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  • average filter

    2019-04-24 23:06:08
    AVERAGE FILTER 2-D mean filtering method in Matlab code
  • AVERAGE函数

    2021-04-05 21:07:20
    AVERAGE函数是EXCEL表格中的计算平均值函数,在数据库中average使用简写avg。AVERAGE是返回参数的平均值(也做算术平均值)。

    AVERAGE函数是EXCEL表格中的计算平均值函数,在数据库中average使用简写avg。AVERAGE是返回参数的平均值(也做算术平均值)。

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  • CPU核数和load average的关系

    万次阅读 多人点赞 2018-04-27 18:12:59
    在前面的文章《Linux系统监控——top命令》中我简单提到了,判断load average的数值到底大不大的判断依据,就是数值除以CPU核数,大于5,就说明超负荷运转了。——这里其实不太严谨 今天这篇文章来仔细分析分析,...

    作者新建了QQ群:460430320,供大家交流测试心得(培训机构勿进)。另外,还会不定期上传测试资料,也欢迎您共享测试资料。

    在前面的文章《Linux系统监控——top命令》中我简单提到了,判断load average的数值到底大不大的判断依据,就是数值除以CPU核数,大于5,就说明超负荷运转了。——这里其实不太严谨

    今天这篇文章来仔细分析分析,CPU和load average的关系。

    转载文章一

    我们知道判断一个系统的负载可以使用top,uptime等命令去查看,它分别记录了一分钟、五分钟、以及十五分钟的系统平均负载

    例如我的某台服务器:
    这里写图片描述

    你可能对于 Linux 的负载均值(load averages)已有了充分的了解。负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到,它们可能会显示成这个样子:

    load average: 1.84, 1.34, 0.68

    很多人会这样理解负载均值:三个数分别代表不同时间段的系统平均负载(一分钟、五 分钟、以及十五分钟),它们的数字当然是越小越好。数字越高,说明服务器的负载越大,这也可能是服务器出现某种问题的信号。

    而事实不完全如此,是什么因素构成了负载均值的大小,以及如何区分它们目前的状况是 “好”还是“糟糕”?什么时候应该注意哪些不正常的数值?

    回答这些问题之前,首先需要了解下这些数值背后的些知识。我们先用最简单的例子说明, 一台只配备一块单核处理器的服务器。

    行车过桥
    一只单核的处理器可以形象得比喻成一条单车道。设想下,你现在需要收取这条道路的过桥费 — 忙于处理那些将要过桥的车辆。你首先当然需要了解些信息,例如车辆的载重、以及 还有多少车辆正在等待过桥。如果前面没有车辆在等待,那么你可以告诉后面的司机通过。 如果车辆众多,那么需要告知他们可能需要稍等一会。

    因此,需要些特定的代号表示目前的车流情况,例如:

    0.00 表示目前桥面上没有任何的车流。 实际上这种情况与 0.00 和 1.00 之间是相同的,总而言之很通畅,过往的车辆可以丝毫不用等待的通过。

    1.00 表示刚好是在这座桥的承受范围内。 这种情况不算糟糕,只是车流会有些堵,不过这种情况可能会造成交通越来越慢。

    超过 1.00,那么说明这座桥已经超出负荷,交通严重的拥堵。 那么情况有多糟糕? 例如 2.00 的情况说明车流已经超出了桥所能承受的一倍,那么将有多余过桥一倍的车辆正在焦急的等待。3.00 的话情况就更不妙了,说明这座桥基本上已经快承受不了,还有超出桥负载两倍多的车辆正在等待。

    上面的情况和处理器的负载情况非常相似。一辆汽车的过桥时间就好比是处理器处理某线程 的实际时间。Unix 系统定义的进程运行时长为所有处理器内核的处理时间加上线程 在队列中等待的时间。

    和收过桥费的管理员一样,你当然希望你的汽车(操作)不会被焦急的等待。所以,理想状态 下,都希望负载平均值小于 1.00 。当然不排除部分峰值会超过 1.00,但长此以往保持这 个状态,就说明会有问题,这时候你应该会很焦急。

    假设当前服务器只有一个CPU,那么上面的"load average"就告诉我们在最近一分钟内,平均有0.14个进程在等待CPU;最近五分钟内,CPU有30%的idle时间;而最近15分钟,平均有3.06个进程在等待CPU。而当服务器有4个CPU的时候,则是另外一番景象。

    “所以你说的理想负荷为 1.00 ?”

