Load Average in Linux: Verstehen und Überwachung der Systembelastung

Was ist Load Average?

Der Load Average ist eine Metrik, die die durchschnittliche Anzahl von Prozessen misst, die im Linux-System in der Warteschlange stehen, um ausgeführt zu werden. Er bietet einen Einblick in die Systembelastung und gibt an, wie ausgelastet der Computer ist.

Berechnung des Load Average

Der Load Average wird über drei Zeitintervalle berechnet:

1 Minute: Durchschnittliche Anzahl der Prozesse in der Warteschlange in der letzten Minute
5 Minuten: Durchschnittliche Anzahl der Prozesse in der Warteschlange in den letzten fünf Minuten
15 Minuten: Durchschnittliche Anzahl der Prozesse in der Warteschlange in den letzten 15 Minuten

Das Ergebnis des Load Average wird als drei kommagetrennte Werte ausgegeben, die den Werten für 1, 5 und 15 Minuten entsprechen.

Interpretation des Load Average

Ein niedriger Load Average (unter 1) deutet auf ein System mit ausreichend Ressourcen hin. Ein hoher Load Average (über 2) kann auf Überlastung, Ressourcenknappheit oder Leistungsprobleme hindeuten.

Auswirkungen eines hohen Load Average

Ein anhaltend hoher Load Average kann zu:

Verlangsamung des Systems
Verzögerungen bei der Ausführung von Prozessen
Fehlern und Abstürzen von Anwendungen
Instabilität des Systems

Interpretation des Load Average

Der Load Average ist eine Kennzahl, die dir einen Einblick in die Auslastung deines Systems gibt. Er gibt an, wie viele Aufgaben im Durchschnitt über einen bestimmten Zeitraum auf dem System anstehen. Je höher der Load Average, desto höher ist die Auslastung.

Was bedeutet ein hoher Load Average?

Ein hoher Load Average kann darauf hindeuten, dass dein System überlastet ist oder bald überlastet sein wird. Dies kann zu einer verschlechterten Leistung oder sogar zu Abstürzen führen. Die Schwere der Auswirkungen hängt von der Höhe des Load Average und den spezifischen Umständen deines Systems ab.

Wie interpretierst du den Load Average?

Der Load Average ist eine Zahl, die dir die durchschnittliche Anzahl der Aufgaben anzeigt, die über einen bestimmten Zeitraum auf dem System anstehen. Die Zahl ist in drei Teile unterteilt:

Load Average für die letzte Minute (1 min): Dies ist die durchschnittliche Anzahl der Aufgaben, die in der letzten Minute auf dem System anstehen.
Load Average für die letzten 5 Minuten (5 min): Dies ist die durchschnittliche Anzahl der Aufgaben, die in den letzten 5 Minuten auf dem System anstehen.
Load Average für die letzten 15 Minuten (15 min): Dies ist die durchschnittliche Anzahl der Aufgaben, die in den letzten 15 Minuten auf dem System anstehen.

Der 1-minütige Load Average gibt dir Auskunft über die aktuelle Auslastung des Systems. Der 5-minütige Load Average gibt dir Auskunft über die durchschnittliche Auslastung in den letzten 5 Minuten. Der 15-minütige Load Average gibt dir Auskunft über die durchschnittliche Auslastung in den letzten 15 Minuten.

Was solltest du beachten?

Wenn du den Load Average interpretierst, solltest du Folgendes beachten:

Die Höhe des Load Average, die als "hoch" gilt, hängt von den spezifischen Umständen deines Systems ab.
Ein hoher Load Average für 1 Minute kann ein vorübergehender Zustand sein, während ein hoher Load Average für 5 oder 15 Minuten auf ein anhaltendes Problem hinweisen kann.
Der Load Average spiegelt nicht die Gesamtzahl der Aufgaben auf dem System wider, sondern nur die Anzahl der Aufgaben, die in der Warteschlange stehen und auf die Ausführung warten.

Auswirkungen von hohem Load Average

Ein hoher Load Average kann erhebliche Auswirkungen auf dein System haben und zu Leistungsproblemen, Verzögerungen und sogar Ausfällen führen. Hier sind einige mögliche Auswirkungen eines hohen Load Average:

Verminderte Systemleistung

Wenn der Load Average über einen längeren Zeitraum hoch ist, kann dies die Gesamtleistung des Systems beeinträchtigen. Aufgaben können langsamer ausgeführt werden, Prozesse können verzögert werden und Anwendungen können einfrieren oder abstürzen.

