在平时工作中，你应该经常会遇到自己设计的服务即将上线，这就需要从整体评估各项指标，比如应该开多少个容器、需要多少 CPU 呢？另一方面，应该开多少个线程、多少个进程呢？——如果结合服务特性、目标并发量、目标吞吐量、用户可以承受的延迟等分析，又应该如何调整各种参数？

资源分配多了，CPU、内存等资源会产生资源闲置浪费。资源给少了，则服务不能正常工作，甚至雪崩。因此这里就产生了一个性价比问题——这一讲，就以“我的服务应该开多少个进程、多少个线程”为引，我们一起讨论如何更好地利用系统的资源。

计算密集型和 I/O 密集型

通常我们会遇到两种任务，一种是计算、一种是 I/O。

计算，就是利用 CPU 处理算数运算。比如深度神经网络（Deep Neural Networks），需要大量的计算来计算神经元的激活和传播。再比如，根据营销规则计算订单价格，虽然每一个订单只需要少量的计算，但是在并发高的时候，所有订单累计加起来就需要大量计算。如果一个应用的主要开销在计算上，我们称为计算密集型。

再看看 I/O 密集型，I/O 本质是对设备的读写。读取键盘的输入是 I/O，读取磁盘（SSD）的数据是 I/O。通常 CPU 在设备 I/O 的过程中会去做其他的事情，当 I/O 完成，设备会给 CPU 一个中断，告诉 CPU 响应 I/O 的结果。比如说从硬盘读取数据完成了，那么硬盘给 CPU 一个中断。如果操作对 I/O 的依赖强，比如频繁的文件操作（写日志、读写数据库等），可以看作I/O 密集型。

你可能会有一个疑问，读取硬盘数据到内存中这个过程，CPU 需不需要一个个字节处理？

通常是不用的，因为在今天的计算机中有一个叫作 Direct Memory Access（DMA）的模块，这个模块允许硬件设备直接通过 DMA 写内存，而不需要通过 CPU（占用 CPU 资源）。

很多情况下我们没法使用 DMA，比如说你想把一个数组拷贝到另一个数组内，执行的 memcpy 函数内部实现就是一个个 byte 拷贝，这种情况也是一种CPU 密集的操作。

可见，区分是计算密集型还是 I/O 密集型这件事比较复杂。按说查询数据库是一件 I/O 密集型的事情，但是如果存储设备足够好，比如用了最好的固态硬盘阵列，I/O 速度很快，反而瓶颈会在计算上（对缓存的搜索耗时成为主要部分）。因此，需要一些可衡量指标，来帮助我们确认应用的特性。

衡量 CPU 的工作情况的指标

我们先来看一下 CPU 关联的指标。如下图所示：CPU 有 2 种状态，忙碌和空闲。此外，CPU 的时间还有一种被偷走的情况。

忙碌就是 CPU 在执行有意义的程序，空闲就是 CPU 在执行让 CPU 空闲（空转）的指令。通常让 CPU 空转的指令能耗更低，因此让 CPU 闲置时，我们会使用特别的指令，最终效果和让 CPU 计算是一样的，都可以把 CPU 执行时间填满，只不过这类型指令能耗低一些而已。除了忙碌和空闲，CPU 的时间有可能被宿主偷走，比如一台宿主机器上有 10 个虚拟机，宿主可以偷走给任何一台虚拟机的时间。