    嗯,这种情况其实并不完全正确。负荷 1.00 说明系统已经没有剩余的资源了。在实际情况中 ,有经验的系统管理员都会将这条线划在 0.70:

    “需要进行调查法则”: 如果长期你的系统负载在 0.70 上下,那么你需要在事情变得更糟糕之前,花些时间了解其原因。

    “现在就要修复法则”:1.00 。 如果你的服务器系统负载长期徘徊于 1.00,那么就应该马上解决这个问题。否则,你将半夜接到你上司的电话,这可不是件令人愉快的事情。

    “凌晨三点半锻炼身体法则”:5.00。 如果你的服务器负载超过了 5.00 这个数字,那么你将失去你的睡眠,还得在会议中说明这情况发生的原因,总之千万不要让它发生。

    PS:接下来是非常关键的一点,当前的CPU负载高还是不高,只看上面的数据是不行的,还要看服务器有多少个CPU 。

    转载文章二:

    CPU利用率与Load Average的区别?

    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,如果CPU被占用时间很高,那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作,长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害,因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下,以保证机器的正常运作。

    Load Average是 CPU的Load,它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内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。

    那么CPU利用率与Load Average对于性能测试的意义有什么区别呢?实际上,CPU利用率反映的是CPU被使用的情况,当CPU长期处于被使用而没有得到足够的时间休息间歇,那么对于CPU硬件来说是一种超负荷的运作,需要调整使用频度。而Load Average却从另一个角度来展现对于CPU使用状态的描述,Load Average越高说明对于CPU资源的竞争越激烈,CPU资源比较短缺。对于资源的申请和维护其实也是需要很大的成本,所以在这种高Average Load的情况下CPU资源的长期“热竞争”也是对于硬件的一种损害。

    如何评估性能需求中合理的Load Average?

    一般来说,Load Average是与机器内核数有关的。以一个单核的机器为例,load=0.5表示CPU还有一半的资源可以处理其他的线程请求,load=1表示CPU所有的资源都在处理请求,没有剩余的资源可以利用了,而load=2则表示CPU已经超负荷运作,另外还有一倍的线程正在等待处理。所以,对于单核机器来说,理想状态下,Load Average要小于1。同理,对于双核处理器来说,Load Average要小于2。结论是:多核处理器中,你的Load Average不应该高于处理器核心的总数量。

    不同核处理器之间的load值怎样换算?
    性能测试中可能遇到这样的问题,你的线上机器是8核的,但是线下性能测试机只有4核的,那么我用4核机器测试得到的load值是4,换算到8核机器上应该是多少呢?————这里原作者计算感觉晕了,我写自己的逻辑
    应该是4*4/8=2,即核多了,load值会变小。

    转载文章三

    平均负载是指上一分钟同时处于就绪状态的平均进程数。在CPU中可以理解为CPU可以并行处理的任务数量,就是CPU个数X核数。如果CPU Load等于CPU个数乘以核数,那么就说CPU正好满负载,再多一点,可能就要出问题了,有些任务不能被及时分配处理器,那要保证性能的话,最好要小于CPU个数X核数X0.7。

    Load Average是指CPU的Load。它所包含的信息是在一段时间内CPU正在处理及等待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。

    Load Average的值应该小于CPU个数X核数X0.7,Load Average会有3个状态平均值,分别是1分钟、5分钟和15分钟平均Load。如果1分钟平均出现大于CPU个数X核数的情况,还不需要担心;如果5分钟的平均也是这样,那就要警惕了;15分钟的平均也是这样,就要分析哪里出现问题,防范未然。

    转载文章四

    在平时的运维工作中,当一台服务器的性能出现问题时,通常会去看当前的CPU使用情况,尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说,根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下,那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。

    对于cpu负载的理解,首先需要搞清楚下面几个问题:

