22、Linux负载平均与性能边界分析

Linux负载平均与性能边界分析

1. 稳态平均值相关内容

在计算机系统性能分析中，稳态平均值是一个重要的概念。对于Unix负载平均值，其采用的指数衰减移动平均法可能受到了Multics系统类似工具的启发。Multics常被视为Unix操作系统的历史先驱，同时也是Scherr开发首个计算机性能模型的系统。

1.1 平滑技术与不同平均方法

平滑技术用于揭示高度可变或有噪声的数据中的趋势。在计算负载时，采用的平滑技术是对采样的运行队列数据进行指数衰减移动平均。常见的算术平均值是所有数据点之和除以数据点的数量。移动平均值则是具有滞后k的算术平均值，例如当k = 4时，将连续的4个数据点求和并除以4。这种方法在数据没有明显趋势或周期性模式时效果较好，滞后k值越高，平滑效果越明显。而算术平均值可以看作是滞后等于数据点数量的移动平均值。指数衰减移动平均适用于数据无趋势或周期性模式，且最近的数据点比早期数据点更重要的情况，其中指数衰减因子(1 - α)起到加权因子的作用。

1.2 时间平均队列长度

考虑长时间测量周期（如T = 24小时）内以时间序列显示的负载平均值。在高分辨率下，该时间序列的一部分看起来像一系列垂直列。每个列在时间轴上的位置对应宽度为∆t的采样步长，采样时间步长上的队列长度Q(∆t)由列的高度给出。列的子面积为Q(∆t) × ∆t，所有列子面积之和P Q(∆t) × ∆t就是曲线下的总面积。该总面积与总测量周期T的比值就是时间平均队列长度Q，即：
[
\frac{\sum Q(\Delta t) \times \Delta t}{T} \to Q
]
如果∆t → 1，则T → k（采样点