但是偶尔大于4时，倒不用担心，一般不会影响系统性能。
相反，如果load average的输出值小于CPU的个数，则表示CPU还有空闲，比如本例中的输出，CPU是比较空闲的。
-------------load average举例理解---------------
判断系统负荷是否过重，必须理解load average的真正含义。假设当前我的一台服务器只有一个CPU，所有的运算都必须由这个CPU来完成。
不妨把这个CPU想象成一座大桥，桥上只有一根车道，所有车辆都必须从这根车道上通过（很显然，这座桥只能单向通行）。
1）系统负荷为0，意味着大桥上一辆车也没有。
2）系统负荷为0.5，意味着大桥一半的路段有车。
3）系统负荷为1.0，意味着大桥的所有路段都有车，也就是说大桥已经"满"了。但是必须注意的是，直到此时大桥还是能顺畅通行的。
4）系统负荷为1.7，意味着车辆太多了，大桥已经被占满了（100%），后面等着上桥的车辆为桥面车辆的70%。
以此类推，系统负荷2.0，意味着等待上桥的车辆与桥面的车辆一样多；
系统负荷3.0，意味着等待上桥的车辆是桥面车辆的2倍。
总之，当系统负荷大于1，后面的车辆就必须等待了；系统负荷越大，过桥就必须等得越久。
CPU的系统负荷，基本上等同于上面的类比。大桥的通行能力，就是CPU的最大工作量；桥梁上的车辆，就是一个个等待CPU处理的进程（process）。
如果CPU每分钟最多处理100个进程，那么：
系统负荷0.2，意味着CPU在这1分钟里只处理20个进程；
系统负荷1.0，意味着CPU在这1分钟 里正好处理100个进程；
系统负荷1.7，意味着除了CPU正在处理的100个进程以外，还有70个进程正排队等着CPU处理。
为了服务器顺畅运行，系统负荷最好不要超过1.0，这样就没有进程需要等待了，所有进程都能第一时间得到处理。
很显然，1.0是一个关键值，超过这个值，系统就不在最佳状态了，就需要动手干预了。
--------1.0是系统负荷的理想值吗？-----------
不一定，系统管理员往往会留一点余地，当这个值达到0.7，就应当引起注意了。
以往经验是这样的：
当系统负荷持续大于0.7，必须开始调查了，问题出在哪里，防止情况恶化。
当系统负荷持续大于1.0，必须动手寻找解决办法，把这个值降下来。
当系统负荷达到5.0，就表明系统有很严重的问题，长时间没有响应，或者接近死机了。觉不能让系统达到这个值。
上面，假设我的这台服务器只有1个CPU。如果它装了2个CPU，就意味着服务器的处理能力翻了一倍，能够同时处理的进程数量也翻了一倍。
还是用大桥来类比，两个CPU就意味着大桥有两根车道了，通车能力翻倍了。
所以，2个CPU表明系统负荷可以达到2.0，此时每个CPU都达到100%的工作量。推广开来，n个CPU的服务器，可接受的系统负荷最大为n.0。
---------至于load average是多少才算理想，这个有争议，各有各的说法---------
个人比较赞同CPU负载小于等于"内核数乘以0.5-0.7"算是一种理想状态。
比如4核CPU的服务器，理想负载是小于等于2，最好不要超过2.8，否则性能多少会受影响。
不管某个CPU的性能有多好，1秒钟能处理多少任务，可以认为它无关紧要，虽然事实并非如此。
在评估CPU负载时，只以5分钟为单位做统计任务队列长度。如果每隔5分钟统计的时候，发现任务队列长度都是1，那么CPU负载就为1。
假如现在某台服务器只有一个单核的CPU，负载一直为1，意味着没有任务在排队，还不错。
但是这台服务器是双核CPU，等于是有4个内核，每个内核的负载为1的话，总负载为4。这就是说，如果这台服务器的CPU负载长期保持在4左右，还可以接受。
但是每个内核的负载为1，并不能算是一种理想状态！这意味着服务器的CPU一直很忙，不得清闲。
-----------load average返回三个平均值应该参考哪个值？------------
如果只有1分钟的系统负荷大于1.0，其他两个时间段都小于1.0，这表明只是暂时现象，问题不大。
如果15分钟内，平均系统负荷大于1.0（调整CPU核心数之后），表明问题持续存在，不是暂时现象。
所以应该主要观察"15分钟系统负荷"，将它作为服务器正常运行的指标。
----------如何来降低服务器的CPU负载？--------------
最简单办法的是更换性能更好的服务器，不要想着仅仅提高CPU的性能，那没有用，CPU要发挥出它最好的性能还需要其它软硬件的配合。
在服务器其它方面配置合理的情况下，CPU数量和CPU核心数（即内核数）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，需要记住的是：除去CPU性能上的差异，CPU负载是基于内核数来计算的。有一个说法是"有多少内核，即有多少负载"。