    1)系统load高不一定是性能有问题。
    因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算

    2)系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
    因为Load高只是代表需要运行的队列累计过多了。但队列中的任务实际可能是耗Cpu的,也可能是耗i/0奶子其他因素的。

    3)系统长期Load高,解决办法不是一味地首先增加CPU
    因为Load只是表象,不是实质。增加CPU个别情况下会临时看到Load下降,但治标不治本。

    4)在Load average 高的情况下需要鉴别系统瓶颈到底是CPU不足,还是io不够快造成或是内存不足造成的。

    ===============================================================================================================
    要想获得服务器的CPU负载情况,有下面几种命令:
    1)w命令
    [root@localhost ~]# w
    12:12:41 up 167 days, 20:46, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05
    USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
    root pts/0 192.168.1.5 10:01 1.00s 0.11s 0.00s w
    root pts/2 192.168.1.5 10:19 1:47m 0.04s 0.04s -bash

    2)uptime命令(一般首先会根据最后那个15分钟的load负载为准)
    [root@localhost ~]# uptime
    12:12:55 up 167 days, 20:46, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05

    3)top命令
    [root@localhost ~]# top
    top - 12:13:22 up 167 days, 20:47, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05
    Tasks: 272 total, 1 running, 271 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
    %Cpu(s): 0.0 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 99.9 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
    KiB Mem : 65759080 total, 58842616 free, 547908 used, 6368556 buff/cache
    KiB Swap: 2097148 total, 2097148 free, 0 used. 64264884 avail Mem

    对上面第三行的解释:
    us(user cpu time):用户态使用的cpu时间比。该值较高时,说明用户进程消耗的 CPU 时间比较多,比如,如果该值长期超过 50%,则需要对程序算法或代码等进行优化。
    sy(system cpu time):系统态使用的cpu时间比。
    ni(user nice cpu time):用做nice加权的进程分配的用户态cpu时间比
    id(idle cpu time):空闲的cpu时间比。如果该值持续为0,同时sy是us的两倍,则通常说明系统则面临着 CPU 资源的短缺。
    wa(wait):等待使用CPU的时间。
    hi(hardware irq):硬中断消耗时间
    si(software irq):软中断消耗时间
    st(steal time):虚拟机偷取时间

    以上解释的这些参数的值加起来是100%。

    4)vmstat
    [root@localhost ~]# vmstat
    procs -----------memory---------------------swap-------io---------system--------cpu-----
    r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
    3 0 0 1639792 724280 4854236 0 0 4 34 4 0 19 45 35 0 0

    解释说明:

    procs部分的解释

    • r 列表示运行和等待cpu时间片的进程数,如果长期大于1,说明cpu不足,需要增加cpu。
    • b列表示在等待资源的进程数,比如正在等待I/O、或者内存交换等。

    cpu部分的解释

    • us 列显示了用户方式下所花费 CPU 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,但是如果长期大于50%,需要考虑优化用户的程序。
    • sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%,如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
    • wa 列显示了等待CPU时间的百分比。这里wa的参考值为5%,如果wa超过5%,说明CPU等待严重
    • id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比

    system部分的解释
    in 列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。
    cs列表示每秒产生的上下文切换次数,如当 cs 比磁盘 I/O 和网络信息包速率高得多,都应进行进一步调查。


    memory部分的解释
    swpd 切换到内存交换区的内存数量(k表示)。如果swpd的值不为0,或者比较大,比如超过了100m,只要si、so的值长期为0,系统性能还是正常
    free 当前的空闲页面列表中内存数量(k表示)
    buff 作为buffer cache的内存数量,一般对块设备的读写才需要缓冲。
    cache: 作为page cache的内存数量,一般作为文件系统的cache,如果cache较大,说明用到cache的文件较多,如果此时IO中bi比较小,说明文件系统效率比较好。


    swap部分的解释
    si 由内存进入内存交换区数量。
    so由内存交换区进入内存数量。


    IO部分的解释
    bi 从块设备读入数据的总量(读磁盘)(每秒kb)。
    bo 块设备写入数据的总量(写磁盘)(每秒kb)

