author Jens Axboe Thu, 3 Mar 2016 21:00:54 +0000 (14:00 -0700) committer Jens Axboe Thu, 3 Mar 2016 21:00:54 +0000 (14:00 -0700)
For some reason this was never committed, add it now.

Signed-off-by: Jens Axboe <axboe@fb.com>
 HOWTO patch | blob | blame | history fio.1 patch | blob | blame | history

diff --git a/HOWTO b/HOWTO
index c37a9e09ac53d69d94fa925a5486b8fc8387eb02..d70c9afebf04b9f0a2114e838dc340db3eeccf03 100644 (file)
--- a/HOWTO
+++ b/HOWTO
@@ -963,6 +963,7 @@ random_distribution=str:float       By default, fio will use a completely uniform
random          Uniform random distribution
zipf            Zipf distribution
pareto          Pareto distribution
+               gauss           Normal (guassian) distribution

When using a zipf or pareto distribution, an input value
is also needed to define the access pattern. For zipf, this
@@ -971,7 +972,9 @@ random_distribution=str:float       By default, fio will use a completely uniform
what the given input values will yield in terms of hit rates.
If you wanted to use zipf with a theta of 1.2, you would use
random_distribution=zipf:1.2 as the option. If a non-uniform
-               model is used, fio will disable use of the random map.
+               model is used, fio will disable use of the random map. For
+               the gauss distribution, a normal deviation is supplied as
+               a value between 0 and 100.

percentage_random=int  For a random workload, set how big a percentage should
be random. This defaults to 100%, in which case the workload
diff --git a/fio.1 b/fio.1
--- a/fio.1
+++ b/fio.1
@@ -874,15 +874,19 @@ Zipf distribution
.B pareto
Pareto distribution
.TP
+.B gauss
+Normal (gaussian) distribution
+.TP
.RE
.P
-When using a zipf or pareto distribution, an input value is also needed to
-define the access pattern. For zipf, this is the zipf theta. For pareto,
-it's the pareto power. Fio includes a test program, genzipf, that can be
-used visualize what the given input values will yield in terms of hit rates.
-If you wanted to use zipf with a theta of 1.2, you would use
+When using a \fBzipf\fR or \fBpareto\fR distribution, an input value is also
+needed to define the access pattern. For \fBzipf\fR, this is the zipf theta.
+For \fBpareto\fR, it's the pareto power. Fio includes a test program, genzipf,
+that can be used visualize what the given input values will yield in terms of
+hit rates. If you wanted to use \fBzipf\fR with a theta of 1.2, you would use
random_distribution=zipf:1.2 as the option. If a non-uniform model is used,
-fio will disable use of the random map.
+fio will disable use of the random map. For the \fBgauss\fR distribution, a
+normal deviation is supplied as a value between 0 and 100.
.TP
.BI percentage_random \fR=\fPint
For a random workload, set how big a percentage should be random. This defaults