perf: Fix scenario names that should not contain %
authorGeneviève Bastien <gbastien+lttng@versatic.net>
Fri, 1 Apr 2016 18:22:18 +0000 (14:22 -0400)
committerGenevieve Bastien <gbastien+lttng@versatic.net>
Fri, 1 Apr 2016 20:16:51 +0000 (16:16 -0400)
The Scenario constructor in the o.e.test.performance contains this line of
code:

Assert.assertFalse(scenario.indexOf('%') >= 0);

This constructor does not appear to be called at insert, or it would fail, but
it is when reading the scenario data, which explains the performance tests job
failures when retrieving the data to display on
http://istmffastyet.dorsal.polymtl.ca.

Also changes the short names, that are limited to 40 characters in the database

Change-Id: If2a259e92595377a9a1872b008576a4564390038
Signed-off-by: Geneviève Bastien <gbastien+lttng@versatic.net>
Reviewed-on: https://git.eclipse.org/r/69750
Reviewed-by: Hudson CI
Reviewed-by: Matthew Khouzam <matthew.khouzam@ericsson.com>
Reviewed-by: Marc-Andre Laperle <marc-andre.laperle@ericsson.com>
statesystem/org.eclipse.tracecompass.statesystem.core.tests/perf/org/eclipse/tracecompass/statesystem/core/tests/perf/historytree/HistoryTreeBackendBenchmark.java

index dda43543bfaf71130217697f10745bc046eb286e..1ac1c6037c46e2fc8ed5dfbfa06f22cfe84fafd9 100644 (file)
@@ -70,6 +70,7 @@ public class HistoryTreeBackendBenchmark {
 
     private File fTempFile;
     private final String fName;
+    private final String fShortName;
     private final int fNbAttrib;
     private final int fNbAvgIntervals;
     private final int fNbLoops;
@@ -81,6 +82,9 @@ public class HistoryTreeBackendBenchmark {
      *
      * @param name
      *            The name of the test
+     * @param shortName
+     *            A short name for this scenario (at most 40 characters,
+     *            otherwise it will be truncated in the DB)
      * @param nbAttrib
      *            The number of attributes
      * @param nbAvgIntervals
@@ -94,8 +98,9 @@ public class HistoryTreeBackendBenchmark {
      *            A distribution method that will return the next interval
      *            duration according to an algorithm
      */
-    public HistoryTreeBackendBenchmark(String name, int nbAttrib, int nbAvgIntervals, int nbLoops, HTBValues values, IIntervalDistribution distributionMethod) {
+    public HistoryTreeBackendBenchmark(String name, String shortName, int nbAttrib, int nbAvgIntervals, int nbLoops, HTBValues values, IIntervalDistribution distributionMethod) {
         fName = name;
+        fShortName = shortName;
         fNbAttrib = nbAttrib;
         fNbAvgIntervals = nbAvgIntervals;
         fNbLoops = nbLoops;
@@ -171,14 +176,14 @@ public class HistoryTreeBackendBenchmark {
     @Parameters(name = "{index}: {0}")
     public static Iterable<Object[]> getParameters() {
         return Arrays.asList(new Object[][] {
-                { "Average case: 1500 attributes, integers, interval duration random around limit l with 75% within [0.5l, 1.5l]", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT },
-                { "Vertical scaling (more attributes)", 3500, DEFAULT_NB_INTERVALS, 5, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT },
-                { "Horizontal scaling (more intervals/attribute)", DEFAULT_NB_ATTRIB, 20000, 10, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT },
-                { "Interval durations uniformly distributed within [1, 2l]", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.INTEGERS, UNIFORM },
-                { "Interval durations with 10% outliers > 2l", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT_10_PERCENT_OUTLIERS },
-                { "Data type: strings", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.STRINGS, CLOSER_TO_LIMIT },
-                { "Data type: longs", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.LONGS, CLOSER_TO_LIMIT },
-                { "Data type: doubles", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.DOUBLES, CLOSER_TO_LIMIT },
+                { "Average case: 1500 attributes, integers, interval duration random around limit l with 75 percent within [0.5l, 1.5l]", "Average case", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT },
+                { "Vertical scaling (more attributes)", "Vertical scaling", 3500, DEFAULT_NB_INTERVALS, 5, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT },
+                { "Horizontal scaling (more intervals/attribute)", "Horizontal scaling", DEFAULT_NB_ATTRIB, 20000, 10, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT },
+                { "Interval durations uniformly distributed within [1, 2l]", "Uniform distribution of intervals", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.INTEGERS, UNIFORM },
+                { "Interval durations with 10 percent outliers > 2l", "Distribution with outliers", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.INTEGERS, CLOSER_TO_LIMIT_10_PERCENT_OUTLIERS },
+                { "Data type: strings", "Data type: strings", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.STRINGS, CLOSER_TO_LIMIT },
+                { "Data type: longs", "Data type: longs", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.LONGS, CLOSER_TO_LIMIT },
+                { "Data type: doubles", "Data type: doubles", DEFAULT_NB_ATTRIB, DEFAULT_NB_INTERVALS, DEFAULT_LOOP_COUNT, HTBValues.DOUBLES, CLOSER_TO_LIMIT },
         });
     }
 
@@ -252,16 +257,16 @@ public class HistoryTreeBackendBenchmark {
 
         Performance perf = Performance.getDefault();
         PerformanceMeter pmBuild = perf.createPerformanceMeter(TEST_PREFIX + TEST_BUILDING_ID + fName);
-        perf.tagAsSummary(pmBuild, TEST_BUILDING_ID + fName, Dimension.CPU_TIME);
+        perf.tagAsSummary(pmBuild, TEST_BUILDING_ID + fShortName, Dimension.CPU_TIME);
 
         PerformanceMeter pmSingleQuery = perf.createPerformanceMeter(TEST_PREFIX + TEST_SINGLE_QUERY_ID + fName);
-        perf.tagAsSummary(pmSingleQuery, TEST_SINGLE_QUERY_ID + fName, Dimension.CPU_TIME);
+        perf.tagAsSummary(pmSingleQuery, TEST_SINGLE_QUERY_ID + fShortName, Dimension.CPU_TIME);
 
         PerformanceMeter pmFullQuery = perf.createPerformanceMeter(TEST_PREFIX + TEST_FULL_QUERY_ID + fName);
-        perf.tagAsSummary(pmFullQuery, TEST_FULL_QUERY_ID + fName, Dimension.CPU_TIME);
+        perf.tagAsSummary(pmFullQuery, TEST_FULL_QUERY_ID + fShortName, Dimension.CPU_TIME);
 
         PerformanceMeter pmRangeQuery = perf.createPerformanceMeter(TEST_PREFIX + TEST_QUERY_RANGE_ID + fName);
-        perf.tagAsSummary(pmRangeQuery, TEST_QUERY_RANGE_ID + fName, Dimension.CPU_TIME);
+        perf.tagAsSummary(pmRangeQuery, TEST_QUERY_RANGE_ID + fShortName, Dimension.CPU_TIME);
 
         for (int i = 0; i < fNbLoops; i++) {
             try {
This page took 0.028633 seconds and 5 git commands to generate.