    5)也可以使用dstat命令查看cpu信息
    [root@localhost ~]# dstat
    ----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- —paging-- —system–
    usr sys idl wai hiq siq| read writ| recv send| in out | int csw
    19 45 35 0 0 0| 30k 265k| 0 0 | 0 0 |9025 12k
    9 18 73 0 0 0| 0 144k|2578k 65k| 0 0 |3956 4343

    6)可以使用iostat查看IO负载
    [root@localhost ~]# iostat 1 1
    Linux 2.6.32-696.16.1.el6.x86_64 (nc-ftp01.kevin.cn) 2017年12月29日 x86_64 (4 CPU)

    avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
    19.32 0.00 45.44 0.06 0.26 34.93

    Device: tps Blk_read/s Blk_wrtn/s Blk_read Blk_wrtn
    xvda 14.17 29.94 265.17 63120486 558975100

    解释说明:
    avg-cpu: 总体cpu使用情况统计信息,对于多核cpu,这里为所有cpu的平均值
    %user: 在用户级别运行所使用的CPU的百分比.
    %nice: nice操作所使用的CPU的百分比.
    %sys: 在系统级别(kernel)运行所使用CPU的百分比.
    %iowait: CPU等待硬件I/O时,所占用CPU百分比.
    %idle: CPU空闲时间的百分比.

    Device段:各磁盘设备的IO统计信息
    tps: 每秒钟发送到的I/O请求数.
    Blk_read /s: 每秒读取的block数.
    Blk_wrtn/s: 每秒写入的block数.
    Blk_read: 读入的block总数.
    Blk_wrtn: 写入的block总数.

    [root@localhost ~]# iostat -x -k -d 1
    Linux 2.6.32-696.el6.x86_64 (centos6-vm02) 01/04/2018 x86_64 (4 CPU)

    Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
    scd0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.00 0.00 0.36 0.36 0.00 0.36 0.00
    vda 0.01 0.13 0.04 0.13 0.60 0.89 18.12 0.00 2.78 0.19 3.53 2.55 0.04
    dm-0 0.00 0.00 0.04 0.22 0.58 0.88 11.25 0.00 3.27 0.25 3.82 1.61 0.04
    dm-1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.00 0.00 0.13 0.13 0.00 0.04 0.00
    dm-2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7.91 0.00 0.19 0.10 5.00 0.16 0.00

    解释说明:
    rrqm/s: 每秒对该设备的读请求被合并次数,文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并
    wrqm/s: 每秒对该设备的写请求被合并次数
    r/s: 每秒完成的读次数
    w/s: 每秒完成的写次数
    rkB/s: 每秒读数据量(kB为单位)
    wkB/s: 每秒写数据量(kB为单位)
    avgrq-sz:平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)
    avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度
    await: 平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间,毫秒为单位)
    svctm: 平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)
    %util: 采用周期内用于IO操作的时间比率,即IO队列非空的时间比率

    如果 %util 接近 100%,说明产生的I/O请求太多,I/O系统已经满负荷,该磁盘可能存在瓶颈。
    idle小于70% IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait。
    同时可以结合vmstat 查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比,高过30%时IO压力高)

    (2)简单说下CPU负载和CPU利用率的区别
    1)CPU利用率:显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比
    2)CPU负载:显示的是一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数。

    CPU利用率高,并不意味着负载就一定大。
    举例来说:
    如果有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能,那么此时CPU的使用率可能达到100%,但是CPU的工作负载则是趋近于"1",因为CPU仅负责一个工作!
    如果同时执行这样的程序两个呢?CPU的使用率还是100%,但是工作负载则变成2了。所以也就是说,当CPU的工作负载越大,代表CPU必须要在不同的工作之间
    进行频繁的工作切换。

    ------------------------下面通过一个电话亭打电话的比喻来说明这两者之间的区别------------------------
    某公用电话亭,有一个人在打电话,四个人在等待,每人限定使用电话一分钟,若有人一分钟之内没有打完电话,只能挂掉电话去排队,等待下一轮。
    电话在这里就相当于CPU,而正在或等待打电话的人就相当于任务数。

    在电话亭使用过程中,肯定会有人打完电话走掉,有人没有打完电话而选择重新排队,更会有新增的人在这儿排队,这个人数的变化就相当于任务数的增减。
    为了统计平均负载情况,我们5分钟统计一次人数,并在第1、5、15分钟的时候对统计情况取平均值,从而形成第1、5、15分钟的平均负载。

