我相信你应该用过uptime命令查询系统负载的情况，或者在各种监控终端上看到过系统load这一项，但是每次问别人到底什么是系统load？系统load到达多少算过高？又有哪些原因会造成系统load过载？我发现很少有人能回答清楚，大多数都觉得系统load过载就表示CPU使用率过载、然而实际上并不完全这样的，本文就来仔细分析一下到底有哪些原因会造成系统load过载！
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
CPU使用率指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。
随着 Internet 的快速发展和业务量的不断提高，基于网络的数据访问流量迅速增长，特别是对数据 中心、大型企业以及门户网站等的访问，其访问流量甚至达到了 10Gb/s 的级别；同时，服务器网 站借助 HTTP、FTP、SMTP 等应用程序，为访问者提供了越来越丰富的内容和信息，服务器逐渐 被数据淹没；另外，大部分网站（尤其电子商务等网站）都需要提供不间断 24 小时服务，任何服 务中断或通信中的关键数据丢失都会造成直接的商业损失。所有这些都对应用服务提出了高性能和 高可靠性的需求，这些海量的访问数据均是负载。
作者：付祥，现居珠海，主要负责 Oracle、MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
机器负载很高，持续一段时间负载值约 85，当前主机为 10 核，每核 2 个线程，短期的监控数据表明负载无明显波动。
每次发现系统变慢时，通常做的第一件事，就是执行 top 或者 uptime 命令，来了解系统的负载情况
线上 CPU 高负载是许多运维工程师和开发人员经常面临的挑战之一。当 CPU 使用率升高时，系统性能可能会受到严重影响，因此快速定位问题所在至关重要。本文将介绍一些常见的技术和方法，帮助你迅速找到线上 CPU 高负载问题的根本原因，并提供实际代码示例。
在平时的运维工作中，当一台服务器的性能出现问题时，通常会去看当前的CPU使用情况，尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下，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。 对于cpu负载的理解，首先需要搞清楚下面几个问题： 1）系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2）系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
构建高可扩展的分布式系统是现代应用程序开发中的重要挑战之一。在分布式系统中，负载均衡和分布式锁是两个关键问题。本文将介绍如何使用Spring Cloud和Zookeeper集成来实现高可扩展的分布式系统，并分析其负载均衡原理和分布式锁的应用。
单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的进程数，可简单理解为系统平均活跃进程数
总第527篇 2022年 第044篇 美团Hulk调度系统团队在集群服务质量与资源利用率运营的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了集群负载自动调控系统（LAR）以及配套的运营体系，在提升集群整体资源利用率的同时保障了业务服务质量。本文介绍了LAR的设计理念、基本框架以及核心设计，并结合在线和混部场景应用展开思考，并展示了部分落地成果。希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1 背景 1.1 云计算时代数据中心资源规模爆炸 1.2 资源利用率提升影响巨大 2 什么是LAR？ 2.1 目
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average，如下图所示，它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢？它和CPU的利用率又有什么关系呢
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
动态应用，是相对于网站静态内容而言，是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件，比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。 大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： 1）Web前端系统 2）负载均衡系统 3）数据库集群系统 4）缓存
最近有小伙伴在后台留言，让我写一篇负载均衡的文章，说网上文章其实已经很多了，每次都觉得某某文章讲的不错，可是一旦过段时间，啥都不记得了。那今天我们就用生活中的故事来聊聊负载均衡。文章中部分可能有点啰嗦，但是为了更好能让大家理解，我也是拼了，真真切切的想让大家掌握知识。
nodejs 提供了os.platform()和os.type()，可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
咳咳，从这篇开始，正式拉开分布式系统关注点中，我认为第二重要的内容 —— 「高可用」。
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
作者新建了QQ群：460430320，供大家交流测试心得（培训机构勿进）。另外，还会不定期上传测试资料，也欢迎您共享测试资料。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
上一篇说了船舶混合动力系统，这篇就说说船舶综合电力系统。所谓船舶综合电力系统就是指全船所有动力能源均采用电力，包括推进动力、辅机动力、军船上某些高能武器的动力以及日常生活能源等。船上的所有动力机械将燃料转换输出的机械能经发电机全部转换成电能，通过全船统一的能量管理和调度，为各种功能机械提供电力能源。这种船舶也叫全电力船舶。在前面介绍的传统推进和混合动力推进系统中，船舶推进动力（主动力）和辅机动力基本都是相对独立的系统，它们分别被称为动力系统和电力系统，而在全电力船舶中，二者就合二为一了。统称综合电力
