vendor/github.com/go-kit/kit/metrics/teststat/populate.go

   1 package teststat
   2
   3 import (
   4         "math"
   5         "math/rand"
   6
   7         "github.com/go-kit/kit/metrics"
   8 )
   9
  10 // PopulateNormalHistogram makes a series of normal random observations into the
  11 // histogram. The number of observations is determined by Count. The randomness
  12 // is determined by Mean, Stdev, and the seed parameter.
  13 //
  14 // This is a low-level function, exported only for metrics that don't perform
  15 // dynamic quantile computation, like a Prometheus Histogram (c.f. Summary). In
  16 // most cases, you don't need to use this function, and can use TestHistogram
  17 // instead.
  18 func PopulateNormalHistogram(h metrics.Histogram, seed int) {
  19         r := rand.New(rand.NewSource(int64(seed)))
  20         for i := 0; i < Count; i++ {
  21                 sample := r.NormFloat64()*float64(Stdev) + float64(Mean)
  22                 if sample < 0 {
  23                         sample = 0
  24                 }
  25                 h.Observe(sample)
  26         }
  27 }
  28
  29 func normalQuantiles() (p50, p90, p95, p99 float64) {
  30         return nvq(50), nvq(90), nvq(95), nvq(99)
  31 }
  32
  33 func nvq(quantile int) float64 {
  34         // https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution#Quantile_function
  35         return float64(Mean) + float64(Stdev)*math.Sqrt2*erfinv(2*(float64(quantile)/100)-1)
  36 }
  37
  38 func erfinv(y float64) float64 {
  39         // https://stackoverflow.com/questions/5971830/need-code-for-inverse-error-function
  40         if y < -1.0 || y > 1.0 {
  41                 panic("invalid input")
  42         }
  43
  44         var (
  45                 a = [4]float64{0.886226899, -1.645349621, 0.914624893, -0.140543331}
  46                 b = [4]float64{-2.118377725, 1.442710462, -0.329097515, 0.012229801}
  47                 c = [4]float64{-1.970840454, -1.624906493, 3.429567803, 1.641345311}
  48                 d = [2]float64{3.543889200, 1.637067800}
  49         )
  50
  51         const y0 = 0.7
  52         var x, z float64
  53
  54         if math.Abs(y) == 1.0 {
  55                 x = -y * math.Log(0.0)
  56         } else if y < -y0 {
  57                 z = math.Sqrt(-math.Log((1.0 + y) / 2.0))
  58                 x = -(((c[3]*z+c[2])*z+c[1])*z + c[0]) / ((d[1]*z+d[0])*z + 1.0)
  59         } else {
  60                 if y < y0 {
  61                         z = y * y
  62                         x = y * (((a[3]*z+a[2])*z+a[1])*z + a[0]) / ((((b[3]*z+b[3])*z+b[1])*z+b[0])*z + 1.0)
  63                 } else {
  64                         z = math.Sqrt(-math.Log((1.0 - y) / 2.0))
  65                         x = (((c[3]*z+c[2])*z+c[1])*z + c[0]) / ((d[1]*z+d[0])*z + 1.0)
  66                 }
  67                 x = x - (math.Erf(x)-y)/(2.0/math.SqrtPi*math.Exp(-x*x))
  68                 x = x - (math.Erf(x)-y)/(2.0/math.SqrtPi*math.Exp(-x*x))
  69         }
  70
  71         return x
  72 }