Erhöhte Wartezeiten

Ein hoher Load Average führt zu längeren Wartezeiten für Benutzer und Prozesse. Dies liegt daran, dass das System mit einer großen Anzahl von Aufträgen überlastet ist und es mehr Zeit benötigt, um diese zu verarbeiten. Benutzer können beim Öffnen von Anwendungen, dem Zugriff auf Dateien oder der Ausführung von Aufgaben Verzögerungen bemerken.

Ausfälle

In extremen Fällen kann ein anhaltend hoher Load Average zum Ausfall des Systems führen. Dies geschieht, wenn das System mit der Verarbeitung der eingehenden Anfragen nicht mehr Schritt halten kann und es zu einem Stau kommt, der schließlich zu einem Absturz führt.

Datenbankprobleme

Hohe Load Averages können insbesondere Datenbanken beeinträchtigen. Datenbanken sind ressourcenintensive Anwendungen, die einen hohen Prozentsatz an CPU- und Speicherressourcen verbrauchen. Wenn der Load Average hoch ist, kann dies zu Leistungseinbußen bei Datenbankabfragen, Verzögerungen bei Transaktionen und sogar zu Verbindungsausfällen führen.

Webserver-Probleme

Webserver sind eine weitere Art von Anwendung, die von hohen Load Averages betroffen sein kann. Bei hohem Traffic kann ein Webserver mit der Verarbeitung der eingehenden Anfragen überfordert sein, was zu langsamen Ladezeiten, Verbindungsproblemen und sogar Ausfällen führt.

Fehlersuche und Behebung

Ein hoher Load Average kann ein Zeichen für ein zugrunde liegendes Problem sein, das behoben werden muss. Dies kann eine falsch konfigurierte Anwendung, ein fehlerhafter Prozess oder einfach eine Überlastung des Systems sein. Die Fehlersuche und Behebung dieser Probleme ist entscheidend, um die Systemleistung wiederherzustellen und einen hohen Load Average zu verhindern.

Überwachung des Load Average

Um die Systembelastung effektiv zu überwachen, musst du den Load Average im Auge behalten. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun.

`uptime`-Befehl

Der uptime-Befehl gibt dir eine Momentaufnahme des aktuellen Load Average aus. Du kannst ihn wie folgt ausführen:

uptime

Dies gibt Informationen über die aktuelle Uhrzeit, die Betriebszeit und den Load Average der letzten 1, 5 und 15 Minuten aus.

`/proc/loadavg`-Datei

Die Datei /proc/loadavg enthält den Load Average in einer maschinenlesbaren Form. Du kannst sie wie folgt auslesen:

cat /proc/loadavg

Dies gibt den Load Average für 1, 5 und 15 Minuten als drei Zahlen aus.

Tools von Drittanbietern

Es gibt auch verschiedene Tools von Drittanbietern, mit denen du den Load Average überwachen kannst. Einige beliebte Optionen sind:

Munin: Ein Open-Source-Systemüberwachungswerkzeug, das Diagramme und Statistiken zum Load Average bereitstellt.
Nagios: Ein Open-Source-Systemüberwachungs- und Benachrichtigungssystem, das den Load Average als Metrik überwacht.
Zabbix: Ein komplexes Open-Source-Überwachungssystem, das den Load Average als eine von vielen Metriken verfolgt.

Automatische Benachrichtigungen

Um sicherzustellen, dass du sofortige Benachrichtigungen über hohe Load Average erhältst, kannst du automatische Benachrichtigungen einrichten. Die meisten Überwachungstools bieten diese Option an. Alternativ kannst du eigene Skripte erstellen, die den Load Average überwachen und bei Überschreitung eines Schwellenwerts eine Benachrichtigung senden.

Tools zur Überwachung des Load Average

Um die Systembelastung effektiv zu überwachen, stehen dir verschiedene Tools zur Verfügung.