在构建和维护Java服务端应用程序时，经常会面临各种问题，如内存溢出（OOM）、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降，因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
定义：平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，和 CPU 使用率并没有直接关系。换言之，要计算 CPU 负载的值，只考虑正在运行或等待分配 CPU 时间的进程。不考虑正常的休眠过程（休眠状态），僵尸或停止的过程。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。那除了负载均衡，它还有什么其他的用途呢，具体如下：
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
分摊到多个操作单元上进行执行，和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的，理论就不说太多了，网上，书上很多，今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
CPU使用率：CPU的使用率 平均负载：单位时间内的活跃线程数 用户时间：CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间：CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间：系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待：CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间：CPU优先执行的时间百分比
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。
我见过很多Linux性能工程师将CPU使用率中的“IOWait”部分视为指示系统是否受到I/O限制的东西。在本博客文章中，我将解释为什么这种方法是不可靠的，并介绍你可以使用的更好的指标。
最近我和一些朋友讨论了一个关于CloudStack的问题：为什么现在CloudStack 4.3同时提供32位或64位系统虚拟机的选项。我提出了一个观点，并将其加入邮件列表的讨论中。我想很多人可能都会对此兴趣，所以把我的想法发表在这篇博文里。
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
每当我们发现系统变慢时，通常做的第一件事，就是执行top或者uptime命令，来了解系统的负载情况。比如下面这样，我在命令行里输入了uptime命令，系统也随即给出了结果。
240V高压直流技术衍生于传统220V电力操作电源，并吸纳了48V通信电源的各种优点。其可行性已经得到较好验证，理论与实践的切磋琢磨中，240V直流供电技术已然炙手可热，并在不断“蚕食”传统数据中心供电以UPS为主的市场，正逐步流行中国并走向国际。 图1 高压直流优势概览 240V高压直流技术和传统的UPS技术相比起来，主要的优点表现在下面几点： 1.采用功率MOS高频软开关技术的240V高压直流可高达96%以上效率，比采用晶闸管或IGBT的传统UPS效率更高，体积更小 2.电池直接挂在输出母线
此时开启新一轮Leader选举，选举产生的Leader会与过半的Follower进行同步，使数据一致，当与过半的机器同步完成后，就退出恢复模式，然后进入消息广播模式。
本来没想写这个题材的，为了某某童鞋能够更好的茁壮成长，临时写一篇负载均衡的。负载均衡，大家可能听过什么3层负载均衡、4层负载均衡、7层负载均衡什么的？那这是怎么分的呢，ok，是根据osi七层网络模型来分的，例如nginx是工作在应用层，应用层刚好是在第7层，因此nginx又可以称为7层负载均衡。
限流器是一种限制某种操作在一定时间内的执行次数（例如每秒钟5次）或者执行量（例如每秒钟1G大小的数据）的机制。
本来没想写这个题材的，为了某某童鞋能够更好的茁壮成长，临时写一篇负载均衡的。负载均衡，大家可能听过什么3层负载均衡、4层负载均衡、7层负载均衡什么的？那这是怎么分的呢，ok，是根据osi七层网络模型来分的，例如nginx是工作在应用层，应用层刚好是在第7层，因此nginx又可以称为7层负载均衡。 我本来想一层层慢慢讲，从最基础的网络协议开始讲起，想了想又觉得这种讲法不适合速成。因此我改变思路，直接讲负载均衡架构的演进，最后的成品就可以在面试中侃一侃，因为现在负载均衡基本都是这套架构！。
我们先直接看架构图，给同学推荐是使用CDN加速、WAF应用防火墙+DDOS防护、CLB负载均衡（多可用区属性）、多可用区云主机、数据库（多可用区主备+异地灾备）。具体架构如图：
提到CPU利用率，就必须理解时间片。什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
负载均衡 （Load Balancing） 负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
随着现代企业的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，系统扩展性成为一个至关重要的课题。Elasticsearch 作为一个强大的分布式搜索和分析引擎，在应对大规模数据处理方面展现了其卓越的能力。然而，设计一个高效且可扩展的 Elasticsearch 集群并非易事，本文旨在通过分享一些扩展性设计原则和常见的反模式，帮助用户更好地构建和优化他们的 Elasticsearch 集群。
iPhone 13系列明日就要正式发售了，今年的iPhone可以说是让人眼前一亮，光是120hz的高刷就已经让众多果粉激动了。
2、输入功率因数 功率因数低，输入无功功率大，谐波电流污染电网，影响干扰其它设备。
想象一下，你的厨房是一个操作系统，厨师是CPU，而菜谱上的任务就是进程。厨房的忙碌程度可以用“平均负载”来衡量，它反映了等待被处理的任务总数加上正在被厨师处理的任务数。而“CPU使用率”则相当于厨师实际在切菜、炒菜的时间比例，即厨师忙碌的具体程度。
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