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【2025最新面试操作系统八股】CPU利用率和load（负载）的区别，CPU利用率怎么算。

news 来源：原创 2025/6/24 18:06:50

总结

负载（Load）和 CPU 利用率是衡量系统性能的两个不同的指标，它们从不同的角度反映了系统的状态。

CPU 利用率表示 CPU 正在执行指令的时间比例，即 CPU 忙碌的程度。它是一个百分比值，表示在某个时间间隔内，CPU 处于非闲置状态的时间比例。例如，如果 CPU 利用率为 70%，这意味着在观察的时间间隔内，有 70% 的时间 CPU 正在处理任务，而 30% 的时间处于空闲状态。

负载（Load）通常指的是一段时间内系统等待处理的工作量。在 Unix-like 系统中，负载平均（Load Average）通常表示在过去 1 分钟、5 分钟和 15 分钟内运行队列的平均长度。运行队列长度是指在某一时刻，处于就绪状态和运行状态的进程数量的和。这个数值包括了正在使用 CPU 的进程和等待 CPU 的进程。

所以：
●CPU 利用率关注的是 CPU 的忙碌程度，而负载关注的是系统中等待运行的工作量。
●高 CPU 利用率表示 CPU 正在积极工作，而低 CPU 利用率可能意味着 CPU 大部分时间处于空闲。
●高负载意味着有很多进程等待使用 CPU，可能会导致系统响应变慢。

CPU 利用率关注的是资源的使用效率，而负载则关注的是服务的压力大小。

CPU利用率与系统负载(Load)的区别及计算方法

一、核心概念区别

指标	CPU利用率 (CPU Usage)	系统负载 (Load Average)
定义	CPU时间片的使用比例	系统处于可运行或不可中断状态的平均进程数
关注点	CPU资源的繁忙程度	系统整体的资源压力
计算范围	仅CPU时间	包含CPU、磁盘I/O、锁等待等所有资源等待
单位	百分比(0%-100%)	无单位数值(如1.23表示1.23个活跃进程)
时间维度	瞬时值或短周期采样	1分钟/5分钟/15分钟移动平均值

二、CPU利用率的计算方法

现在我们用到操作系统，无论是Windows、Linux还是MacOS等其实都是多用户多任务分时操作系统。

使用这些操作系统的用户是可以“同时”干多件事的，这已经是日常习惯了，并没觉得有什么特别。但是实际上，对于单CPU的计算机来说，在CPU中，同一时间是只能干一件事儿的。

为了看起来像是“同时干多件事”，分时操作系统是把CPU的时间划分成长短基本相同的时间区间,即"时间片"，通过操作系统的管理，把这些时间片依次轮流地分配给各个用户使用。

如果某个作业在时间片结束之前,整个任务还没有完成，那么该作业就被暂停下来,放弃CPU，等待下一轮循环再继续做.此时CPU又分配给另一个作业去使用。由于计算机的处理速度很快，只要时间片的间隔取得适当,那么一个用户作业从用完分配给它的一个时间片到获得下一个CPU时间片，中间有所"停顿"，但用户察觉不出来,好像整个系统全由它"独占"似的。

而我们说到的CPU的占用率，一般指的就是对时间片的占用情况。

1. 基础计算公式

CPU利用率 = (1 - 空闲时间 / 总时间) × 100%

2. 从/proc/stat获取原始数据(Linux)

cat /proc/stat
//top命令也可以用来查看CPU的利用率，除此之外，还可以使用vmstat来查看cpu的利用率。

//第一个参数是采样的时间间隔数，单位是秒，第二个参数是采样的次数

vmstat 2 2

top

输出示例：

cpu  1000 200 300 5000 0 100 50 0 0 0

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu-----

r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st

0 1 0 2446260 0 3202312 0 0 201 16304 1 6 0 0 84 5 1

//%us：用户进程执行时间百分比
//%sy：内核系统进程执行时间百分比
//%id：空闲时间百分比
//%wa：IO等待时间百分比
//%st：虚拟 CPU 等待实际 CPU 的时间的百分比
//us的值比较高时，说明用户进程消耗的CPU时间多，但是如果长期超50%的使用，那么我///们就该考虑优化程序算法或者进行加速。
//sy的值高时，说明系统内核消耗的CPU资源多，这并不是良性表现，我们应该检查原因。
//wa的值高时，说明IO等待比较严重，这可能由于磁盘大量作随机访问造成，也有可能磁盘出现瓶颈（块操作）。

Cpu(s): 0.1%us, 0.2%sy, 0.0%ni, 92.8%id, 0.1%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 6.8%st

各字段含义(单位：jiffies，通常1 jiffies=10ms)：

user(1000)：用户态运行时间
nice(200)：低优先级用户态时间
system(300)：内核态运行时间
idle(5000)：空闲时间
iowait(0)：I/O等待时间
irq(100)：硬件中断时间
softirq(50)：软件中断时间
steal(0)：虚拟化环境下被偷取的时间

3. 计算示例

python

# 第一次采样
cpu_data1 = [1000, 200, 300, 5000, 0, 100, 50, 0]# 第二次采样(间隔1秒后)
cpu_data2 = [1500, 250, 450, 5500, 0, 150, 80, 0]# 计算总时间差
total_diff = sum(cpu_data2) - sum(cpu_data1)  # 8000-6650=1350# 计算空闲时间差
idle_diff = cpu_data2[3] - cpu_data1[3]  # 5500-5000=500# CPU利用率
usage = (1 - idle_diff / total_diff) * 100  # (1-500/1350)*100 ≈ 63%

4. 细分利用率类型

用户态利用率：(user + nice) / total * 100%
内核态利用率：system / total * 100%
I/O等待率：iowait / total * 100%
总利用率：(total - idle) / total * 100%