Befehlszeilentools

uptime

Der Befehl uptime gibt Informationen über die aktuelle Systemzeit, die Betriebszeit und den Load Average aus. Hier ein Beispiel:

uptime
  08:18:45 up 9 days, 23:16,  1 user,  load average: 0.13, 0.10, 0.11

top

Der Befehl top bietet eine detailliertere Ansicht des Load Average zusammen mit Informationen über die CPU- und Speichernutzung durch laufende Prozesse.

top - 10:55:43 up 9 days, 23:32,  1 user,  load average: 0.12, 0.10, 0.11
PID USER      PR  NI    VIRT   RES   SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
  1 root      20   0  318688 14532  3784 S   0.0  0.3   0:03.37 systemd
  2 root      20   0  159192  1472  1180 S   0.0  0.0   0:08.71 kthreadd
  3 root       0 -20     588   132    20 S   0.0  0.0   0:00.06 ksoftirqd/0
  4 root       0 -20      736    68     0 S   0.0  0.0   0:00.70 kworker/0:1
  5 root      20   0 2582908   288  2224 S   0.0  0.0   0:00.68 rcu_sched

Grafische Überwachungstools

Munin

Munin ist ein weit verbreitetes Open-Source-Tool für die Systemüberwachung, das auch Plug-ins zur Überwachung des Load Average bereitstellt. Du kannst Grafikanzeigen des Load Average über einen Webbrowser oder eine Befehlszeile anzeigen.

Nagios

Nagios ist eine kommerzielle Überwachungslösung, die erweiterte Funktionen zur Überwachung von Load Average und anderen Systemmetriken bietet. Sie kann Schwellenwerte festlegen und Warnungen auslösen, wenn der Load Average bestimmte Grenzwerte überschreitet.

Prometheus

Prometheus ist ein modernes Überwachungssystem, das Metriken von verschiedenen Quellen sammelt und speichert. Es kann den Load Average mithilfe des Node Exporters überwachen, einem Tool, das Metriken von Linux-Systemen sammelt.

Optimierung des Load Average

Ein optimaler Load Average sorgt für ein reibungsloses Systemerlebnis und verhindert Leistungseinbußen. Um deinen Load Average zu optimieren, ziehe folgende Maßnahmen in Betracht:

Identifizierung von Engpässen

Der erste Schritt besteht darin, Engpässe zu identifizieren, die zu einem hohen Load Average beitragen. Verwende Tools wie top oder htop, um die Ressourcennutzung in Echtzeit zu überwachen. Suche nach Prozessen, die eine hohe CPU-, Speicher- oder Datenträgernutzung aufweisen.

Optimierung der Hardware

Möglicherweise musst du deine Hardware aufrüsten, wenn die Engpässe auf unzureichende Ressourcen zurückzuführen sind. Erwäge, mehr CPU-Kerne, RAM oder Speicher hinzuzufügen. Moderne Serverlösungen wie Amazon EC2 oder Google Cloud Platform bieten skalierbare Optionen, mit denen du deine Infrastruktur bei Bedarf erweitern kannst.

Prozessoptimierung

Überprüfe laufende Prozesse und identifiziere ressourcenhungrige Aufgaben. Optimiere den Code, um die Effizienz zu steigern und den Ressourcenverbrauch zu reduzieren. Erwäge die Verwendung von Tools wie perf oder valgrind, um die Leistung von Anwendungen zu analysieren und Engpässe zu ermitteln.

Lastverteilung und Clustering

Wenn ein einzelner Server überlastet ist, kannst du die Last durch Lastverteilung oder Clustering verteilen. Mit Lösungen wie Nginx oder HAProxy kannst du Anfragen auf mehrere Server verteilen und so für eine gleichmäßigere Ressourcennutzung sorgen.

Automatisierung von Skalierung und Überwachung

Implementiere automatisierte Skalierungs- und Überwachungslösungen, wie z. B. AWS Auto Scaling oder Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler). Diese Tools überwachen den Load Average und passen die Systemressourcen entsprechend an, um Überlastungen zu vermeiden.

Regelmäßige Wartungsaufgaben

Führe regelmäßig Wartungsaufgaben durch, wie z. B. das Aktualisieren von Software, das Entfernen nicht verwendeter Prozesse und die Bereinigung des Dateisystems. Diese Maßnahmen können die Systemleistung verbessern und den Load Average reduzieren.

Umgang mit hohem Load Average

Wenn du einen hohen Load Average feststellst, solltest du die folgenden Schritte unternehmen:

Ursachen identifizieren

Ermittle zunächst die Ursache für den hohen Load Average, indem du folgende Tools verwendest:

top: Zeigt dir die Prozesse an, die die CPU am meisten beanspruchen.
ps -aux: Bietet eine detailliertere Liste laufender Prozesse.
vmstat: Liefert Informationen über Speicher- und CPU-Auslastung.

