CPU 空闲并不意味着没有进程在运行。比如后台服务和内核还在运行,还在占用内存。他们只是没有使用任何 CPU,因为他们没有做任何事情。
1.0
CPU 处于最大使用率,但进程之间使用 CPU 的争用为零。也就是说,只有一个进程在运行,因此它能够为自己申请 100% 的 CPU 时间。或者,多个进程正在运行,但没有一个进程占用 100% 的 CPU,它们的 CPU 使用率加起来为 100%。即使他们拥有自己的 CPU,它们仍然以最快的速度运行。
大于 1.0
CPU 处于最大使用率,并且有多个进程希望同时使用它,因此它们的运行速度实际上比它们在空闲 CPU 上运行的速度要慢。例如,平均负载 3.0 表示进程的运行速度是它们想要运行的速度的三分之一。平均负载 50.0 表示由于所有其他进程都在运行,进程正在以它们想要运行的速度的 1/50 运行。也就是说,高于 1.0 的数字表明可用 CPU 在越来越多的进程之间被拉伸。
一段时间内的平均负载是该时间段内竞争 CPU 的平均进程数。如果无事可做,“内核”就不会运行;更具体地说,如果无事可做,则将 CPU 分配给一个特殊的“空闲”线程,该线程不会被计算在内(并且可能会做一些事情,例如将 CPU 置于等待中断的状态)。
因此,例如,5 分钟内的平均负载为 0.6 通常意味着在这 5 分钟内,某些进程(或内核)总共使用了 3 分钟的 CPU,并且总共使用了 2 分钟。闲着。但是,正如@UKMonkey 所观察到的那样,这可能意味着在 4 分半钟无所事事之后,6 个进程在最后 30 秒内竞争 CPU ......
CPU 是空闲的,没有进程想要使用它来运行代码,因为所有进程要么等待输入或输出操作完成,要么正在休眠等待在某个未来时间被唤醒。
@Panther 的链接提供了更深入的平均负载讨论。
平均负载是根据希望一次使用它的进程数量来衡量 CPU 内核的过载程度。
下面假设一个单核(单线程)CPU:
0.0
CPU 根本没有做任何事情。如果一个进程开始使用 CPU,那么它将是唯一使用它的进程。
CPU 空闲并不意味着没有进程在运行。比如后台服务和内核还在运行,还在占用内存。他们只是没有使用任何 CPU,因为他们没有做任何事情。
1.0
CPU 处于最大使用率,但进程之间使用 CPU 的争用为零。也就是说,只有一个进程在运行,因此它能够为自己申请 100% 的 CPU 时间。或者,多个进程正在运行,但没有一个进程占用 100% 的 CPU,它们的 CPU 使用率加起来为 100%。即使他们拥有自己的 CPU,它们仍然以最快的速度运行。
大于 1.0
CPU 处于最大使用率,并且有多个进程希望同时使用它,因此它们的运行速度实际上比它们在空闲 CPU 上运行的速度要慢。例如,平均负载 3.0 表示进程的运行速度是它们想要运行的速度的三分之一。平均负载 50.0 表示由于所有其他进程都在运行,进程正在以它们想要运行的速度的 1/50 运行。也就是说,高于 1.0 的数字表明可用 CPU 在越来越多的进程之间被拉伸。
拥有多核 CPU 不会改变数字的含义,但可以改变它们的解释。例如,如果你有一个 4 核 CPU,那么 1.0 的负载仍然相当于一个进程在一个核上使用 100% CPU,但还有三个其他核。因此,在 4 核 CPU 上,最高效率点是 4.0,而不是 1.0 - 一切以 1/3 效率运行的点是 12.0,而不是 3.0。为了增加复杂性,单个进程可能有多个线程,每个线程都声称拥有自己的 CPU。因此,如果是多线程的,单个进程可以使用所有 4 个内核的 100%。
重要的提示
CPU 使用率只是可能限制进程性能的一种资源。I/O 是另一个因素,不计入 CPU 负载。使用一定量 CPU 的进程不一定能够在负载较轻的机器上使用更多,因为它们可能会遇到其他瓶颈。
什么是最佳平均负载
这实际上取决于您在做什么以及您是否更喜欢响应能力,或者让 CPU 尽可能努力地工作。
对于需要尽可能多地完成的事情,平均负载应该等于或略高于内核数量。任何比这大得多的东西都表明,如果您将任务分散到更多计算机/服务器上,您可以更快地完成更多工作。
对于需要尽可能响应(快速反应)的东西,平均负载应该是小于核心数量的舒适余量,例如一半或三分之一,这允许在任何减速发生之前进行一些间歇性变化。
对于虚拟化来宾(例如 KVM),平均负载越低越好,因为您实际上是在与同一主机上的其他来宾共享 CPU。
平均负载 0.00 基本上意味着您的系统处于空闲状态,并且在测量的时间内您的 CPU 没有延迟、压力或瓶颈。
这并不意味着您的 CPU 处于非活动状态,它只是意味着如果一个进程需要 CPU 时间,则无需等待。
很难从您发布的内容中说更多,因为它可能取决于您如何测量负载(系统,每个用户?)以及在什么时间。
有关一些详细信息和有趣的阅读,请参阅
https://www.tecmint.com/understand-linux-load-averages-and-monitor-performance/
http://blog.scoutapp.com/articles/2009/07/31/understanding-load-averages
http://www.brendangregg.com/blog/2017-08-08/linux-load-averages.html