results/parse-sfsres.py

   1 #!/usr/bin/python
   2 # coding=utf-8
   3 #
   4 # Parse the sfsres log file generated by SPECsfs to generate more detailed
   5 # latency statistics than in the sfssum summary file.
   6
   7 import re, sys
   8
   9 def extract_re(lines, regexp):
  10     if isinstance(regexp, str):
  11         regexp = re.compile(regexp)
  12     for l in lines:
  13         m = regexp.match(l)
  14         if m: return m
  15
  16 def parse_run(lines, timestamp, outfp=sys.stdout):
  17     #print timestamp
  18     requested_load = extract_re(lines, r"\s*Requested Load.*= (\d+)")
  19     load = int(requested_load.group(1))
  20     results = extract_re(lines, r"SFS NFS THROUGHPUT:\s*([\d.]+).*RESPONSE TIME:\s*([\d.]+) Msec/Op")
  21
  22     # Extract the stable of per-operation counts, response times, etc.
  23     regexp = re.compile(r"^(\w+)" + r"\s*([\d.]+)%?" * 9)
  24     table = {}
  25     for l in lines:
  26         m = regexp.match(l)
  27         if m:
  28             table[m.group(1)] = [float(m.group(i)) for i in range(2, 11)]
  29
  30     outfp.write("%d\t%s\t%s" % (load, results.group(1), results.group(2)))
  31     for o in ('read', 'write', 'getattr'):
  32         outfp.write("\t%s\t%s" % (table[o][5], table[o][6]))
  33     outfp.write("\n")
  34
  35 def parse_sfsres(fp):
  36     timestamp = None
  37     run_data = []
  38     for line in fp:
  39         m = re.match(r"^([^*]+) \*{32,}$", line)
  40         if m:
  41             if len(run_data) > 0:
  42                 parse_run(run_data, timestamp)
  43             run_data = []
  44             timestamp = m.group(1)
  45         else:
  46             run_data.append(line)
  47     if len(run_data) > 0:
  48         parse_run(run_data, timestamp)
  49
  50 if __name__ == '__main__':
  51     parse_sfsres(sys.stdin)