如上图所示，CPU 忙碌有 3 种情况：

1. 执行用户空间程序；
2. 执行内核空间程序；
3. 执行中断程序。

CPU 空闲有 2 种情况。

1. CPU 无事可做，执行空闲指令（注意，不能让 CPU 停止工作，而是执行能耗更低的空闲指令）。
2. CPU 因为需要等待 I/O 而空闲，比如在等待磁盘回传数据的中断，这种我们称为 I/O Wait。

下图是我们执行 top 指令看到目前机器状态的快照，接下来我们仔细研究一下这些指标的含义：

如上图所示，你可以细看下 %CPU(s) 开头那一行（第 3 行）：

1. us（user），即用户空间 CPU 使用占比。
2. sy（system），即内核空间 CPU 使用占比。
3. ni（nice），nice 是 Unix 系操作系统控制进程优先级用的。-19 是最高优先级， 20 是最低优先级。这里代表了调整过优先级的进程的 CPU 使用占比。
4. id（idle），闲置的 CPU 占比。
5. wa（I/O Wait），I/O Wait 闲置的 CPU 占比。
6. hi（hardware interrupts），响应硬件中断 CPU 使用占比。
7. si（software interrrupts），响应软件中断 CPU 使用占比。
8. st（stolen），如果当前机器是虚拟机，这个指标代表了宿主偷走的 CPU 时间占比。对于一个宿主多个虚拟机的情况，宿主可以偷走任何一台虚拟机的 CPU 时间。

上面我们用 top 看的是一个平均情况，如果想看所有 CPU 的情况可以 top 之后，按一下1键。结果如下图所示：

当然，对性能而言，CPU 数量也是一个重要因素。可以看到我这台虚拟机一共有 16 个核心。

负载指标

上面的指标非常多，在排查问题的时候，需要综合分析。其实还有一些更简单的指标，比如上图中 top 指令返回有一项叫作load average——平均负载。 负载可以理解成某个时刻正在排队执行的进程数除以 CPU 核数。平均负载需要多次采样求平均值。 如果这个值大于1，说明 CPU 相当忙碌。因此如果你想发现问题，可以先检查这个指标。

具体来说，如果平均负载很高，CPU 的 I/O Wait 也很高， 那么就说明 CPU 因为需要大量等待 I/O 无法处理完成工作。产生这个现象的原因可能是：线上服务器打日志太频繁，读写数据库、网络太频繁。你可以考虑进行批量读写优化。

到这里，你可能会有一个疑问：为什么批量更快呢？我们知道一次写入 1M 的数据，就比写一百万次一个 byte 快。因为前者可以充分利用 CPU 的缓存、复用发起写操作程序的连接和缓冲区等。

如果想看更多load average，你可以看/proc/loadavg文件。

通信量（Traffic）

如果怀疑瓶颈发生在网络层面，或者想知道当前网络状况。可以查看/proc/net/dev，下图是在我的虚拟机上的查询结果：

我们来一起看一下上图中的指标。表头分成了 3 段：

• Interface（网络接口），可以理解成网卡
• Receive：接收的数据
• Transmit：发送的数据

然后再来看具体的一些参数：

• byte 是字节数
• package 是封包数
• erros 是错误数
• drop 是主动丢弃的封包，比如说时间窗口超时了
• fifo: FIFO 缓冲区错误（如果想了解更多可以关注我即将推出的《计算机网络》专栏）
• frame: 底层网络发生了帧错误，代表数据出错了

如果你怀疑自己系统的网络有故障，可以查一下通信量部分的参数，相信会有一定的收获。

衡量磁盘工作情况

有时候 I/O 太频繁导致磁盘负载成为瓶颈，这个时候可以用iotop指令看一下磁盘的情况，如图所示：

上图中是磁盘当前的读写速度以及排行较靠前的进程情况。

另外，如果磁盘空间不足，可以用df指令：

其实 df 是按照挂载的文件系统计算空间。图中每一个条目都是一个文件系统。有的文件系统直接挂在了一个磁盘上，比如图中的/dev/sda5挂在了/上，因此这样可以看到各个磁盘的使用情况。

如果想知道更细粒度的磁盘 I/O 情况，可以查看/proc/diskstats文件。 这里有 20 多个指标我就不细讲了，如果你将来怀疑自己系统的 I/O 有问题，可以查看这个文件，并阅读相关手册。

