这就好比我们用top命令查看CPU占用率一样，top命令默认1秒刷新一次，每次刷新你将看到这1秒内所有进程各自对CPU的占用情况 。这里的占用率是个统计值，假设有一个进程在这1秒内持续运行了100毫秒，那么我们认为它占用了10%的CPU 。如果把1秒刷新一次改成1毫秒刷新一次呢？那么我们将有90%的机率看到这个进程占用0%的CPU、10%的机率占用100%的CPU 。而无论是0%、还是100%，都不是这个进程真实的CPU占用率的体现 。必须把一段时间以内的CPU占用率综合起来看，才能得到我们需要的那个值 。
run_queue的load值也是这样 。有些进程可能频繁地在TASK_RUNNING和非TASK_RUNNING状态之间变换，导致run_queue的load值不断抖动 。光看某一时刻的load值，我们是体会不到run_queue的负载情况的，必须将一段时间内的load值综合起来看才行 。于是，run_queue结构中维护了一个保存load值的数组：
unsigned long cpu_load[CPU_LOAD_IDX_MAX] （目前CPU_LOAD_IDX_MAX值为5）
每个CPU上，每个tick的时钟中断会调用到update_cpu_load函数，来更新该CPU所对应的run_queue的cpu_load值 。这个函数值得罗列一下：
/* this_load就是run_queue实时的load值 */unsigned long this_load = this_rq->load.weight;for (i = 0, scale = 1; i < CPU_LOAD_IDX_MAX; i++, scale += scale) { unsigned long old_load = this_rq->cpu_load[i]; unsigned long new_load = this_load; /* 因为最终结果是要除以scale的，这里相当于上取整 */ if (new_load > old_load) new_load += scale-1; /* cpu_load[i] = old_load + (new_load - old_load) / 2^i */ this_rq->cpu_load[i] = (old_load*(scale-1) + new_load) >> i;}cpu_load[i] = old_load + (new_load - old_load) / 2^i 。i值越大，cpu_load[i]受load的实时值的影响越小，代表着越长时间内的平均负载情况 。而cpu_load[0]就是实时的load 。
尽管我们需要的是一段时间内的综合的负载情况，但是，为什么不是保存一个最合适的统计值，而要保存这么多的值呢？这是为了便于在不同场景下选择不同的load 。如果希望进行进程迁移，那么应该选择较小的i值，因为此时的cpu_load[i]抖动比较大，容易发现不均衡；反之，如果希望保持稳定，那么应该选择较大的i值 。
那么，什么时候倾向于进行迁移、什么时候又倾向于保持稳定呢？这要从两个维度来看：
第一个维度，是当前CPU的状态 。这里会考虑三种CPU状态：
1、CPU刚进入IDLE（比如说CPU上唯一的TASK_RUNNING状态的进程睡眠去了），这时候是很渴望马上弄一个进程过来运行的，应该选择较小的i值；
2、CPU处于IDLE，这时候还是很渴望弄一个进程过来运行的，但是可能已经尝试过几次都无果了，故选择略大一点的i值；
3、CPU非IDLE，有进程正在运行，这时候就不太希望进程迁移了，会选择较大的i值；
第二个维度，是CPU的亲缘性 。离得越近的CPU，进程迁移所造成的缓存失效的影响越小，应该选择较小的i值 。比如两个CPU是同一物理CPU的同一核心通过SMT（超线程技术）虚拟出来的，那么它们的缓存大部分是共享的 。进程在它们之间迁移代价较小 。反之则应该选择较大的i值 。（后面将会看到linux通过调度域来管理CPU的亲缘性 。）
至于具体的i的取值，就是具体策略的问题了，应该是根据经验或实验结果得出来的，这里就不赘述了 。
调度域前面已经多次提到了调度域（sched_domain） 。在复杂的SMP系统中，为了描述CPU与CPU之间的亲缘关系，引入了调度域 。
两个CPU之间的亲缘关系主要有以下几种：
1、超线程 。超线程CPU是一个可以“同时”执行几个线程的CPU 。就像操作系统通过进程调度能够让多个进程“同时”在一个CPU上运行一样，超线程CPU也是通过这样的分时复用技术来实现几个线程的“同时”执行的 。这样做之所以能够提高执行效率，是因为CPU的速度比内存速度快很多（一个数量级以上） 。如果cache不能命中，CPU在等待内存的时间内将无事可做，可以切换到其他线程去执行 。这样的多个线程对于操作系统来说就相当于多个CPU，它们共享着大部分的cache，非常之亲近；
2、同一物理CPU上的不同核心 。现在的多核CPU大多属于这种情况，每个CPU核心都有独立执行程序的能力，而它们之间也会共享着一些cache；
3、同一NUMA结点上的CPU；
4、不同NUMA结点上的CPU；
在NUMA（非一致性内存体系）中，CPU和RAM以“结点”为单位分组 。当CPU访问与它同在一个结点的“本地”RAM芯片时，几乎不会有竞争，访问速度通常很快 。相反的，CPU访问它所属结点之外的“远程”RAM芯片就会非常慢 。
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