SIP的第四期結(jié)束了，因為控制策略的豐富，早先的的壓力測試結(jié)果已經(jīng)無法反映在高并發(fā)和高壓力下SIP的運行狀況，因此需要重新作壓力測試。跟在測試人員后面做了快一周的壓力測試，壓力測試的報告也正式出爐，本來也就算是告一段落，但第二天測試人員說要修改報告，由于這次作壓力測試的同學(xué)是第一次作，有一個指標(biāo)沒有注意，因此需要修改幾個測試結(jié)果。那個沒有注意的指標(biāo)就是load average，他和我一樣開始只是注意了CPU，內(nèi)存的使用狀況，而沒有太注意這個指標(biāo)，這個指標(biāo)與他們通常的限制（10左右）有差別。重新測試的結(jié)果由于這個指標(biāo)被要求壓低，最后的報告顯然不如原來的好看。自己也沒有深入過壓力測試，但是覺得不搞明白對將來機器配置和擴(kuò)容都會有影響，因此去問了DBA和SA，得到的結(jié)果相差很大，看來不得不自己去找找問題的根本所在了。
通過下面的幾個部分的了解，可以一步一步的找出Load Average在壓力測試中真正的作用。
CPU時間片
為了提高程序執(zhí)行效率，大家在很多應(yīng)用中都采用了多線程模式，這樣可以將原來的序列化執(zhí)行變?yōu)椴⑿袌?zhí)行，任務(wù)的分解以及并行執(zhí)行能夠極大地提高程序的運行效率。但這都是代碼級別的表現(xiàn)，而硬件是如何支持的呢？那就要靠CPU的時間片模式來說明這一切。程序的任何指令的執(zhí)行往往都會要競爭CPU這個最寶貴的資源，不論你的程序分成了多少個線程去執(zhí)行不同的任務(wù)，他們都必須排隊等待獲取這個資源來計算和處理命令。先看看單CPU的情況。下面兩圖描述了時間片模式和非時間片模式下的線程執(zhí)行的情況：
圖 1 非時間片線程執(zhí)行情況
圖 2 非時間片線程執(zhí)行情況
在圖一中可以看到，任何線程如果都排隊等待CPU資源的獲取，那么所謂的多線程就沒有任何實際意義。圖二中的CPU Manager只是我虛擬的一個角色，由它來分配和管理CPU的使用狀況，此時多線程將會在運行過程中都有機會得到CPU資源，也真正實現(xiàn)了在單CPU的情況下實現(xiàn)多線程并行處理。
多CPU的情況只是單CPU的擴(kuò)展，當(dāng)所有的CPU都滿負(fù)荷運作的時候，就會對每一個CPU采用時間片的方式來提高效率。
在Linux的內(nèi)核處理過程中，每一個進(jìn)程默認(rèn)會有一個固定的時間片來執(zhí)行命令（默認(rèn)為1/100秒），這段時間內(nèi)進(jìn)程被分配到CPU，然后獨占使用。如果使用完，同時未到時間片的規(guī)定時間，那么就主動放棄CPU的占用，如果到時間片尚未完成工作，那么CPU的使用權(quán)也會被收回，進(jìn)程將會被中斷掛起等待下一個時間片。
CPU利用率和Load Average的區(qū)別
壓力測試不僅需要對業(yè)務(wù)場景的并發(fā)用戶等壓力參數(shù)作模擬，同時也需要在壓力測試過程中隨時關(guān)注機器的性能情況，來確保壓力測試的有效性。當(dāng)服務(wù)器長期處于一種超負(fù)荷的情況下運行，所能接收的壓力并不是我們所認(rèn)為的可接受的壓力。就好比項目經(jīng)理在給一個人估工作量的時候，每天都讓這個人工作12個小時，那么所制定的項目計劃就不是一個合理的計劃，那個人遲早會垮掉，而影響整體的項目進(jìn)度。
CPU利用率在過去常常被我們這些外行認(rèn)為是判斷機器是否已經(jīng)到了滿負(fù)荷的一個標(biāo)準(zhǔn)，看到50%-60%的使用率就認(rèn)為機器就已經(jīng)壓到了臨界了。CPU利用率，顧名思義就是對于CPU的使用狀況，這是對一個時間段內(nèi)CPU使用狀況的統(tǒng)計，通過這個指標(biāo)可以看出在某一個時間段內(nèi)CPU被占用的情況，如果被占用時間很高，那么就需要考慮CPU是否已經(jīng)處于超負(fù)荷運作，長期超負(fù)荷運作對于機器本身來說是一種損害，因此必須將CPU的利用率控制在一定的比例下，以保證機器的正常運作。
Load Average是CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率狀況，而是在一段時間內(nèi)CPU正在處理以及等待CPU處理的進(jìn)程數(shù)之和的統(tǒng)計信息，也就是CPU使用隊列的長度的統(tǒng)計信息。為什么要統(tǒng)計這個信息，這個信息的對于壓力測試的影響究竟是怎么樣的，那就通過一個類比來解釋CPU利用率和Load Average的區(qū)別以及對于壓力測試的指導(dǎo)意義。
