接下来看看实际指标的计算方法。

首先是负载值的定义。考虑到单机指标太多，业务复杂，所以一律是用百分比来反映负载状况。如10%负载、80%负载、200%负载等。这样单位统一直观。而不需要去考虑具体单位和具体数值。以CPU使用率为例，假设当CPU使用率为80%的时候，负载为100%，那么将80定义为CPU使用率的基准值，当CPU使用率为40%的时候，计算出来的负载为50%，而当CPU使用率为100%时，计算出来的负载为125%。同样其他指标需要定义一些基准值做为负载100%的值。例如百M网卡定义80M为100%负载等。

这样单机所有基础指标均可以使用百分比表示，CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、磁盘空间使用率、网卡出入包量、网卡出入流量等均换算成负载比例，根据设备所属类型（WEB、DB、CACHE、逻辑等）设计权重结合计算公式得到单机负载值，如：

单机负载 = AVG(CPU使用率*权重/CPU使用率基准,出流量*权重/出流量基准…);

实际上单机负载的作用只在于计算高负载设备数。因为这样的计算方式累加到集群中的负载值误差会偏大。为了修正这一问题，引入集群指标负载的概念，即：集群的CPU使用率负载、集群流量负载等，由于同一集群的各项指标较相近，这样将同类型指标进行叠加，减少误差，其公式如下：

集群CPU使用率负载 = AVG(设备1CPU使用率/CPU使用率基准,设备2CPU使用率/CPU使用率基准,…);

从业务结构上看，会有如下关系图：

逻辑结构示意图

以上为现阶段使用的计算关系图，还有另外一种误差较大的关系图如下：

单机管理关系图

上图设备负载计算主要用于单机负载管理上，实际从单机负载直接计算集群负载的误差会较大，所以一般会采用前一种计算逻辑。不过视图2还能较为直观反映某一集群的负载均衡问题。

出处：蓝色理想
责任编辑：bluehearts

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