news 2026/7/29 22:40:48

阿里云服务器负载状态查询-uptime查询出load average的解释(查询等待 CPU 去处理的任务队列长度)

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
阿里云服务器负载状态查询-uptime查询出load average的解释(查询等待 CPU 去处理的任务队列长度)

一、查询

在控制台

输入

uptime

一般显示都是这样

14:35:22 up 28 days, 2:17, 1 user, load average: 1.82, 1.56, 1.21

重点看load average后面三个数字:0.26 0.26 0.19

三个数字分别表示:1 分钟负载、5 分钟负载、15 分钟负载

二、原理

Load Average =等待 CPU 去处理的任务队列长度

不是 CPU 使用率百分比!

举个排队例子,例如

CPU 核心 = 窗口办事员 进程任务 = 办业务的人 load average = 队伍总人数

  1. 1 核 CPU = 1 个窗口

    • load=1:窗口刚好满负荷,没人排队
    • load>1:有人排队,处理不过来,任务阻塞
    • load=3:窗口前排了 3 个人,严重拥堵
  2. 4 核 CPU = 4 个窗口

    • load=4:刚好满载
    • load=6:4 个人在办,2 个人排队

三、三个数值分别代表什么趋势

  1. 第一个值:1 分钟负载瞬时波动,刚发生的峰值。 比如刚打包 Maven、重启 Jar、数据库大批量查询,瞬间拉高。

  2. 第二个值:5 分钟负载中期压力,判断是不是持续高负载。

  3. 第三个值:15 分钟负载长期基线,看服务器常态压力。

趋势判断口诀

  1. 1min > 5min >15min:压力正在下降,临时突发峰值,问题不大
  2. 1min < 5min <15min:压力持续上涨,正在越来越卡,必须排查
  3. 三个都很高且持平:长期满载,硬件 / 代码瓶颈

四、不同 CPU 核心数警戒线(直接套用)

CPU 核心数安全值偏高警戒线严重过载
1 核<0.7≥1.0≥1.5
2 核<1.4≥2.0≥3.0
4 核<2.8≥4.0≥6.0

简单粗暴规则:负载数值 ≈ CPU 核心数 = 满载临界点

五、load 高 ≠ CPU 使用率 100%,两种完全不同场景

场景 1:us CPU 高 + load 高(纯 CPU 计算跑满)

top 里%Cpu(s): us 95%原因:

  • 若依代码死循环、大量循环递归
  • 复杂报表大量运算、大数据量导出
  • 频繁 Full GC,Java 疯狂垃圾回收 表现:接口超时、页面加载转圈、GC 日志刷屏

场景 2:wa iowait 高 + load 高,但 CPU 使用率很低(最容易忽略)

top 里%Cpu(s): wa 60%+CPU 没事干,全都在等磁盘读写。 原因:

  • MySQL 大量慢查询、无索引全表扫描
  • 日志疯狂写入磁盘、nohup.out 超大
  • 磁盘 IO 瓶颈、云盘性能差 这就是IO 负载拉高 load,CPU 闲着但系统队列堵死。

六、因为我这是若依项目,所以load 高排查很重要,检查步骤如下

  1. top 按 P 按 CPU 排序,看第一个是不是java进程
    • 如果java 占用过高:看 Jar 日志 GC 情况、是否死循环、导出大数据
  2. top 看 wa 值是否很高 → 查 MySQL 慢日志、磁盘占用 df -h
  3. df -h 看磁盘是否接近 100%,磁盘满直接导致 IO 阻塞 load 飙升
  4. 看是否定时任务在执行:数据库备份、日志切割、代码打包
  5. 是否爬虫 / CC 攻击疯狂请求 Nginx,压垮后端接口

七、补充一下,还有两个嘿若依混淆的知识点

1. 单核 2 核机器跑若依建议负载底线

1 核 1G 服务器:长期 load 尽量<0.8,超过就容易接口超时、Redis 连接超时 2 核 2G 服务器:长期 load<1.6 为宜

2. load 很低但服务器卡?

大概率内存不足,free -h 看到 Swap 被大量使用,物理内存不够频繁交换磁盘,肉眼很卡,但 CPU 队列不长所以 load 不高。

记住:

左升右降 = 压力回落,左降右升 = 压力加重;

us 高是代码耗 CPU,wa 高是磁盘 IO 瓶颈;

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