一 背景知識
LINUX進程狀態
LINUX 2.6以後的內核中，進程一般存在7種基礎狀態：D-不可中斷睡眠、R-可執行、S-可中斷睡眠、T-暫停態、t-跟蹤態、X-死亡態、Z-殭屍態，這幾種狀態在PS命令中有對應解釋。
D (TASK_UNINTERRUPTIBLE)，不可中斷睡眠態。顧名思義，位於這種狀態的進程處於睡眠中，並且不允許被其他進程或中斷(異步信號)打斷。因此這種狀態的進程，是無法使用kill -9殺死的(kill也是一種信號)，除非重啓系統(沒錯，就是這麼頭硬)。不過這種狀態一般由I/O等待(比如磁盤I/O、網絡I/O、外設I/O等)引起，出現時間非常短暫，大多很難被PS或者TOP命令捕獲(除非I/O HANG死)。SLEEP態進程不會佔用任何CPU資源。
R (TASK_RUNNING)，可執行態。這種狀態的進程都位於CPU的可執行隊列中，正在運行或者正在等待運行，即不是在上班就是在上班的路上。
S (TASK_INTERRUPTIBLE)，可中斷睡眠態。不同於D，這種狀態的進程雖然也處於睡眠中，但是是允許被中斷的。這種進程一般在等待某事件的發生（比如socket連接、信號量等），而被掛起。一旦這些時間完成，進程將被喚醒轉爲R態。如果不在高負載時期，系統中大部分進程都處於S態。SLEEP態進程不會佔用任何CPU資源。
T&t (__TASK_STOPPED & __TASK_TRACED)，暫停or跟蹤態。這種兩種狀態的進程都處於運行停止的狀態。不同之處是暫停態一般由於收到SIGSTOP、SIGTSTP、SIGTTIN、SIGTTOUT四種信號被停止，而跟蹤態是由於進程被另一個進程跟蹤引起(比如gdb斷點）。暫停態進程會釋放所有佔用資源。
Z (EXIT_ZOMBIE), 殭屍態。這種狀態的進程實際上已經結束了，但是父進程還沒有回收它的資源（比如進程的描述符、PID等）。殭屍態進程會釋放除進程入口之外的所有資源。
X (EXIT_DEAD), 死亡態。進程的真正結束態，這種狀態一般在正常系統中捕獲不到。
Load Average & CPU使用率
談到系統性能，Load和CPU使用率是最直觀的兩個指標，那麼這兩個指標是怎麼被計算出來的呢？是否能互相等價呢？
Load Average
不少人都認爲，Load代表正在CPU上運行&等待運行的進程數，即
但Linux系統中，這種描述並不完全準確。
以下爲Linux內核源碼中Load Average計算方法，可以看出來，因此除了可執行態進程，不可中斷睡眠態進程也會被一起納入計算，即：
602 staticunsignedlongcount_active_tasks(void)
603 {
604 structtask_struct*p;
605 unsignedlongnr=0;
606 read_lock(&tasklist_lock);
608 for_each_task(p) {
609 if ((p->state==TASK_RUNNING610 (p->state&TASK_UNINTERRUPTIBLE)))
611 nr+=FIXED_1;
612 }
613 read_unlock(&tasklist_lock);
614 return nr;
615 }
......