    有的人拿起电话就打,一直打完1分钟,而有的人可能前三十秒在找电话号码,或者在犹豫要不要打,后三十秒才真正在打电话。如果把电话看作CPU,人数看
    作任务,我们就说前一个人(任务)的CPU利用率高,后一个人(任务)的CPU利用率低。当然, CPU并不会在前三十秒工作,后三十秒歇着,只是说,有的程
    序涉及到大量的计算,所以CPU利用率就高,而有的程序牵涉到计算的部分很少,CPU利用率自然就低。但无论CPU的利用率是高是低,跟后面有多少任务在排队
    没有必然关系。

    (3)load average相关梳理(一分钟,五分钟,十五分钟的平均CPU负载,最重要的指标是最后一个数字,即前15分钟的平均CPU负载,这个数字越小越好。所谓CPU负载指的是一段时间内任务队列的长度,通俗的讲,就是一段时间内一共有多少任务在使用或等待使用CPU。(当前的"负载值除以cpu核数"就是cpu的利用率))
    load average表示的是系统的平均负荷,即CPU的Load。
    它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内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。
    它包括3个数字,分别表示系统在1、5、15分钟内进程队列中的平均进程数量(即处理的进程情况),
    原则上来说这3个数字越小越好,数字越小表示服务器的工作量越小,系统负荷比较轻

    当CPU完全空闲的时候,平均负荷为0(即load average的值为0);当CPU工作量饱和的时候,平均负荷为1。

    这里需要注意的是:
    load average这个输出值,这三个值的大小一般不能大于系统逻辑CPU的个数
    比如一台服务器有4个逻辑CPU,如果load average的三个值长期大于4时,说明CPU很繁忙,负载很高,可能会影响系统性能;
    但是偶尔大于4时,倒不用担心,一般不会影响系统性能。
    相反,如果load average的输出值小于CPU的个数,则表示CPU还有空闲,比如本例中的输出,CPU是比较空闲的。

    -------------load average举例理解---------------
    判断系统负荷是否过重,必须理解load average的真正含义。假设当前我的一台服务器只有一个CPU,所有的运算都必须由这个CPU来完成。
    不妨把这个CPU想象成一座大桥,桥上只有一根车道,所有车辆都必须从这根车道上通过(很显然,这座桥只能单向通行)。
    1)系统负荷为0,意味着大桥上一辆车也没有。
    2)系统负荷为0.5,意味着大桥一半的路段有车。
    3)系统负荷为1.0,意味着大桥的所有路段都有车,也就是说大桥已经"满"了。但是必须注意的是,直到此时大桥还是能顺畅通行的。
    4)系统负荷为1.7,意味着车辆太多了,大桥已经被占满了(100%),后面等着上桥的车辆为桥面车辆的70%。
    以此类推,系统负荷2.0,意味着等待上桥的车辆与桥面的车辆一样多;
    系统负荷3.0,意味着等待上桥的车辆是桥面车辆的2倍。
    总之,当系统负荷大于1,后面的车辆就必须等待了;系统负荷越大,过桥就必须等得越久。

    CPU的系统负荷,基本上等同于上面的类比。大桥的通行能力,就是CPU的最大工作量;桥梁上的车辆,就是一个个等待CPU处理的进程(process)。
    如果CPU每分钟最多处理100个进程,那么:
    系统负荷0.2,意味着CPU在这1分钟里只处理20个进程;
    系统负荷1.0,意味着CPU在这1分钟 里正好处理100个进程;
    系统负荷1.7,意味着除了CPU正在处理的100个进程以外,还有70个进程正排队等着CPU处理。

    为了服务器顺畅运行,系统负荷最好不要超过1.0,这样就没有进程需要等待了,所有进程都能第一时间得到处理。
    很显然,1.0是一个关键值,超过这个值,系统就不在最佳状态了,就需要动手干预了。

    --------1.0是系统负荷的理想值吗?-----------
    不一定,系统管理员往往会留一点余地,当这个值达到0.7,就应当引起注意了。
    以往经验是这样的:
    当系统负荷持续大于0.7,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,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,就表明系统有很严重的问题,长时间没有响应,或者接近死机了。觉不能让系统达到这个值。

