loadaverage的三个参数

loadaverage指的是系统的平均负载值，是Linux系统的一个非常重要的指标之一，表示系统的繁忙程度。loadaverage的三个参数分别表示1分钟、5分钟、15分钟的系统平均负载值。

1分钟平均负载值是指过去1分钟内系统的平均负载值，主要反映的是当前系统的状况，是一个比较短期的指标。当1分钟平均负载值超过系统的CPU数量时，表示系统过载，可能导致系统响应变慢、进程被阻塞等现象。

5分钟平均负载值是指过去5分钟内系统的平均负载值，反映的是系统较长时间内的繁忙程度，可以用来判断系统的负载趋势。当5分钟平均负载值一直处于较高水平，可能需要进行资源优化或升级。

15分钟平均负载值是指过去15分钟内系统的平均负载值，反映的是系统的长期繁忙程度，也可以用来判断系统的负载趋势。当15分钟平均负载值一直处于较高水平，表示系统可能需要扩容或进行系统调优。

总之，通过监控loadaverage的三个参数，可以及时发现系统的负载状况，从而做到预测和调整。

相关问题

linux命令TOP参数load average详解

在Linux系统中，load average是一个非常重要的指标，它可以帮助我们了解当前系统的负载情况。Load average是一个三个数值的集合，它们分别代表了系统在过去1分钟、5分钟和15分钟内的平均负载。这三个数值分别对应于第1列、第2列和第3列。

在top命令中，我们可以通过按下“1”键来查看各个CPU核心的负载情况。在这种情况下，我们将会看到每个核心的负载情况，同时也可以查看到整个系统的平均负载情况。

下面是load average的详细解释：

1分钟内的平均负载：表示在过去1分钟内，有多少个进程处于就绪状态，但是由于CPU资源不够，无法运行。这个数字越小越好，通常应该低于CPU核心数的70%。

5分钟内的平均负载：这个数字表示在过去5分钟内，有多少个进程处于就绪状态。这个数字应该低于CPU核心数的50%。

15分钟内的平均负载：这个数字表示在过去15分钟内，有多少个进程处于就绪状态。这个数字应该低于CPU核心数的30%。

总的来说，如果load average的值超过了CPU核心数的80%，那么就意味着系统负载过重，需要采取一些措施来降低负载，否则可能会导致系统崩溃或者运行缓慢。

基于unnitest编写单元测试代码，代码为从yaml中读取数据，并测试函数，其被测函数要计算三个数据的平均值，三个数据为函数的参数，然后计算出的三个数据和平均值放在一个yaml文件中

好的，我可以帮你编写这个单元测试的代码。请确保已经安装了 PyYAML 库。

首先，我们需要准备一个 YAML 文件，其中包含测试数据和预期结果。可以按照以下格式编写：

- name: test_case_1
  input:
    a: 2
    b: 3
    c: 4
  expected_output:
    average: 3.0
    sum: 9
- name: test_case_2
  input:
    a: 10
    b: 20
    c: 30
  expected_output:
    average: 20.0
    sum: 60

接下来，我们可以编写一个被测函数 `calculate_average`，用于计算三个数的平均值和总和，并将结果保存到一个 YAML 文件中。

import yaml

def calculate_average(a, b, c, output_file):
    sum = a + b + c
    average = sum / 3
    data = {
        'sum': sum,
        'average': average
    }
    with open(output_file, 'w') as f:
        yaml.dump(data, f)

最后，我们可以编写单元测试代码，从 YAML 文件中读取测试数据和预期结果，并运行测试。以下是一个示例代码：

import unittest
import yaml

class TestCalculateAverage(unittest.TestCase):
    def test_calculate_average(self):
        with open('test_data.yaml', 'r') as f:
            test_data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
            for data in test_data:
                with self.subTest(data['name']):
                    input_data = data['input']
                    expected_output = data['expected_output']
                    output_file = 'output.yaml'
                    calculate_average(input_data['a'], input_data['b'], input_data['c'], output_file)
                    with open(output_file, 'r') as f:
                        actual_output = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
                        self.assertAlmostEqual(actual_output['average'], expected_output['average'], places=2)
                        self.assertEqual(actual_output['sum'], expected_output['sum'])

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

在单元测试中，我们首先使用 `open` 函数读取测试数据和预期结果的 YAML 文件。然后，我们遍历每个测试数据，并使用 `calculate_average` 函数计算结果，并将结果保存到一个输出文件中。接着，我们使用 `open` 函数读取输出文件，并使用 `yaml.load` 函数加载结果。最后，我们使用 `assertAlmostEqual` 函数比较实际结果和预期结果的平均值，并使用 `assertEqual` 函数比较实际结果和预期结果的总和。

这就是基于 `unittest` 编写单元测试代码的基本步骤。