625 staticinlinevoidcalc_load(unsignedlongticks)
626 {
627 unsignedlongactive_tasks; /* fixed-point */628staticintcount=LOAD_FREQ;
629 count-=ticks;
631 if (count<0) {
632 count+=LOAD_FREQ;
633 active_tasks=count_active_tasks();
634 CALC_LOAD(avenrun[0], EXP_1, active_tasks);
635 CALC_LOAD(avenrun[1], EXP_5, active_tasks);
636 CALC_LOAD(avenrun[2], EXP_15, active_tasks);
637 }
638 }在前文 Linux進程狀態 中有提到過，不可中斷睡眠態的進程(TASK_UNINTERRUTED)一般都在進行I/O等待，比如磁盤、網絡或者其他外設等待。由此我們可以看出，Load Average在Linux中體現的是整體系統負載，即CPU負載 + Disk負載 + 網絡負載 + 其餘外設負載，並不能完全等同於CPU使用率(這種情況只出現在Linux中，其餘系統比如Unix，Load還是隻代表CPU負載)。
CPU使用率
CPU的時間分片一般可分爲4大類：用戶進程運行時間 - User Time, 系統內核運行時間 - System Time, 空閒時間 - Idle Time, 被搶佔時間 - Steal Time。除了Idle Time外，其餘時間CPU都處於工作運行狀態。
通常而言，我們泛指的整體CPU使用率爲User Time 和 Systime佔比之和(例如tsar中CPU util)，即：
爲了便於定位問題，大多數性能統計工具都將這4類時間片進一步細化成了8類，如下爲TOP對CPU時間片的分類。
us：用戶進程空間中未改變過優先級的進程佔用CPU百分比
sy：內核空間佔用CPU百分比
ni：用戶進程空間內改變過優先級的進程佔用CPU百分比
id：空閒時間百分比
wa：空閒&等待I/O的時間百分比
hi：硬中斷時間百分比
si：軟中斷時間百分比
st：虛擬化時被其餘VM竊取時間百分比
這8類分片中，除wa和id外，其餘分片CPU都處於工作態。
二 資源&瓶頸分析
從上文我們瞭解到，Load Average和CPU使用率可被細分爲不同的子域指標，指向不同的資源瓶頸。總體來說，指標與資源瓶頸的對應關係基本如下圖所示。
Load高 & CPU高
這是我們最常遇到的一類情況，即load上漲是CPU負載上升導致。根據CPU具體資源分配表現，可分爲以下幾類：
CPU sys高
這種情況CPU主要開銷在於系統內核，可進一步查看上下文切換情況。
如果非自願上下文切換較多，說明CPU搶佔較爲激烈，大量進程由於時間片已到等原因，被系統強制調度，進而發生的上下文切換。
如果自願上下文切換較多，說明可能存在I/O、內存等系統資源瓶頸，大量進程無法獲取所需資源，導致的上下文切換。
CPU si高
這種情況CPU大量消耗在軟中斷，可進一步查看軟中斷類型。一般而言，網絡I/O或者線程調度引起軟中斷最爲常見：
NET_TX & NET_RX。NET_TX是發送網絡數據包的軟中斷，NET_RX是接收網絡數據包的軟中斷，這兩種類型的軟中斷較高時，系統存在網絡I/O瓶頸可能性較大。
SCHED。SCHED爲進程調度以及負載均衡引起的中斷，這種中斷出現較多時，系統存在較多進程切換，一般與非自願上下文切換高同時出現，可能存在CPU瓶頸。
CPU us高
這種情況說明資源主要消耗在應用進程，可能引發的原因有以下幾類：
死循環或代碼中存在CPU密集計算。這種情況多核CPU us會同時上漲。
內存問題，導致大量FULLGC，阻塞線程。這種情況一般只有一核CPU us上漲。
資源等待造成線程池滿，連帶引發CPU上漲。這種情況下，線程池滿等異常會同時出現。
Load高 & CPU低
這種情況出現的根本原因在於不可中斷睡眠態(TASK_UNINTERRUPTIBLE)進程數較多，即CPU負載不高，但I/O負載較高。可進一步定位是磁盤I/O還是網絡I/O導致。
三 排查策略
利用現有常用的工具，我們常用的排查策略基本如下圖所示：
從問題發現到最終定位，基本可分爲四個階段：
資源瓶頸定位
這一階段通過全局性能檢測工具，初步定位資源消耗異常位點。
常用的工具有：
top、vmstat、tsar(歷史)
中斷：/proc/softirqs、/proc/interrupts
I/O：iostat、dstat
熱點進程定位
定位到資源瓶頸後，可進一步分析具體進程資源消耗情況，找到熱點進程。
常用工具有：
上下文切換：pidstat -w
CPU：pidstat -u
I/O：iotop、pidstat -d
殭屍進程：ps
線程&進程內部資源定位
找到具體進程後，可細化分析進程內部資源開銷情況。
常用工具有：
上下文切換：pidstat -w -p [pid]
CPU：pidstat -u -p [pid]
I/O: lsof
熱點事件&方法分析
獲取到熱點線程後，我們可用trace或者dump工具，將線程反向關聯，將問題範圍定位到具體方法&堆棧。
常用的工具有：
perf：Linux自帶性能分析工具，功能類似hotmethod，基於事件採樣原理，以性能事件爲基礎，支持針對處理器相關性能指標與操作系統相關性能指標的性能剖析。
jstack
結合ps -Lp或者pidstat -p一起使用，可初步定位熱點線程。
結合zprofile-threaddump一起使用，可統計線程分佈、等鎖情況，常用與線程數增加分析。
strace：跟蹤進程執行時的系統調用和所接收的信號。
tcpdump：抓包分析，常用於網絡I/O瓶頸定位。
相關閱讀
[1]Linux Load Averages: Solving the Mystery
http://www.brendangregg.com/blog/2017-08-08/linux-load-averages.html
[2]What exactly is a load average?
http://linuxtechsupport.blogspot.com/2008/10/what-exactly-is-load-average.html