我們將CPU就類比為電話亭，每一個進(jìn)程都是一個需要打電話的人。現(xiàn)在一共有4個電話亭（就好比我們的機器有4核），有10個人需要打電話。現(xiàn)在使用電話的規(guī)則是管理員會按照順序給每一個人輪流分配1分鐘的使用電話時間，如果使用者在1分鐘內(nèi)使用完畢，那么可以立刻將電話使用權(quán)返還給管理員，如果到了1分鐘電話使用者還沒有使用完畢，那么需要重新排隊，等待再次分配使用。
圖 3 電話使用場景
上圖中對于使用電話的用戶又作了一次分類，1min的代表這些使用者占用電話時間小于等于1min，2min表示使用者占用電話時間小于等于2min，以此類推。根據(jù)電話使用規(guī)則，1min的用戶只需要得到一次分配即可完成通話，而其他兩類用戶需要排隊兩次到三次。
電話的利用率 = sum (active use cpu time)/period
每一個分配到電話的使用者使用電話時間的總和去除以統(tǒng)計的時間段。這里需要注意的是是使用電話的時間總和(sum(active use cpu time))，這與占用時間的總和(sum(occupy cpu time))是有區(qū)別的。（例如一個用戶得到了一分鐘的使用權(quán)，在10秒鐘內(nèi)打了電話，然后去查詢號碼本花了20秒鐘，再用剩下的30秒打了另一個電話，那么占用了電話1分鐘，實際只是使用了40秒）
電話的Average Load體現(xiàn)的是在某一統(tǒng)計時間段內(nèi)，所有使用電話的人加上等待電話分配的人一個平均統(tǒng)計。
電話利用率的統(tǒng)計能夠反映的是電話被使用的情況，當(dāng)電話長期處于被使用而沒有的到足夠的時間休息間歇，那么對于電話硬件來說是一種超負(fù)荷的運作，需要調(diào)整使用頻度。而電話Average Load卻從另一個角度來展現(xiàn)對于電話使用狀態(tài)的描述，Average Load越高說明對于電話資源的競爭越激烈，電話資源比較短缺。對于資源的申請和維護(hù)其實也是需要很大的成本，所以在這種高Average Load的情況下電話資源的長期“熱競爭”也是對于硬件的一種損害。
低利用率的情況下是否會有高Load Average的情況產(chǎn)生呢？理解占有時間和使用時間就可以知道，當(dāng)分配時間片以后，是否使用完全取決于使用者，因此完全可能出現(xiàn)低利用率高Load Average的情況。由此來看，僅僅從CPU的使用率來判斷CPU是否處于一種超負(fù)荷的工作狀態(tài)還是不夠的，必須結(jié)合Load Average來全局的看CPU的使用情況和申請情況。
所以回過頭來再看測試部對于Load Average的要求，在我們機器為8個CPU的情況下，控制在10 Load左右，也就是每一個CPU正在處理一個請求，同時還有2個在等待處理。看了看網(wǎng)上很多人的介紹一般來說Load簡單的計算就是2* CPU個數(shù)減去1-2左右（這個只是網(wǎng)上看來的，未必是一個標(biāo)準(zhǔn)）。
補充幾點：
1．對于CPU利用率和CPU Load Average的結(jié)果來判斷性能問題。首先低CPU利用率不表明CPU不是瓶頸，競爭CPU的隊列長期保持較長也是CPU超負(fù)荷的一種表現(xiàn)。對于應(yīng)用來說可能會去花時間在I/O,Socket等方面，那么可以考慮是否后這些硬件的速度影響了整體的效率。
這里最好的樣板范例就是我在測試中發(fā)現(xiàn)的一個現(xiàn)象：SIP當(dāng)前在處理過程中，為了提高處理效率，將控制策略以及計數(shù)信息都放置在Memcached Cache里面，當(dāng)我將Memcached Cache配置擴(kuò)容一倍以后，CPU的利用率以及Load都有所下降，其實也就是在處理任務(wù)的過程中，等待Socket的返回對于CPU的競爭也產(chǎn)生了影響。
2．未來多CPU編程的重要性。現(xiàn)在服務(wù)器的CPU都是多CPU了，我們的服務(wù)器處理能力已經(jīng)不再按照摩爾定律來發(fā)展。就我上面提到的電話亭場景來看，對于三種不同時間需求的用戶來說，采用不同的分配順序，我們可看到的Load Average就會有不同。假設(shè)我們統(tǒng)計Load的時間段為2分鐘，如果將電話分配的順序按照：1min的用戶，2min的用戶，3min的用戶來分配，那么我們的Load Average將會最低，采用其他順序?qū)胁煌慕Y(jié)果。所以未來的多CPU編程可以更好的提高CPU的利用率，讓程序跑的更快。
以上所提到的內(nèi)容未必都是很準(zhǔn)確或者正確，如果有任何的偏差也請大家指出，可以糾正一些不清楚的概念。