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本文来自微信公众号：开内功修炼 （ID：kfngxl），作者：张彦飞 allen大家好，我是飞哥！负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性獂指标。在观线上服务器运行状况的时，我们也是经常把负载找来看一看。在线上请求压过大的时候，经常是也伴着负载的飙高。但是负载原理你真的理解了吗？我列举几个问题，看看你对载的理解是否足够的深刻负载是如何计算出来的?负载高低和 CPU 消耗正相关吗？内核是如何暴露载数据给应用层的？如果对以上问题的理解还拿捏是很准，那么飞哥今天就你来深入地了解一下 Linux 中的负载！一、理解负载查看过程我们经常 top 命令查看 Linux 系统的负载情况。一个典型的 top 命令输出的负载如下所示。# topLoad Avg: 1.25, 1.30, 1.95  ...........输出中的 Load Avg 就是我们常说的负载，也叫系统平负载。因为单纯某一个瞬的负载值并没有太大意义所以 Linux 是计算了过去一段时间内的平均，这三个数分别代表的是去 1 分钟、过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载值。那么 top 命令展示的数据数是如何来的呢？事实上，top 命令里的负载值是从 /proc/ loadavg 这个伪文件里来的。通过 strace 命令跟踪 top 命令的系统调用可以看的到这个过程。# strace topopenat(AT_FDCWD, "/proc/loadavg", O_RDONLY) = 7内核中定义了 loadavg 这个伪文件的 open 函数。当用户态访问 /proc/ loadavg 会触发内核定义的函数，在这里会读取内核中的平负载变量，简单计算后便展示出来。整体流程如下所示。我们根据上述流程再展开了看下。伪文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定义是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在该文件中会创建 /proc/ loadavg，并为其指定操作方法 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 中包含了打开该文件时对应的操作方法。//file: fs/proc/loadavg.cstatic const struct file_operations loadavg_proc_fops = { .open  = loadavg_proc_open, };当在用户态打开 /proc/ loadavg 文件时，都会调用 loadavg_proc_fops 中的 open 函数指针 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下来会调用 loadavg_proc_show 进行处理，核心的计算是在这里成的。//file: fs/proc/loadavg.cstatic int loadavg_proc_show(struct seq_file *m, void *v){ unsigned long avnrun[3]; //获取平均负载值 get_avenrun(avnrun, FIXED_1/200, 0); //打印输出平均负载 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 函数中做了两件事。调用 get_avenrun 读取当前负载值将平均负载值按照一定的格式打输出在上面的源码中，大看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定义，代码写这么猥琐是因为内核中并有 float、double 等浮点数类型，而是用整数来模拟的。帝台些代都是为了在整数和小数之转化使的。知道这个背景行了，不用过度展开剖析这样用户通过访问 /proc/ loadavg 文件就可以读取到内核计的负载数据了。其中获取 get_avenrun 只是在访问 avenrun 这个全局数组而已。//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;}现在可以总结一下我们开篇中的一问题: 内核是如何暴露负载数据给应用层的？内核义了一个伪文件 /proc/ loadavg，每当用户打开这个文件的时，内核中的 loadavg_proc_show 函数就会被调用到，接着问 avenrun 全局数组变量 并将平均负载从整数转化为小数，易传打印来。好了，另外一个新问又来了，avenrun 全局数组变量中存储的数是何时，又是被如何计算来的呢？二、内核中负载计算过程接上小节，我们续查看 avenrun 全局数组变量的数据来源这个数组的计算过程分为下两步：1.PerCPU 定期汇总瞬时负载：定时刷新每个 CPU 当前任务数到 calc_load_tasks，将每个 CPU 的负载数据汇总起来，得到系统当前的瞬时载。2.定时计算系统平均负载：定时器根据当前系整体瞬时负载，使用指数权移动平均法（一种高效算平均数的算法）计算过 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。接下来我们分成个小节来分别介绍。2.1 PerCPU 定期汇总负载在 Linux 内核中，有一个子系统叫做时子系统。在时间子系统里初始化了一个叫高分辨率定时器。在该定时器中会时将每个 CPU 上的负载数据（running 进程数 + uninterruptible 进程数）汇总到系统全局的瞬负载变量 calc_load_tasks 中。整体流程如下图所示。我们上述流程图展开看一下，们找到了高分辨率定时器源码如下：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid tick_setup_sched_timer(void){ //初始化高分辨率定时器 sched_timer hrtimer_init(&ts-sched_timer, CLOCK_MONOTONIC, HRTIMER_MODE_ABS); //将定时器的到期函数设置成 tick_sched_timer ts-sched_timer.function = tick_sched_timer; }在高分辨率初始化的时候，到期函数设置成了 tick_sched_timer。通过这个函数让每个 CPU 都会周期性地执行一些任务。其中刷洵山当前统负载就是在这个时机进的。这里有一点要注意一前提是每个 CPU 都有自己独立的运行队列，。们根据 tick_sched_timer 的源码进行追踪，它依次通过调 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最终在 scheduler_tick 中会刷新当前 CPU 上的负载值到 calc_load_tasks 上。