    上面,假设我的这台服务器只有1个CPU。如果它装了2个CPU,就意味着服务器的处理能力翻了一倍,能够同时处理的进程数量也翻了一倍。
    还是用大桥来类比,两个CPU就意味着大桥有两根车道了,通车能力翻倍了。
    所以,2个CPU表明系统负荷可以达到2.0,此时每个CPU都达到100%的工作量。推广开来,n个CPU的服务器,可接受的系统负荷最大为n.0。

    ---------至于load average是多少才算理想,这个有争议,各有各的说法---------
    个人比较赞同CPU负载小于等于"内核数乘以0.5-0.7"算是一种理想状态。
    比如4核CPU的服务器,理想负载是小于等于2,最好不要超过2.8,否则性能多少会受影响。

    不管某个CPU的性能有多好,1秒钟能处理多少任务,可以认为它无关紧要,虽然事实并非如此。
    在评估CPU负载时,只以5分钟为单位做统计任务队列长度。如果每隔5分钟统计的时候,发现任务队列长度都是1,那么CPU负载就为1。

    假如现在某台服务器只有一个单核的CPU,负载一直为1,意味着没有任务在排队,还不错。
    但是这台服务器是双核CPU,等于是有4个内核,每个内核的负载为1的话,总负载为4。这就是说,如果这台服务器的CPU负载长期保持在4左右,还可以接受。
    但是每个内核的负载为1,并不能算是一种理想状态!这意味着服务器的CPU一直很忙,不得清闲。

    -----------load average返回三个平均值应该参考哪个值?------------
    如果只有1分钟的系统负荷大于1.0,其他两个时间段都小于1.0,这表明只是暂时现象,问题不大。
    如果15分钟内,平均系统负荷大于1.0(调整CPU核心数之后),表明问题持续存在,不是暂时现象。
    所以应该主要观察"15分钟系统负荷",将它作为服务器正常运行的指标。

    ----------如何来降低服务器的CPU负载?--------------
    最简单办法的是更换性能更好的服务器,不要想着仅仅提高CPU的性能,那没有用,CPU要发挥出它最好的性能还需要其它软硬件的配合。
    在服务器其它方面配置合理的情况下,CPU数量和CPU核心数(即内核数)都会影响到CPU负载,因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。两块CPU要比一块
    CPU好,双核要比单核好。因此,需要记住的是:除去CPU性能上的差异,CPU负载是基于内核数来计算的。有一个说法是"有多少内核,即有多少负载"。

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  • Average函数公式:Average(区域)、Average(数值,数值) 公式实例:

    Average函数公式:Average(区域)、Average(数值,数值)

    公式实例:

    展开全文
  • java代码-Average

    2021-07-15 04:35:32
    java代码-Average
  • 指数滑动平均(Exponential Moving Average)

    万次阅读 2020-03-01 11:13:07
    指数移动平均Exponential Moving Average

    指数滑动平均Exponential Moving Average


      这个概念经常在论文或者算法中看到,尤其是在随机梯度下降算法的改进算法中看到,就整理出来写一篇文章。
      指数滑动平均,或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以看做一段时间内的历史加权均值。一般近期的数据拥有更高的权重。
      假如有一个参数 θ \theta θ,在不同的epoch下具有如下取值。 θ 1 , θ 2 , . . . θ t , \theta_1,\theta_2,...\theta_t, θ1,θ2,...θt,。我们假定衰减率(衰减因子)是 β \beta β,则训练结束 θ \theta θ的滑动平均值就是 θ ‾ t = β × θ ‾ t − 1 + ( 1 − β ) × θ t \overline \theta_t=\beta×\overline \theta_{t-1}+(1-\beta)×\theta_t θt=β×θt1+(1β)×θt。看到这个公式就知道Momentum和Adam的优化公式就用到了这个概念。
      之所以叫指数滑动平均,是因为滑动窗口中的值求均值的时候前面的值是呈指数衰减的。因为权重的指数级别衰减,导致前面的值对后面的结果产生的影响减少,此时可以认为滑动均值只和最近的迭代有关系。通常衰减因子越大,前面的值衰减的就越缓慢,参数的更新就会越缓慢。如果对应sgd with momentum解释的话就是,如果当前的梯度和之前的梯度均值反向的话,就会前进的慢,如果和之前的梯度均值同向的话,就会前进的快,这样就可以抑制震荡。
      一般认为,这个均值只和最近的 1 1 − β \frac1{1-\beta} 1β1个值有关,而如果这些向量的方向全都相同的话,可以认为叠加之后速度提升的倍数是正比于 1 1 − β \frac1{1-\beta} 1β1的,如果 β = 0.9 \beta=0.9 β=0.9,带入计算可知 1 1 − β = 10 \frac1{1-\beta}=10 1β1=10