Ressourcen freigeben

Sobald du die Ursache identifiziert hast, kannst du die Ressourcen freigeben, die von den problematischen Prozessen beansprucht werden. Dies kann die folgenden Maßnahmen umfassen:

Beendigung nicht benötigter Prozesse mit kill.
Anpassen der Prozesseinstellungen, um deren Ressourcenverbrauch zu reduzieren.
Neustart des Systems, um alle Prozesse zu beenden und den Speicher zu bereinigen.

Hardware aufrüsten

Wenn die Optimierung der Software das Problem nicht löst, musst du möglicherweise die Hardware aufrüsten. Dies kann die folgenden Maßnahmen umfassen:

Hinzufügen von mehr Arbeitsspeicher (RAM).
Aufrüstung der CPU auf ein schnelleres Modell.
Hinzufügen zusätzlicher Festplattenlaufwerke zur Verbesserung der E/A-Leistung.

Skalierung der Anwendungen

Wenn der hohe Lastdurchschnitt durch eine stark frequentierte Anwendung verursacht wird, solltest du erwägen, die Anwendung zu skalieren. Dies kann die folgenden Maßnahmen umfassen:

Bereitstellung der Anwendung auf mehreren Servern (horizontale Skalierung).
Optimierung des Anwendungscodes zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs (vertikale Skalierung).

Lastverwaltungsstrategien

Implementiere Lastverwaltungsstrategien, um die Last über mehrere Server zu verteilen und Spitzenlasten zu bewältigen. Zu diesen Strategien gehören:

Load Balancer: Verteilen den Datenverkehr auf mehrere Server.
Lastausgleichsdienste wie Amazon Web Services Elastic Load Balancing (ELB): Bieten automatische Lastverteilung und Hochverfügbarkeit.
Container-Orchestrierungstools wie Kubernetes: Ermöglichen die automatische Skalierung von Containern basierend auf der aktuellen Last.

Best Practices für die Lastverwaltung

Du solltest dich mit Best Practices für die Lastverwaltung vertraut machen, um sicherzustellen, dass dein System optimal läuft und Ausfälle verhindert werden. Hier sind einige wichtige Tipps:

Prozesse überwachen und verwalten

Überwache regelmäßig die laufenden Prozesse mit dem Befehl top oder dem htop-Tool.
Identifiziere ressourcenintensive Prozesse und optimiere sie oder beende sie, wenn sie nicht mehr benötigt werden.
Setze Ressourcenlimits ein, um die Ressourcennutzung von Prozessen zu begrenzen und zu verhindern, dass ein einziger Prozess das System überlastet.

Lastverteilung implementieren

Ziehe die Verwendung von Load Balancern in Betracht, um eingehenden Datenverkehr auf mehrere Server zu verteilen und Lastspitzen auszugleichen.
Implementiere Caching-Mechanismen, um häufig angeforderte Daten im Speicher zu speichern und die Last auf dem Datenbankserver zu reduzieren.

Infrastruktur skalieren

Wenn die Lastverwaltungpraktiken nicht ausreichen, um mit der Systemlast umzugehen, erwäge die horizontale Skalierung deiner Infrastruktur durch Hinzufügen weiterer Server oder die vertikale Skalierung durch Aufrüsten der Hardwarekapazitäten der vorhandenen Server.
Nutze Auto-Scaling-Tools, um die Infrastruktur automatisch an die Last anzupassen und Ausfälle zu vermeiden.

Regelmäßige Wartung durchführen

Führe regelmäßige Wartungsarbeiten durch, wie z. B. Updates des Betriebssystems, Patchen von Software und Entfernen nicht benötigter Dienste.
Optimiere Konfigurationseinstellungen und Datenbankabfragen, um Engpässe zu beseitigen und die Leistung zu verbessern.

Kapazitätsplanung

Prognostiziere zukünftige Lasten basierend auf historischen Daten und aktuellen Trends.
Plane die Infrastrukturkapazität entsprechend, um sicherzustellen, dass dein System unerwarteten Lastspitzen standhält.