因为每个 CPU 都在定时刷，所以 calc_load_tasks 上记录的就是整个系统的瞬时负载值。们来看下负责刷新的 scheduler_tick 这个核心函数://file:kernel/sched/core.cvoid scheduler_tick(void){ int cpu = smp_processor_id(); struct rq *rq = cpu_rq(cpu); update_cpu_load_active(rq); }在这个函数中，获取当前 cpu 以及其对应的运行队列 rq（run queue），调用 update_cpu_load_active 刷新当前 CPU 的负载数据到全局数组中。//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){ //获取当前运行队列的负载相对?delta  = calc_load_fold_active(this_rq); if (delta)  //添加到全局瞬时负载值  atomic_long_add(delta, &calc_load_tasks); }在 calc_load_account_active 中看到，通过 calc_load_fold_active 获取当前运行队列的负载相对，并把它加到全局瞬时负值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了当前系统当前时间下的整体瞬时负载数了。我们再展开看看是何根据运行队列计算负载的：//file:kernel/sched/core.cstatic long calc_load_fold_active(struct rq *this_rq){ long nr_active, delta = 0; // R 和 D 状态的用户 task nr_active = this_rq-nr_running; nr_active += (long) this_rq-nr_uninterruptible; // 只返回变化的量 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，原来是同时计算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 两种状态的进程的数量。对应于用户空间中的 R 和 D 两种状态的 task 数（进程 OR 线程）。由于 calc_load_tasks 是一个长期存在的数据。以在刷新 rq 里的进程数到其上的时候，只需要变化的量就行，不用全部算。因此上述函数返回的一个 delta。2.2 定时计算系统平均负载上一小节彘山我们找到了系统前瞬时负载 calc_load_tasks 变量的更新过程。现在我们还一个计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟平均负载的机制。传统意义上，我们在计算均数的时候采取的方法都把过去一段时间的数字都起来然后平均一下。把过 N 个时间点的所有瞬时负载都加起来取一个平均不完事了。这其实是我们统意义上理解的平均数，如有 n 个数字，分别是 x1, x2, ..., xn。那么这个数据集合的平均数就是 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用这种简单的算法来计平均负载的话，存在以下个问题：1.需要存储过去每一个采样周期的数据假我们每 10 毫秒都采集一次，那么就需要使用一比较大的数组将每一次采的数据全部都存起来，那统计过去 15 分钟的平均数就得存 1500 个数据 (15 分钟 * 每分钟 100 次) 。而且每出现一个新的观察，就要从移动平均中减去个最早的观察值，再加上个最新的观察值，内存数会频繁地修改和更新。2.计算过程较为复杂计算的候再把整个数组全加起来再除以样本总数。虽然加很简单，但是成百上千个字的累加仍然很是繁琐。3.不能准确表示当前变化趋势传统的平均数计算尚鸟程，所有数字的权重是一样。但对于平均负载这种实应用来说，其实越靠近当时刻的数值权重应该越要一些才好。因为这样能更反应近期变化的趋势。所，在 Linux 里使用的并不是我们所以为的传的平均数的计算方法，而采用的一种指数加权移动均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均数计算法。这种指数加权无淫动均数计算法在深度学习中很广泛的应用。另外股票场里的 EMA 均线也是使用的是类似的方法求均的方法。该算法的数学表式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。这个算法想理解起来有点小复杂，感兴趣文子同可以 Google 自行搜索。我们只需要知道这方法在实际计算的时候只要上一个时间的平均数即，不需要保存所有瞬时负值。另外就是越靠近现在时间点权重越高，能够很地表示近期变化趋势。这实也是在时间子系统中定完成的，通过一种叫做指加权移动平均计算的方法计算这三个平均数。我们详细看下上图中的执行过。时间子系统将在时钟中中会注册时钟中断的处理数为 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"};当每次时钟节拍到来时会调用到 timer_interrupt，依次会调用到 do_timer 函数。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid do_timer(unsigned long ticks){   calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均负载计算的核心。它会获南史系统当前时负载值 calc_load_tasks，然后来计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载，并保存 avenrun 中，供用户进程读取。//file:kernel/sched/core.cvoid calc_global_load(unsigned long ticks){  // 1获取当前瞬时负载值 active = atomic_long_read(&calc_load_tasks); // 2平均负载的计算 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); }获取瞬时负载比较简单，就是读舜一个内存量而已。在 calc_load 中就是采用了我们前面说的指数加权移动平法来计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载的。具体实现的代码如下：//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;}虽然这个算法理解起来挺复杂，居暨是码看起来确实要简单不少计算量看起来很少。