Что означает постоянная нагрузка на CPU в 60% для сервера?

Ответ

Постоянная нагрузка на CPU в 60% означает, что процессорные ядра в среднем на 60% своего времени заняты выполнением задач, а на 40% — простаивают. Оценка этого показателя зависит от контекста.

Это хорошо или плохо?

С одной стороны, это может быть хорошо. Это говорит о том, что ресурсы сервера используются эффективно. Если сервер выполняет ресурсоёмкие задачи (например, обработка видео, сложные вычисления, обслуживание высоконагруженного API), то 60% — это здоровый и стабильный показатель. Остаётся 40% запаса мощности для обработки пиковых нагрузок.
С другой стороны, это может быть поводом для беспокойства. Если сервер в основном простаивает и такая нагрузка появляется неожиданно, это может указывать на проблемы: неэффективный код, зацикливание процесса, вредоносную активность или неправильную конфигурацию.

На что обратить внимание?

Характер нагрузки: Это средняя нагрузка по всем ядрам или одно ядро загружено на 100%, а остальные простаивают? "Забитое" одно ядро может указывать на однопоточную программу, которая стала узким местом.
Load Average (LA): Это более важный показатель, чем мгновенная загрузка CPU. LA показывает среднее количество процессов в очереди на выполнение. Если LA растёт вместе с CPU, значит, задачам приходится ждать своей очереди, и производительность скоро упадёт.
Контекст: Для веб-сервера, отдающего статику, 60% — это очень много. Для сервера, кодирующего видео, 60% — это нормальная рабочая нагрузка.

Как это мониторить в Go?

Вместо написания собственного кода для сбора метрик, в Go-приложениях принято использовать стандартные подходы:

Экспорт метрик для Prometheus: С помощью библиотеки promhttp из prometheus/client_golang приложение открывает HTTP-эндпоинт (обычно /metrics), с которого система мониторинга Prometheus периодически собирает данные, включая использование CPU, памяти, и специфичные для приложения метрики.
Профилирование через pprof: Встроенный пакет net/http/pprof позволяет подключаться к работающему приложению и анализировать, какие именно функции создают нагрузку на CPU.
Системные утилиты: Использование библиотек вроде gopsutil/cpu для прямого получения системных метрик из кода, если это необходимо для логики самого приложения.