CPU利用率是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况。

Java Web应用CPU使用率飙高排查思路

当发现系统的CPU使用率飙高时，首先要定位到是哪个进程占用的CPU较高。一般情况下，对于Java代码来说，导致CPU飙高可能由以下几个原因引起：

1、内存泄露、导致大量Full GC（如典型的Java 1.7之前的String.subString导致的内存泄露问题）
2、代码存在死循环（如典型的多线程场景使用HashMap导致死循环的问题）

基本都是先定位到占用CPU较多的进程和线程，然后通过命令在查看这条线程执行情况。通过分析代码来定位其中的问题。

最重要的是熟练的使用jstack、jstat以及jmap等命令来定位及解决Java进程的问题。

三、系统负载(Load Average)详解

CPU的Load是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的长度的统计信息。

主要是由于CPU使用、内存使用、IO消耗三部分构成。任意一项使用过多，都将导致服务器负载的急剧攀升。

1. 负载值的含义

负载=1.0：CPU刚好满负荷（1个CPU核心100%忙碌）
负载>1.0：有进程在等待资源
负载<1.0：系统有空闲资源

2. 多核CPU的解读

对于4核CPU：

负载4.0表示所有核心100%忙碌
负载6.0表示有2个进程在等待

3. 查看方法

# uptime、top、w等命令可以在Linux查看系统的负载情况

uptime
# 输出：14:30:01 up 10 days,  1:23,  3 users,  load average: 0.75, 1.20, 1.35
#1.74 1.87 1.97 这三个数字的意思分别是1分钟、5分钟、15分钟内系统的平均负荷。我们一#般表示为load1、load5、load15。

~ w

14:08 up 23:41, 3 users, load averages: 1.74 1.87 1.97

USER TTY FROM LOGIN@ IDLE WHAT

hollis console - 六14 23:40 -

hollis s000 - 六14 20:24 -zsh

hollis s001 - 六15 - w

#系统在近1分钟、5分钟和15分钟的平均负载分别是1.74 1.87 1.97

~ top

Processes: 244 total, 3 running, 9 stuck, 232 sleeping, 1484 threads 14:16:01

Load Avg: 1.74, 1.87, 1.97 CPU usage: 8.0% user, 6.79% sys, 85.19% idle SharedLibs: 116M resident, 16M data, 14M linkedit. MemRegions: 66523 total, 2152M resident, 50M private, 930M shared.

PhysMem: 7819M used (1692M wired), 370M unused. VM: 682G vsize, 533M framework vsize, 6402060(0) swapins, 7234356(0) swapouts. Networks: packets: 383006/251M in, 334448/60M out.

Disks: 1057821/38G read, 350852/40G written.

最后三个数字分别代表1分钟、5分钟、15分钟平均负载

load正常标准

基于单核情况下

当系统负荷持续大于0.7，你必须开始调查了，问题出在哪里，防止情况恶化。

当系统负荷持续大于1.0，你必须动手寻找解决办法，把这个值降下来。

当系统负荷达到5.0，就表明你的系统有很严重的问题，长时间没有响应，或者接近死机了。你不应该让系统达到这个值。

推出基于多核情况下

0.7算是单核机器负载的安全线，所以多核情况下的安全线 == cpu核数 * 0.7

合理分析

1分钟系统负荷表示最近的暂时现象。15分钟系统负荷表示是持续现象，并非暂时问题。如果load15较高，而load1较低，可以认为情况有所好转。反之，情况可能在恶化。

load过高可能的原因

1、是否有内存泄露导致频繁GC
2、是否有死锁发生
3、是否有大字段的读写
4、会不会是数据库操作导致的，排查SQL语句问题。
这里还有个建议，如果发现线上机器Load飙高，可以考虑先把堆栈内存dump下来后，进行重启，暂时解决问题，然后再考虑回滚和排查问题。

Java Web应用Load飙高排查思路

1、使用uptime查看当前load，发现load飙高

2、使用top命令，查看占用CPU较高的进程ID。

3、使用 top命令，查看具体是哪个线程占用率较高

4、使用printf命令查看这个线程的16进制

5、使用jstack命令查看当前线程正在执行的方法。

6、还可以使用jstat来查看GC情况，看看是否有频繁FGC，然后再使用jmap来dump内存，查看是否存在内存泄露。

四、关键差异场景分析

场景1：CPU密集型应用

高CPU利用率（如90%）
高负载（如4.0/4核）
现象：CPU是瓶颈，进程排队等待CPU时间片

场景2：I/O密集型应用

低CPU利用率（如30%）
高负载（如3.5/4核）
现象：进程大部分时间在等待I/O，CPU空闲但系统繁忙

场景3：健康状态

CPU利用率：70%-80%（留有处理突发余量）
负载：略低于CPU核心数（如3.5/4核）

五、监控工具对比

工具	CPU利用率	系统负载	特点
top	✅	✅	实时视图
htop	✅	✅	增强版top，彩色显示
vmstat	✅	✅	包含内存和I/O统计
mpstat	✅	❌	多核CPU详细统计
sar	✅	✅	历史数据记录
glances	✅	✅	现代化综合监控工具

六、性能调优启示

高CPU利用率+高负载：
- 优化CPU密集型代码
- 考虑增加CPU核心
低CPU利用率+高负载：
- 检查磁盘I/O瓶颈（iostat -x 1）
- 优化数据库查询或文件操作
负载高于CPU核心数：
- 短期峰值正常
- 持续高位需扩容或优化

理解这两个指标的差异，能更准确地诊断系统性能瓶颈。CPU利用率告诉你"CPU有多忙"，而系统负载告诉你"有多少任务在排队"。两者结合分析，才能全面把握系统健康状况。

总结