而且不懂也没有关系，只需要道内核并不是采用的原始平均数计算方法，而是采了一种计算快，且能更好达变化趋势的算法就行。此，我们开篇提到的“负是如何计算出来的?”这个问题也有结论了。Linux 定时将每个 CPU 上的运行队列中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数量汇总到一个局系统瞬时负载值中，然再定时使用指数加权移动均法来统计过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。三、平均负载和 CPU 消耗的关系现在很多同学都平均负载和 CPU 给联系到了一起。认为负载高CPU 消耗就会高，负载低，CPU 消耗就会低。在很老的 Linux 的版本里，统计负载的时候实是只计算了 runnable 的任务数量，这些进程只对 CPU 有需求。在那个年代里，负载和 CPU 消耗量确实是正相关的。负载越吴子就表示正 CPU 上运行，或等待 CPU 执行的进程越多，CPU 消耗量也会越高。但是前面我们看到了，文使用的 3.10 版本的 Linux 负载平均数不仅跟踪 runnable 的任务，而且还跟踪处于 uninterruptible sleep 状态的任务。而 uninterruptible 状态的进程其实是不占 CPU 的。所以说，负载高并一定是 CPU 处理不过来，也有可能会是因磁盘等其他资源调度不过而使得进程进入 uninterruptible 状态的进程导致的！为什要这么修改。我从网上搜了远在 1993 年的一封邮件里找到了原因，以是邮件原文。From: Matthias Urlichs Subject: Load average broken ?Date: Fri, 29 Oct 1993 11:37:23 +0200  The kernel only counts "runnable" processes when computing the load average.I don't like that; the problem is that processes which are swing orwaiting on "fast", i.e. noninterruptible, I/O, also consume resources. It seems somewhat nonintuitive that the load average goes down when youreplace your fast swap disk with a slow swap disk... Anyway, the following patch seems to make the load average much moreconsistent WRT the subjective speed of the system. And, most important, theload is still zero when nobody is doing anything. ;-)--- kernel/sched.c.orig Fri Oct 29 10:31:11 1993+++ kernel/sched.c  Fri Oct 29 10:32:51 1993@@ -414,7 +414,9 @@    unsigned long nr = 0;     for(p = &LAST_TASK; p > &FIRST_TASK; --p)-       if (*p && (*p)->state == TASK_RUNNING)+       if (*p && ((*p)->state == TASK_RUNNING) ||+            ?    (*p)->state == TASK_UNINTERRUPTIBLE) ||+              ?  (*p)->state == TASK_SWING))            nr += FIXED_1;    return nr; }可见这个修改是在 1993 年就引入了。在这封邮件所示的 Linux 源码变化中可以看到，负载正把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 和 TASK_SWAPPING 状态（交换状态后来从 Linux 中删除）的进程也给添加了进来。这封邮件中的正文中，作也清楚地表达了为什么要 TASK_UNINTERRUPTIBLE 状态的进程添加进来的原因。把他的说明翻译一下，如：“内核在计算平均负载只计算“可运行”进程。不喜欢那样；问题是正在快速”交换或等待的进程即不可中断的 I / O，也会消耗资源。当您用速交换磁盘替换快速交换盘时，平均负载下降似乎点不直观...... 无论如何，下面的补丁似乎负载平均值更加一致 WRT 系统的主观速度。而且，最重要的是，当思女有人任何事情时，负载仍然为。;-)”这一补丁提交者的主要思想是平均貊国载应表现对系统所有资源的需情况，而不应该只表现对 CPU 资源的需求。假设某个 TASK_UNINTERRUPTIBLE 状态的进程因为等待磁盘 IO 而排队的话，此时它并不消耗 CPU，但是正在等磁盘等硬件资源。那它是应该体现在平均负载计算里的。所以作者把 TASK_UNINTERRUPTIBLE 状态的进程都表现到平均负载里了所以，负载高低表明的是前系统上对系统资源整体求更情况。如果负载变高可能是 CPU 资源不够了，也可能是磁盘 IO 资源不够了，所以还需要合其它观测命令具体分情分析。四、总结今天我带家深入地学习了一下 Linux 中的负载。我们根据一幅图来总结一下今天到的内容。我把负载工作理分成了如下三步。1.内核定时汇总每 CPU 负载到系统瞬时负载2.内核使用指数加权移动平均快计算过去 1、5、15 分钟的平均数3.用户进程通过打开 loadavg 读取内核中的平均负载我们再回头来鴢结一下开篇到的几个问题。1.负载是如何计算出来的?是定时将每个 CPU 上的运行队列中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数量汇总到一个全局系统瞬负载值中，然后再定时使指数加权移动平均法来统过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。2.负载高低和 CPU 消耗正相关吗？负载高低表明的是当前统上对系统资源整体需求情况。如果负载变高，可是 CPU 资源不够了，也可能是磁盘 IO 资源不够了。所以不能说看着载变高，就觉得是 CPU 资源不够用了。3.内核是如何暴露负载数据给应层的？内核定义了一个伪件 /proc/ loadavg，每当用户打开这个文件的时候，内鸾鸟中的 loadavg_proc_show 函数就会被调用到，该函数中访问 avenrun 全局数组变量，并将平均负载从土蝼数转为小数，然后打印出来?

更新内容

一、修复bug，修改自动播放;优化产品用户体验。

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;