监控平台

Linux 中有很多指令可以查看服务器当前的状态，有 CPU、I/O、通信、Nginx 等维度。如果去记忆每个指令自己搭建监控平台，会非常复杂。这里你可以用市面上别人写好的开源系统帮助你收集这些资料。 比如 Taobao System Activity Report（tsar）就是一款非常好用的工具。它集成了大量诸如上面我们使用的工具，并且帮助你定时收集服务器情况，还能记录成日志。你可以用 logstash 等工具，及时将日志收集到监控、分析服务中，比如用 ELK 技术栈。

决定进程/线程数量

最后我们讲讲如何决定线程、进程数量。 上面观察指标是我们必须做的一件事情，通过观察上面的指标，可以对我们开发的应用有一个基本的认识。

下面请你思考一个问题：如果线程或进程数量 = CPU 核数，是不是一个好的选择？

有的应用不提供线程，比如 PHP 和 Node.js。

Node.js 内部有一个事件循环模型，这个模型可以理解成协程（Coroutine），相当于大量的协程复用一个进程，可以达到比线程池更高的效率（减少了线程切换）。PHP 模型相对则差得多。Java 是一个多线程的模型，线程和内核线程对应比 1：1；Go 有轻量级线程，多个轻量级线程复用一个内核级线程。

以 Node.js 为例，如果现在是 8 个核心，那么开 8 个 Node 进程，是不是就是最有效利用 CPU 的方案呢？ 乍一看——8 个核、8 个进程，每个进程都可以使用 1 个核，CPU 利用率很高——其实不然。 你不要忘记，CPU 中会有一部分闲置时间是 I/O Wait，这个时候 CPU 什么也不做，主要时间用于等待 I/O。

假设我们应用执行的期间只用 50% CPU 的执行时间，其他 50% 是 I/O Wait。那么 1 个 CPU 同时就可以执行两个进程/线程。

我们考虑一个更一般的模型，如果你的应用平均 I/O 时间占比是 P，假设现在内存中有 n 个这样的线程，那么 CPU 的利用率是多少呢？

假设我们观察到一个应用 （进程），I/O 时间占比是 P，那么可以认为这个进程等待 I/O 的概率是 P。那么如果有 n 个这样的线程，n 个线程都在等待 I/O 的概率是Pn。而满负荷下，CPU 的利用率就是 CPU 不能空转——也就是不能所有进程都在等待 I/O。因此 CPU 利用率 = 1 -Pn。

理论上，如果 P = 50%，两个这样的进程可以达到满负荷。 但是从实际出发，何时运行线程是一个分时的调度行为，实际的 CPU 利用率还要看开了多少个这样的线程，如果是 2 个，那么还是会有一部分闲置资源。

因此在实际工作中，开的线程、进程数往往是超过 CPU 核数的。你可能会问，具体是多少最好呢？——这里没有具体的算法，要以实际情况为准。比如：你先以 CPU 核数 3 倍的线程数开始，然后进行模拟真实线上压力的测试，分析压测的结果。

• 如果发现整个过程中，瓶颈在 CPU，比如load average很高，那么可以考虑优化 I/O Wait，让 CPU 有更多时间计算。
• 当然，如果 I/O Wait 优化不动了，算法都最优了，就是磁盘读写速度很高达到瓶颈，可以考虑延迟写、延迟读等等技术，或者优化减少读写。
• 如果发现 idle 很高，CPU 大面积闲置，就可以考虑增加线程。

总结

那么通过这节课的学习，你现在可以尝试来回答本节关联的面试题目：我的服务应该开多少个进程、多少个线程？

【解析】 计算密集型一般接近核数，如果负载很高，建议留一个内核专门给操作系统。I/O 密集型一般都会开大于核数的线程和进程。 但是无论哪种模型，都需要实地压测，以压测结果分析为准；另一方面，还需要做好监控，观察服务在不同并发场景的情况，避免资源耗尽。

然后具体语言的特性也要考虑，Node.js 每个进程内部实现了大量类似协程的执行单元，因此 Node.js 即便在 I/O 密集型场景下也可以考虑长期使用核数 -1 的进程模型。而 Java 是多线程模型，线程池通常要大于核数才能充分利用 CPU 资源。

所以核心就一句，眼见为实，上线前要进行压力测试。