我们通常会使用 load average 了解服务器的健康状况，检查服务器的负载是否正常。但 load average 有几个缺点：
load average的计算包含了 TASK_RUNNING 和 TASK_UNINTERRUPTIBLE 两种状态的进程。TASK_RUNNING是进程处于运行、或等待分配 CPU 的准备运行状态。TASK_UNINTERRUPTIBLE是进程处于不可中断的等待，一般是等待磁盘的输入输出。因此load average值飙高，可能是因为 CPU 资源不够，让很多处于TASK_RUNNING状态的进程等待 CPU，也可能是由于磁盘 I/O 资源紧张，造成很多进程因为等待 IO 而处于TASK_UNINTERRUPTIBLE状态。你可以通过load average发现系统很忙，但没法区分是因为争夺 CPU 还是 IO 引起的。load average最短的时间窗口为1分钟，没法观察更短窗口的负载平均值，例如想了解最近10秒的load average。load average报告的是活跃进程数的原始数据，你还需要知道可用的 CPU 核数，这样load average的值才有意义。
所以，当用户遇到服务器 load average 飙高的时候，还需要继续查看 CPU、I/O 和内存等资源的统计数据，才能进一步分析问题。
于是，Facebook的工程师 Johannes Weiner 发明了一个新的指标 PSI(Pressure Stall Information)，并向内核提交了这个patch。
PSI 概览
当 CPU、内存或 IO 设备争夺激烈的时候，系统会出现负载的延迟峰值、吞吐量下降，并可能触发内核的 OOM Killer。PSI(Pressure Stall Information) 字面意思就是由于资源（CPU、内存和 IO）压力造成的任务执行停顿。PSI 量化了由于硬件资源紧张造成的任务执行中断，统计了系统中任务等待硬件资源的时间。我们可以用 PSI 作为指标，来衡量硬件资源的压力情况。停顿的时间越长，说明资源面临的压力越大。
如果持续监控 PSI 指标并绘制变化曲线图，可以发现吞吐量下降与资源短缺的关系，让用户在资源变得紧张前，采取更主动的措施，例如将任务迁移到其他服务器，杀死低优先级的任务等。
PSI 已经包含在 4.20及以上版本的 Linux 内核中。
PSI 接口文件
CPU、内存和 IO 的压力信息导出到了 /proc/pressure/ 目录下对应的文件，你可以使用 cat 命令查询资源的压力统计信息：
$ cat /proc/pressure/cpu
some avg10=0.03 avg60=0.07 avg300=0.06 total=8723835
$ cat /proc/pressure/io
some avg10=0.00 avg60=0.00 avg300=0.00 total=56385169
full avg10=0.00 avg60=0.00 avg300=0.00 total=54915860
$ cat /proc/pressure/memory
some avg10=0.00 avg60=0.00 avg300=0.00 total=149158
full avg10=0.00 avg60=0.00 avg300=0.00 total=34054内存和 IO 显示了两行指标：some 和 full，CPU 只有一行指标 some。关于 some 和 full 的定义下一节解释。
avg 给出了任务由于硬件资源不可用而被停顿的时间百分比。avg10、avg60和avg300分别是最近10秒、60秒和300秒的停顿时间百分比。
例如上面 /proc/pressure/cpu 的输出，avg10=0.03 意思是任务因为CPU资源的不可用，在最近的10秒内，有0.03%的时间停顿等待 CPU。如果 avg 大于 40 ，也就是有 40% 时间在等待硬件资源，就说明这种资源的压力已经比较大了。
total 是任务停顿的总时间，以微秒（microseconds）为单位。通过 total 可以检测出停顿持续太短而无法影响平均值的情况。
some 和 full 的定义
some 指标说明一个或多个任务由于等待资源而被停顿的时间百分比。在下图的例子中，在最近的60秒内，任务A的运行没有停顿，而由于内存紧张，任务B在运行过程中花了30秒等待内存，则 some 的值为50%。
some 表明了由于缺乏资源而造成至少一个任务的停顿。
full 指标表示所有的任务由于等待资源而被停顿的时间百分比。在下图的例子中，在最近的60秒内，任务 B 等待了 30 秒的内存，任务 A 等待了 10 秒内存，并且和任务 B 的等待时间重合。在这个重合的时间段10秒内，任务 A 和 任务 B 都在等待内存，结果是 some 指标为 50%，full 指标为 10/60 = 16.66%。
full 表明了总吞吐量的损失，在这种状态下，所有任务都在等待资源，CPU 周期将被浪费。
请注意，some 和 full 的计算是用整个时间窗口内累计的等待时间，等待时间可以是连续的，也可能是离散的。
理解了 some 和 full 的含义，就明白了 CPU 为什么没有 full 指标，因为不可能所有的任务都同时饿死在 CPU 上，CPU 总是在执行一个任务。