    pytroch代码实现

    class EMA():
        def __init__(self,  decay):
            self.decay = decay
            # 用于保存上一次迭代计算出来的结果
            self.shadow = {}
    
        def register(self,name,val):
            self.shadow[name] = val.clone()
    
        def __call__(self,name,x):
            assert name in self.shadow
            new_average=self.decay*x+(1.0-self.decay)*self.shadow[name]
            self.shadow[name]=new_average.clone()
            return new_average
    
    # 初始化
    ema = EMA(0.999)
    for name, param in model.named_parameters():
       if param.requires_grad:
           ema.register(name, param.data)
    
    # 在batch中
    for batch in batches:
       optimizer.step()
       for name,param in model.named_parameters():
           if param.requires_grad:
               param.data=ema(name,param.data)
    
    

      我们求出来的均值一班是为了作为当前值或者下一时刻的值的估计作用的。指数滑动平均相对于直接拿多个时刻做均值的好处在于如果要对多个时刻求平均,比如 ( 1 − β ) (1-\beta) (1β)个时刻,那么就需要在计算的时候保留 ( 1 − β ) (1-\beta) (1β)个值,但是使用指数平均计算的话,只需要保存上一个时刻的均值,一个值即可。

    指数滑动平均的偏差修正

      但是使用这个公式,会在均值计算的前期出现一个比较大的估计误差,可想而知,如果初始化 θ ‾ 0 = 0 \overline \theta_0=0 θ0=0的话,计算的话 θ ‾ 1 = 0 + ( 1 − β ) θ 1 \overline \theta_1=0+({1-\beta})\theta_1 θ1=0+(1β)θ1,用这个值做估计的话,会导致误差非常大。同样,对于前面的值做估计都会存在这个问题。所以需要对这个误差做一个修正。
      采用 θ ^ t = θ ‾ t 1 − β t \hat \theta_t=\frac{\overline \theta_t}{1-\beta^t} θ^t=1βtθt来做估计就可以修正这个误差。可以发现,使用这个公式计算出来的 θ ^ 1 = θ 1 \hat \theta_1=\theta_1 θ^1=θ1,但是为什么这里不直接使用 θ ‾ 1 = θ 1 \overline \theta_1=\theta_1 θ1=θ1来直接做修正,然后不需要对后面每个值做修正了呢,我思考的原因是因为如果这样做, θ ^ 2 = θ ‾ 2 = β × θ ‾ 1 + ( 1 − β ) × θ 2 \hat \theta_2=\overline \theta_2=\beta×\overline \theta_{1}+(1-\beta)×\theta_2 θ^2=θ2=β×θ1+(1β)×θ2,这样会使得后面的估计对 θ 1 \theta_1 θ1的依赖严重,以至于如果 θ 1 \theta_1 θ1是一个噪声点,会产生不良影响比较大。
      可以再看看 θ ^ t = θ ‾ t 1 − β t \hat \theta_t=\frac{\overline \theta_t}{1-\beta^t} θ^t=1βtθt做修正的特点,显然前期的时候 β t \beta^t βt比较大,分母比较小,所以修正效果明显,但是后面随着t增大,修正效果越来越小的时候,这个时候就恢复到正常值。所以可以认为这个修正,只在前面的阶段有用。而恰好,需要修正的就是前面的值。
      一般是需要对前面的值做估计,才需要使用这个偏差修正,对后面阶段的值做估计的时候,这个偏差已经很小了。

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