我们经常会使用 top 命令来查看系统的性能情况，在 top 命令的第一行可以看到 load average 这个数据，如下图所示：

load average 包含 3 列，分别表示 1 分钟、5 分钟和 15 分钟的 系统平均负载

系统平均负载：

如果将 CPU 比作是桥梁，对于单核的 CPU 就好比是单车道的桥梁。每次桥梁只能让一辆汽车通过，并且要以规定的速度通过。那么：

• 如果每个时刻都只有一辆汽车通过，那么所有汽车都不用排队，此时桥梁的使用率最高。以平均负载 1.0 表示，如下图所示：
• 如果每隔一段时间才有一辆汽车通过，那么表示桥梁部分时间处于空闲的情况。并且间隔的时间越长，表示桥梁空闲率越高。此时的平均负载小于 1.0，如下图所示：
• 当有大量的汽车通过桥梁时，有些汽车需要等待其他车辆通过后才能继续通行，这时表示桥梁超负荷工作。此时平均负载大于1.0，如下图所示：

        

系统的平均负载与上面的例子一样，在单核 CPU 的环境下：

• 当平均负载等于 1.0 时，表示 CPU 使用率最高。
• 当平均负载小于 1.0 时，表示 CPU 使用率处于空闲状态。
• 当平均负载大于 1.0 时，表示 CPU 使用率已经超过负荷。

对于单核 CPU 来说，平均负载 1.0 表示使用率最高。但对于多核 CPU 来说，平均负载要乘以核心数。比如在 4 核 CPU 的系统中，当平均负载为 4.0 时，才表示 CPU 的使用率最高。

Linux 平均负载计算原理

在介绍系统平均负载的计算原理前，先要介绍一下什么是系统负载。在 Linux 系统中，系统负载表示 系统中当前正在运行的进程数量 ，

其包括 可运行状态 的进程数和 不可中断休眠状态 的进程数的和。注意：不可中断休眠状态的进程一般是在等待 I/O 完成的进程。

系统负载 = 可运行状态进程数 + 不可中断休眠状态进程数

知道了什么是 系统负载，那么 系统平均负载 就容易理解了。比如每 5 秒统计一次系统负载，1 分钟内会统计 12 次。如下所示：

然后把每次统计到的系统负载加起来，再除以统计次数，即可得出 系统平均负载。如下图所示

但这种计算方式有些缺陷，就是预测系统负载的准确性不够高，因为越老的数据越不能反映现在的情况。打个比方，要预测某条公路今天的车流量，使用昨天的数据作为预测依据，会比使用一个月之前的数据作为依据要准确得多。

所以，时间越近的数据，对未来的预测准确性越高。

Linux 内核使用一种名为 指数平滑法 的算法来解决这个问题，指数平滑法的核心思想是对新老数据进行加权，越老的数据权重越低。

load average：每隔5s检查一次活跃的进程数，然后按特定算法计算出来的。一般当这个数值除以CPU的核数得到的值大于3~5时，就标明系统的负载压力已经很高了