Der uptime-Befehl ist ein unverzichtbares Tool in Linux-Systemen, das die Laufzeit seit dem letzten Boot, die Anzahl angemeldeter Benutzer und die Systemlast anzeigt. Er stammt aus dem Paket procps und liest Daten direkt aus /proc/uptime sowie Kernel-Informationen. Normale User nutzen es für eine schnelle Systemübersicht, während Sysadmins es zur Performance-Diagnose einsetzen.
Standardausgabe detailliert
Eine typische Ausgabe sieht so aus:
20:18:54 up 3 min, 1 user, load average: 1.76, 1.20, 0.50- Aktuelle Uhrzeit (z. B.
20:18:54): Zeigt die Systemzeit an. - Systemlaufzeit (z. B.
up 3 min): Zeit seit dem Boot, formatiert in Tagen, Stunden oder Minuten. - Angemeldete User (z. B.
1 user): Anzahl aktuell eingeloggter Benutzer. - Load Average (z. B.
1.76, 1.20, 0.50): Durchschnittliche CPU-/Prozessorlast über 1, 5 und 15 Minuten. Werte unter 1 deuten auf freie Ressourcen hin; bei Mehrkern-CPUs multipliziert man mit der Kernanzahl (z. B. >2 bei Dual-Core signalisiert Überlast).
Load Average
Der Load Average in Linux misst die durchschnittliche Anzahl von Prozessen, die auf CPU-Zeit warten oder blockiert auf I/O (z. B. Festplatte, Netzwerk) sind, über drei Zeitintervalle: 1, 5 und 15 Minuten. Er wird als drei kommagetrennte Werte dargestellt (z. B. 0.77, 0.91, 0.82), wobei der erste Wert die jüngste Last (letzte Minute) zeigt und der letzte die stabilste Trendlinie (15 Minuten). Im Gegensatz zur reinen CPU-Auslastung berücksichtigt er auch wartende Prozesse in der Run Queue und I/O-Blockaden.
Berechnung und Interpretation
Die Werte sind exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitte aus dem Kernel (/proc/loadavg), wobei jeder laufende oder wartende Prozess die Last um 1 erhöht. Bei einem Single-Core-System gilt: unter 1 = freie CPU, genau 1 = voll ausgelastet (kein Warten), über 1 = Überlast (Warteschlange wächst). Bei Multicore-CPUs (z. B. 4 Kerne) multipliziert man mit der Kernanzahl: >4 signalisiert Probleme, da 1 pro Kern ideal ist; 0.77 bei 4 Kernen bedeutet ca. 19% Auslastung pro Kern.
Einflussfaktoren und Ursachen
Hohe Load Average entstehen durch CPU-Überlast, I/O-Engpässe (z. B. langsame Festplatten), Speichermangel (Swapping) oder viele Prozesse. Ein hoher Wert bei niedriger CPU-Nutzung deutet oft auf I/O-Probleme hin, da blockierte Prozesse die CPU „halten“. Tools wie top, htop oder glances zeigen Kerne und Load parallel für bessere Diagnose.
Praktische Nutzung
Normale User prüfen mit uptime oder top, ob das System responsiv bleibt (Load < Kernanzahl). Sysadmins überwachen Trends: steigender 15-Minuten-Wert warnt vor langfristigen Bottlenecks, ideal für Skripte oder Monitoring (z. B. Nagios). Bei Überlast: top sortieren nach CPU/I/O, unnötige Prozesse killen oder Ressourcen skalieren.
Optionen
# Pretty-Format nur für Laufzeit, z. B. up 5 days, 2 hours, 34 minutes – ideal für Skripte.
uptime -p
# Startzeit des Systems, z. B. 2023-05-15 13:10:32
uptime -s: Nutzen für normale User
Normale User prüfen mit uptime schnell, ob das System stabil läuft, z. B. nach Updates oder Neustarts. Es hilft, Abstürze zu erkennen (kurze Laufzeit) oder hohe Last zu vermeiden, indem man unnötige Programme schließt. Kombiniert mit watch uptime siehst du Echtzeit-Änderungen.
Nutzen für Sysadmins
Sysadmins überwachen Server-Stabilität: Lange Uptime signalisiert Zuverlässigkeit, steigende Load Average warnt vor Bottlenecks. Es eignet sich für Monitoring-Skripte, RHCSA-Tests oder Logs via journalctl. Bei hoher Last folgen Tools wie top oder htop.
