性能测试中,各个服务器资源占用统计分析是一个很重要的组成部分,通常我们使用nmon这个工具来进行监控以及监控结果输出。
一. 在监控阶段使用类似下面的命令
./nmon -f write_3s_20vu.nmon -t -s 30 -c 100 进行监控.
-f 这是nmon必选参数，并且必须放在第一个，就是输出文件的意思；通常我们指定一个当前场景的简写,方便后期统计;
-s 表示nmon采样的频率单位为秒;
-c 表示nmon采样的次数;
-t 输出top process
二. 分析阶段 我们通常需要 CPU(%)、MEM(%)、DISKBUSY(%)、NET(MB)几个相关数值
1. 关于有效行
由于nmon启动时间未必是应用平稳的时间，同时nmon监控时间段也许比应用施压的要长；所以nmon的结果里常常存在一些明显不合理的数据–比如前几次结果的CPU等占用明显低于中段的平均数据，或者后面几次采样结果很小；对于这样的数据我们在分析的时候要予以过滤；
2. CPU 占用
CPU_ALL 表，的CPU%列取平均值即可—注意下图中红框中就是无效数据；
2. DISKBUSY
DISKBUSY表，对于单磁盘服务器直接对SDA列取平均即可；多服务器的话看情况而定–若果只有一个磁盘有压力那么就选择那个磁盘即可，要是两个磁盘均有则要合起来取个平均；
3. MEM%
在MEM表里面使用如下公式计算出每行的内存使用率并进行取平均：
（Memtotal – Memfree – cached – buffers）/Memtotal * 100即( =(B2-F2-K2-N2)/B2*100)
通过分析内存使用率的趋势，可定位是否内存泄露情况。
有人看到内存使用率是99%，就认为内存用满了，并没有区分内存分页是什么类型，这样武断的说内存用满了是不科学的。在AIX上主要关注的是计算内存占整个物理内存的百分比，linux上主要关注的是active内存占整个物理内存的百分比。
4. NET(MB) 网络占用是唯一需要转换为MB的而不是%
找到eth0-total eth1-total中不为0的那列,取平均并除以1024
要留心数据的变化规律和有效性,灵活的过滤掉无效的数据,一般用CPU来过滤无效行,并在其他三项中统一用有效行数来计算;
Shell脚本查看linux系统性能瓶颈 文中有已写的shell脚本，从脚本中可看出从linux命令中如何获取服务器各项资源的值。可以与nmon结合一块分析。
