Linux的load average的含义

本文解释了Linux系统平均负载的概念,即在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。通过uptime命令输出示例,介绍了如何判断系统性能是否良好。

在Linux系统中,uptime、w、top等命令都会有系统平均负载load average的输出,那么什么是系统平均负载呢?
  系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程树。如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中:
  - 它没有在等待I/O操作的结果
  - 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait')
  - 没有被停止(例如:等待终止)
  例如:
  uptime
  7:51pm up 2 days, 5:43, 2 users, load average: 8.13, 5.90, 4.94
  命令输出的最后内容表示在过去的1、5、15分钟内运行队列中的平均进程数量。
  一般来说只要每个CPU的当前活动进程数不大于3那么系统的性能就是良好的,如果每个CPU的任务数大于5,那么就表示这台机器的性能有严重问题。对 于上面的例子来说,假设系统有两个CPU,那么其每个CPU的当前任务数为:8.13/2=4.065。这表示该系统的性能是可以接受的。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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