top命令中load average显示的是最近1分钟、5分钟和15分钟的系统平均负载。java
系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中(在CPU上运行或者等待运行多少进程)的平均进程数。若是一个进程知足如下条件则其就会位于运行队列中:mysql
在Linux中,进程分为三种状态,一种是阻塞的进程blocked process,一种是可运行的进程runnable process,另外就是正在运行的进程running process。ios
进程可运行状态时,它处在一个运行队列run queue中,与其余可运行进程争夺CPU时间。 系统的load是指正在运行和准备好运行的进程的总数。好比如今系统有2个正在运行的进程,3个可运行进程,那么系统的load就是5。load average就是必定时间内的load数量。sql
通常来讲只要每一个CPU的当前活动进程数不大于3那么系统的性能就是良好的,若是每一个CPU的任务数大于5,那么就表示这台机器的性能有严重问题。数据库
CPU使用率高并不老是意味着CPU工做繁忙,它有多是正在等待其余子系统。在进行性能分析时,将全部子系统当作一个总体来看是很是重要的,由于在子系统中可能会出现瀑布效应。衡量CPU 系统负载的指标是load,load 就是对计算机系统可以承担的多少负载的度量,简单的说是进程队列的长度。简单的例子好比食堂有五个窗口,当有小于五个学生来打饭,五个窗口都能及时处理,可是当学生个数超过5个,必然会出现等待的学生。请求大于当前的处理能力,会出现等待,引发load升高。
Load Average 就是一段时间(1min,5min,15min)内平均Load。平均负载的最佳值是1,这意味着每一个进程均可以在一个完整的CPU 周期内完成。缓存
或者打印线程 jstack pidof java
> stack.out服务器
查找到对应的threadid, 再反查代码。并发
cpu load的飙升,一方面可能和full gc的次数增大有关,一方面可能和死循环有关系工具
1 业务并发调用全表扫描/带有order by 排序的SQL语句.
2 SQL语句没有合适索引/执行计划出错/update/delete where扫描全表,阻塞其余访问相同表的sql执行.
3 存在秒杀相似的业务好比聚划算10点开团或者双十一秒杀,瞬时海量访问给数据库带来冲击。
4 数据库作逻辑备份(须要全表扫描)或者多实例的压缩备份(压缩时须要大量的cpu计算,会致使系统服务器load飙高)
5 磁盘写入方式改变 好比有writeback 变为 write through
RAID卡都有写cache(Battery Backed Write Cache),写cache对IO性能的提高很是明显,由于掉电会丢失数据,因此必须由电池提供支持。
电池会按期充放电,通常为90天左右,当发现电量低于某个阀值时,会将写cache策略从writeback置为writethrough,至关于写cache会失效,这时若是系统有大量的IO操做,可能会明显感受到IO响应速度变慢,cpu 队列堆积系统load 飙高。性能
通常根据cpu数量去判断,也就是Load平均要小于CPU的数量,负载的正常值在不一样的系统中有着很大的差异。在单核处理器的工做站中,1或2都是能够接受的。多核处理器的服务器(好比24核)上,load 会到达20 ,甚至更高。
a) 数据库层面
1 top -u mysql -c 检查当前占用cpu资源最多的进程命令。-c 是为了显示出进程对应的执行命令语句,方便查看是什么操做致使系统load飙高。
2 根据不一样的状况获取pid 或者MySQL的端口号
3 若是是MySQL 数据库服务致使laod 飙高,则可使用以下命令
show processlist;
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST WHERE COMMAND <> 'sleep' AND TIME>100;
或
orzdba 工具检查逻辑读/thread active的值。用法orzdba --help
orztop 工具检查当前正在执行的慢sql,用法orztop -P $port
4 获取异常的sql以后,剩下的比较好解决了。结合第一部分中的几条缘由
a 选择合适的索引
b 调整sql 语句 好比对应order by 分页采用延迟关联
c 业务层面增长缓存,减小对数据库的直接访问等
b) OS 系统层面 检查系统IO
使用iostat 命令查看r/s(读请求),w/s(写请求),avgrq-sz(平均请求大小),await(IO等待), svctm(IO响应时间)
r/s ,w/s是每秒读/写请求的次数。
util是设备的利用率。若是它接近100%,一般说明设备能力趋于饱和(并不绝对,好比设备有写缓存)。有时候可能会出现大于100%的状况,这多半是计算时四舍五入引发的。
svctm是平均每次请求的服务时间。这里有一个公式:(r/s+w/s)*(svctm/1000)=util。举例子:若是util达到100%,那么此时 svctm=1000/(r/s+w/s),假设IOPS是1000,则svctm大概在1毫秒左右,若是长时间大于这个数值,说明系统出了问题。
await是平均每次请求的等待时间。这个时间包括了队列时间和服务时间,也就是说,通常状况下,await大于svctm,它们的差值越小,队列时间越短,反之差值越大,队列时间越长,说明系统出了问题。avgqu-sz是平均请求队列的长度。毫无疑问,队列长度越短越好。