负载(load)是linux机器的一个重要指标，直观了反应了机器当前的状态。Linux的负载高，主要是由于CPU使用、内存使用、IO消耗三部分引起。任意一项使用过量，都将导致服务器负载的急剧增加。
直接查看负载状况可以用命令：
#uptime
既然是CPU使用，内存使用和IO消耗。那么需要两个命令来查看，一个是top一个是iostat。top自带，但只能较好的显示CPU和内存情况，无法获得更多的IO具体信息。
对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。如果平均负载始终在1.2一下，而你有2颗cup的机器。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
1.4：Load与容量规划（Capacity Planning）
一般是会根据15分钟那个load 平均值为首先。
对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。如果平均负载始终在1.2一下，而你有2颗cup的机器。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
1.4：Load与容量规划（Capacity Planning）
一般是会根据15分钟那个load 平均值为首先。
1.5：Load误解：
1：系统load高一定是性能有问题。
真相：Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算
2：系统Load高一定是CPU能力问题或数量不够。
真相：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及其他因素的。
3：系统长期Load高，首先增加CPU
真相：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。
2：在Load average 高的情况下如何鉴别系统瓶颈。
是CPU不足，还是io不够快造成或是内存不足？
1.5：Load误解：
1：系统load高一定是性能有问题。
真相：Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算
2：系统Load高一定是CPU能力问题或数量不够。
真相：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及其他因素的。
3：系统长期Load高，首先增加CPU
真相：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。
下面我们来深入了解负载高的原理及应对方法
一、CPU利用率和负载率的区别
这里要区别CPU负载和CPU利用率，它们是不同的两个概念，但它们的信息可以在同一个top命令中进行显示。CPU利用率显示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，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况， 如果被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作。而CPU负载显示的是在一段时间内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。
CPU利用率高并不意味着负载就一定大，可能这个任务是一个CPU密集型的。一样CPU低利用率的情况下是否会有高Load Average的情况产生呢？理解占有时间和使用时间就可以知道，当CPU分配时间片以后，是否使用完全取决于使用者，因此完全可能出现低利用率高Load Average的情况。另外IO设备也可能导致CPU负载高。
由此来看，仅仅从CPU的使用率来判断CPU是否处于一种超负荷的工作状态还是不够的，必须结合Load Average来全局的看CPU的使用情况。网上有个例子来说明两者的区别如下：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秒钟统计一次人数，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，CPU是一直在工作。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。
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，我们需要记住，除去CPU性能上的差异，CPU负载是基于内核数来计算的，即“有多少内核，即有多少负载”，如单核最好不要超过100%，也就是负载为1.00，如此类推。
Linux里有一个/proc目录，存放的是当前运行系统的虚拟映射，其中有一个文件为cpuinfo，这个文件里存放着CPU的信息。/proc/cpuinfo文件按逻辑CPU而非真实CPU分段落显示信息，每个逻辑CPU的信息占用一个段落，第一个逻辑CPU标识从0开始。
$ cat /proc/cpuinfo processor : 0vendor_id : GenuineIntelcpu family : 6model : 63model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v3 @ 2.40GHzstepping : 2microcode : 0x36cpu MHz : 2399.998cache size : 20480 KBphysical id : 0siblings : 2core id : 0cpu cores : 2apicid : 0initial apicid : 0fpu : yesfpu_exception : yescpuid level : 15wp : yesflags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr ......bogomips : 4799.99clflush size : 64cache_alignment : 64address sizes : 42 bits physical, 48 bits virtualpower management:
要理解该文件中的CPU信息，有几个相关的概念要知道，如：processor表示逻辑CPU的标识、model name表示真实CPU的型号信息、physical id表示真实CPU和标识、cpu cores表示真实CPU的内核数等等。
逻辑CPU的描述：现在的服务器一般都使用了“超线程”（Hyper-Threading，简称HT）技术来提高CPU的性能。超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源，理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程。虽然采用超线程技术能同时执行两个线程，但它并不象两个真正的CPU那样，每各CPU都具有独立的资源。当两个线程都同时需要某一个资源时，其中一个要暂时停止，并让出资源，直到这些资源闲置后才能继续。因此超线程的性能并不等于两颗CPU的性能。具有超线程技术的CPU还有一些其它方面的限制。
二、CPU负载率的计算方式
Load average的概念源自UNIX系统，虽然各家的公式不尽相同，但都是用于衡量正在使用CPU的进行数量和正在等待CPU的进程数量，一句话就是runable processes的数量。所以Load average可以作为CPU瓶颈的参考指标，如果大于CPU的数量，说明CPU可能不够用了。
但是，在Linux上有点差异！
Linux上的load average除了包括正在使用CPU的进程数量和正在等待CPU的进程数量之外，还包括uninterruptible sleep的进程数量。通常等待IO设备、等待网络的时候，进程会处于uninterruptible sleep状态。Linux设计者的逻辑是，uninterruptible sleep应该都是很短暂的，很快就会恢复运行，所以被等同于runnable。然而uninterruptible sleep即使再短暂也是sleep，何况现实世界中uninterruptible sleep未必很短暂，大量的、或长时间的uninterruptible sleep通常意味着IO设备遇到了瓶颈。众所周知，sleep状态的进程是不需要CPU的，即使所有的CPU都空闲，正在sleep的进程也是运行不了的，所以sleep进程的数量绝对不适合用作衡量CPU负载的指标，Linux把uninterruptible sleep进程算进load average的做法直接颠覆了load average的本来意义。所以在Linux系统上，load average这个指标基本失去了作用，因为你不知道它代表什么意思，当看到load average很高的时候，你不知道是runnable进程太多还是uninterruptible sleep进程太多，也就无法判断是CPU不够用还是IO设备有瓶颈。
从另一个方面来说，也就可以解释为什么磁盘慢时（大量磁盘使用时），CPU负载会急剧增加了。基本上我碰到CPU负载高的情况就两种情况：CPU本身处理太多任务，再加上软中断和上下文切换太频繁导致负载高；再就是磁盘太慢导致了不可中断睡眠太多导致CPU负载高。