PSI 阈值监控
用户可以向 PSI 注册触发器，在资源压力超过自定义的阈值时获得通知。一个触发器定义了特定时间窗口内最大累积停顿时间，例如，在任何 500ms 的窗口内，累计 100ms 的停顿时间会产生一个通知事件。
如何向 PSI 注册触发器呢？打开 /proc/pressure/ 目录下资源对应的 PSI 接口文件，写入想要的阈值和时间窗口，然后在打开的文件描述符上使用 select()、poll() 或 epoll() 方法等待通知事件。写入 PSI 接口文件的数据格式为：
<some|full> <停顿阈值> <时间窗口>阈值和时间窗口的单位都是微秒（us）。内核接受的窗口大小范围为500ms到10秒。
举个例子，向 /proc/pressure/io 写入 “some 500000 1000000”，代表着在任何 1 秒的时间窗口内，如果一个或多个进程因为等待 IO 而造成的时间停顿超过了阈值 500ms，将触发通知事件。
当用于定义触发器的 PSI 接口文件描述符被关闭时，触发器将被取消注册。
我们通过一个例子演示触发器的使用：
代码语言：javascript复制#include <errno.h>
#include <fcntl.h>
#include <stdio.h>
#include <poll.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
int main() {
const char trig[] = "some 500000 1000000";
struct pollfd fds;
int n;
fds.fd = open("/proc/pressure/io", O_RDWR | O_NONBLOCK);
if (fds.fd < 0) {
printf("/proc/pressure/io open error: %sn",
strerror(errno));
return 1;
}
fds.events = POLLPRI;
if (write(fds.fd, trig, strlen(trig) 1) < 0) {
printf("/proc/pressure/io write error: %sn",
strerror(errno));
return 1;
}
printf("waiting for events...n");
while (1) {
n = poll(&fds, 1, -1);
if (n < 0) {
printf("poll error: %sn", strerror(errno));
return 1;
}
if (fds.revents & POLLERR) {
printf("got POLLERR, event source is gonen");
return 0;
}
if (fds.revents & POLLPRI) {
printf("event triggered!n");
} else {
printf("unknown event received: 0x%xn", fds.revents);
return 1;
}
}
return 0;
}
在服务器上编译并运行该程序，如果当前服务器比较空闲，我们会看到程序一直在等待 IO 压力超过阈值的通知：
代码语言：javascript复制$ sudo ./monitor
waiting for events...我们为服务器制造点 IO 压力，生成一个5G大小的文件：
代码语言：javascript复制$ dd if=/dev/zero of=/home/mazhen/testfile bs=4096 count=1310720再回到示例程序的运行窗口，会发现已经收到事件触发的通知：
代码语言：javascript复制$ sudo ./monitor
waiting for events...
event triggered!
event triggered!
event triggered!
event triggered!
event triggered!
...PSI 应用案例
Facebook 是因为一些实际的需求开发了 PSI。其中一个案例是为了避免内核 OOM(Out-Of-Memory) killer 的触发。
应用在申请内存的时候，如果没有足够的 free 内存，可以通过回收 Page Cache 释放内存，如果这时 free 内存还是不够，就会触发内核的 OOM Killer，挑选一个进程 kill 掉释放内存。这个过程是同步的，申请分配内存的进程一直被阻塞等待，而且内核选择 kill 掉哪个进程释放内存，用户不可控。因此，Facebook 开发了用户空间的 OOM Killer 工具 oomd。
oomd 使用 PSI 阈值作为触发器，在内存压力增加到一定程度时，执行指定的动作，避免最终 OOM 的发生。oomd 作为第一道防线，确保服务器工作负载的健康，并能自定义复杂的清除策略，这些都是内核做不到的。
cgroup2 也支持 group 内任务的 PSI 指标追踪，这样就可以知道容器内 CPU、内存和 IO 的真实压力情况，进行更精细化的容器调度，在资源利用率最大化的同时保证任务的延迟和吞吐量。