Fehlersuche bei hohem Load Average

Du hast einen hohen Load Average festgestellt und fragst dich, was du unternehmen kannst? Hier sind einige Schritte zur Fehlersuche:

Identifizieren der ursächlichen Prozesse

Verwende den Befehl top oder htop, um die Prozesse mit hoher CPU- oder Speicherauslastung zu identifizieren.
Überprüfe die Last aller CPU-Kerne mit dem Befehl mpstat.
Verwenden nmon oder vmstat um System-Metriken im Zeitverlauf zu sammeln und Trends zu erkennen.

Feststellen von Hintergrundprozessen

Überprüfe, ob Hintergrundprozesse wie Skripte oder Cron-Jobs ausgeführt werden, die Ressourcen verbrauchen könnten.
Untersuche, ob automatische Updates oder Virenscans ausgeführt werden.
Identifiziere mit dem Befehl ps aux Prozesse, die hohe Ein-/Ausgabewerte aufweisen.

Überprüfen von Systemressourcen

Überprüfe, ob genügend RAM oder Swap-Speicher vorhanden ist, um die aktuellen Lasten zu bewältigen.
Stelle sicher, dass genügend Festplattenspeicherplatz verfügbar ist, um Auslagerung und Paging zu vermeiden.
Verwende das Tool iostat oder sar um E/A-Probleme zu analysieren.

Überlast durch Anwendungen oder Dienste

Überprüfe, ob bestimmte Anwendungen oder Dienste hohe Ressourcen verbrauchen.
Identifiziere mit Tools wie dstat oder rsyslog mögliche Probleme mit Logging oder Messaging.
Untersuche mit dem Befehl netstat oder ss Netzwerkprobleme, die zu einer Überlastung führen könnten.

Systemkonfigurationsprobleme

Überprüfe, ob Kernel-Parameter wie der Speicherpufferpool oder die Anzahl der maximalen Dateideskriptoren optimal eingestellt sind.
Optimiere die Caching-Einstellungen, um die Lese-/Schreiblast auf dem Datenträger zu reduzieren.
Überprüfe, ob die BIOS-Einstellungen für maximale Systemleistung optimiert sind.

Konfiguration des Load Average

Der Load Average wird vom Kernel berechnet und kann nicht direkt konfiguriert werden. Allerdings lassen sich bestimmte Kernelparameter anpassen, die das Lastverhalten des Systems beeinflussen können.

Anzahl der CPUs

Die Anzahl der CPUs hat einen direkten Einfluss auf den Load Average. Je mehr CPUs vorhanden sind, desto mehr Prozesse können gleichzeitig ausgeführt werden, was zu einem niedrigeren Load Average führt.

Swappiness

Swappiness ist ein Kernelparameter, der den Grad der Nutzung des Auslagerungsspeichers festlegt. Ein hoher Swappiness-Wert führt dazu, dass der Kernel Prozesse eher auf den Auslagerungsspeicher auslagert, was die Leistung verringern und den Load Average erhöhen kann.

Kernel-Parameter

Es gibt eine Reihe weiterer Kernelparameter, die das Lastverhalten beeinflussen können, darunter:

vm.dirty_background_ratio: Legt den Prozentsatz des physischen Speichers fest, der verschmutzte Seiten (Seiten, die auf den Datenträger geschrieben werden müssen) enthalten darf, bevor der Kernel Hintergrund-Schreibvorgänge auslöst.
vm.dirty_ratio: Legt den maximal zulässigen Prozentsatz des physischen Speichers fest, der verschmutzte Seiten enthalten darf.
vm.swappiness: Legt fest, wie aggressiv der Kernel Prozesse auf den Auslagerungsspeicher auslagert.
vm.vfs_cache_pressure: Legt den Druck fest, den der Kernel auf den Seitencache ausübt.

Tools zur Konfiguration von Kernelparametern

Es gibt mehrere Tools, die zur Konfiguration von Kernelparametern verwendet werden können, darunter:

sysctl: Ermöglicht die Änderung von Kernelparametern zur Laufzeit.
sysctl.conf: Eine Konfigurationsdatei, in der Kernelparameter dauerhaft festgelegt werden können.
tuned: Ein Dienstprogramm, das Kernelparameter basierend auf der Systemnutzung und -last optimiert.

Denke daran, dass das Ändern von Kernelparametern das Systemverhalten erheblich beeinflussen kann. Es wird daher empfohlen, Änderungen schrittweise vorzunehmen und die Auswirkungen auf die Systemleistung zu überwachen.