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到了多核时代，这三个数据自然可以乘以你的CPU个数。注意，Linux计算时，不会区分服务器上是几处理器还是几核心，所以又有两条新准则。

“核心数=最大负载”法则( number of cores：max load)多核系统上，负载不要高过设备的核心数。

“啥核心都是核心”法则( cores is cores)核心如何分布在CPU上不重要。两个四核心，四个双核心，八个单核心，效果是一样的。对于计算平均负载来说，它们都是八核心。

    当然，以上准则都只是在普通情况下的经验总结，实际情况还需要大家自己跟踪分析。

    比如当核心数多到好几十时，Linux轮询各核心来统计单核负载的耗时长到足以让某些任务状态变化，这时候平均负载会普遍比实际情况偏低。针对这方面，Linux内核社区已经有些补丁尽量调整算法。

    比如在虚拟机环境下，因为时钟中断是由软件模拟的，在实际负载较高的时候，时钟中断会被高优先级抢占，导致平均负载计算时长比实际更长，计算结果也就偏高。笔者在虚拟机上见到过高达2000+的平均负载，而此时服务器还可以SSH登录。

    又比如某些单核时代的软件，像Squid，本身无法运用多核的优势。这时候，其他的空余资源无法帮助服务提高性能，我们也只能关注单核负载的影响。

1.2.3  df

该命令常见的用法有两种，罗列如下。

$ df -h      . .

Filesystem    Size Used Avail Use% Mounted on

/dev/sda8    121G' 14G1 103G 12% /    .

udev      .  981M 4.OK 981M  1% /dev

tmpfs    :;  397M 856K 396M  loo /run

$ df -Ti

Filesystem   Type     Inodes IUsed: ' IFree IUse% Mounted on