网上有很多描述 Load 的例子，将单核处理器比喻成一座桥，将 Load 比作车流，当桥上没有车的时候，Load = 0，当桥上塞满车的时候，Load = 1，当桥上塞满车甚至开始排队等候的时候，Load > 1，当 Load > 5 的时候，整座桥基本就是瘫痪状态了。

Load 中的 R 和 D

也有非常专业的研究，比如这个项目，平时我们关注比较多的是 Load1，Load5 和 Load15，表示一分钟、五分钟和十五分钟内系统的平均拥塞情况，为了更好地理解和分析 Load，作者开发了一个 Load5s 工具，能够感知系统 5s 内的 Load 情况。

对 Load 比较准确的描述是：
loadavg 文件中前三个字段是平均负载值，分别代表 1、5 和 15 分钟的作业数量的平均值，作业包括运行队列 (state R) 或者等待磁盘 I/O (state D) 两种类型

对于 State R 和 State D 的解释，可以这样去理解：

• State R：正在使用 CPU 或者等待使用 CPU 的 Job
• State D：正在等待 IO 的 Job，例如磁盘 IO、网络 IO 等等

由于这两种状态的存在，加上我们服务大多是多核多线程的，因此分析问题的时候就出现了如下几种情况：

1. 单个线程中 R 状态的 Job 很多
2. 多个线程中 R 状态的 Job 很多
3. 单个线程中 D 状态的 Job 很多
4. 多个线程中 D 状态的 Job 很多

接下来我们的分析也是围绕这几种情况来讨论。

不同 R 和 D 情况导致的 Load 飙高

1. 单线程中 R 状态的 Job 很多

单线程中 R 状态的 Job 比较多，往往是程序出问题了，比如写了一个死循环，循环中频繁地进行业务处理，再比如业务没有控制好并发，大批量地处理业务逻辑等等。这个时候使用 top 命令查看各 CPU 的情况，会发现，只有一个 CPU 是繁忙的，其他的都很空闲。

其实这类情况是最好定位和排查的，通常 CPU 也会跟着 Load 一起飙升。还有一种常见的诱因，比如业务将一个超大的 YAML 文本解析成 JSON，这个时候会导致十分频繁的 GC，频繁的 GC 会导致 CPU、内存全部暴涨，对应的 Load 也会上涨。极端的情况，这个进程会因为内存溢出而 Crash。

2. 多个线程中 R 状态的 Job 很多

这说明业务中出现了大量导致计算密集型的请求，落在了不同的进程上，这种情况容易出现在产品迭代后刚上线的时候，比如某个业务频繁请求的接口出现了异常的逻辑没有处理好。

针对大型系统的变更，上线之前一般会进行压力测试，在压测过程中可以暴露这种问题。

3. 单个线程中 D 状态的 Job 很多

这种情况出现的可能性比较多，需要具体情况具体分析。大家知道我们的系统时刻都在处理各种各样业务逻辑，一个请求过来会随机落在机器的任何一个进程上处理，很容易出现某个特殊的请求执行的逻辑十分繁重，比如执行了一个导入任务，将上百篇文档储存到 OSS，每次储存都有一次网络 IO，瞬间发起的大量网络 IO 对系统负载挑战也是比较大的。

4. 多个线程中 D 状态的 Job 很多

基本上可以断定是业务在做超频繁的 IO 操作，或者每次 IO 操作的成本巨大，比如从磁盘中读取一个大文件到内存，或者挂载的是远程磁盘，IO 操作十分缓慢，再比如网络异常，导致宿主机上的所有网络 IO 都 pending，从而导致 Load 飙高。

遇到 Load 飙高如何定位

CPU 是系统的一个瞬时状态，而 Load 代表的是系统一段时间内的负载情况，如果 Load1、Load5、Load15 陆续开始报警，那就比较危险了，这说明系统长时间内（至少 15 分钟）都有点喘不过气来了，这个时候必须结合 CPU、内存、GC 等指标去排查业务问题，否则下一秒可能系统就会出现瘫痪状态，业务站点假死，一直 loading 加载不出页面。

从前面的分析可以看出，Load 飙高主要是因为 D 状态和 R 状态的 Job 过多导致的，但是我们的分析工具又没有把各个进程的 D 和 R Job 数打印出来，即便是打印出来，相信很多同学也不一定看得懂。这个时候还是要去观察两类指标：

1. 系统是不是有很多 IO 操作

一般的业务系统很少出现频繁的磁盘 IO，这种在数据库服务器上出现的比较多，比如执行了一条没有加索引的 SQL，导致扫全表，这个时候磁盘 IO 就特别大，会出现超频繁的磁盘读写操作。

top 命令中有一个指标是用来衡量磁盘 IO 的：

截图中的 wa，如果这个值比较高，那就要注意，是不是存在什么异常的读写操作，在 npm registry 这样的系统中可能会经常出现此类问题导致的 Load 飙高。

这种情况大概率还是出现在业务请求之中，看到最多的是一些宿主机网络不稳当，导致宿主机内容器的所有请求都超时，这个时候系统的表现是 CPU 良好，Load 持续报警。也可能因为上游系统吞吐量降低，响应迟钝，比如平时 100ms 就能响应，结果某段时间内需要 2~3s 才会响应，也会导致系统 Load 飙高。

2. 观察 CPU 的走向

CPU 高没啥问题，只要低于 70% 基本上都属于比较正常的水位，但是 CPU 高导致 Load 也跟随变高，那就有问题了，这意味着业务可能出现了死循环或者正在处理非常复杂的计算逻辑，比较常见的情况是，使用正则对长字符串做匹配，如果你的业务出现这种问题，赶紧去做一下 CPU Profile，看看一段时间内程序核心运行的是哪些逻辑，在 Node.js 中火焰图是针对这类问题的排查好助手。在做 Profile 之前也可以去看一下 GC 的特征，如果 GC 很频繁而且时间很长，基本上可以断定业务在做复杂的数据处理。

如果 Load 很高，但是 CPU 很低，这种情况基本是因为业务的 D 状态 Job 过多导致的，去看一看业务的超时日志，以及函数执行的时长。也可以去看看自己的服务响应时长，如果依赖的系统出现了网络卡顿，那么自己的系统响应地整体响应也会被拉长。

应急机制

Load 飙高可用的应急手段并不多，常见的应急有两类：

• 确定是宿主机网络问题，赶紧去置换机器，换到其他机房或者地区
• 确定是单进程中的 R 或 D 问题，可以考虑等他自己缓慢恢复，确定了无法恢复，比如遇到了死循环，可以考虑将进程直接杀死

总之，还是需要结合 CPU、GC、Memory 和业务日志综合分析，定位到最精确的问题再对症下药。