Webアプリケーションのキャッシュ戦略とそのパターン / Pattern and Strategy of Web Application Caching
プログラマが知っておくべき、メモリ/ディスク/ネットワークの速度まとめ - Qiita
注: 無線ネットワークは干渉などによりこの数値より遅くなる状況も十分ありえます。 ポイント メモリからの読み込みとディスクからの読み込みはランダムアクセスで1000倍程度違う とは言え、最近はディスクも結構速い きちんと繋がれた有線ネットワークからの読み込みは、ディスクより速い つまり、ディスクから読むより、同じデータセンターのマシンのメモリから読んだほうが速い モバイルネットワークだと100キロバイトのデータでも1秒以上かかることがある メモリからの読込速度の遅さは、CPUのクロック数も10G/s程度なのと、本来はL1/L2キャッシュなどがあることを考えると通常意識しなくて良い 何故この参考値をまとめたか プログラミングをする際、どのくらいの時間でどのくらいのサイズ感の処理が出来るのかを考えられることが、ある一定規模以上のサービスを開発するときは必須条件になってくると思います。 なにより
railsアプリでstackprofを使ってボトルネックを探す + JSON::Schema(2.2.1)の高速化 - CubicLouve
railsアプリが遅いって言われたので、久しぶりにrubyでisuconしてみました。 railsアプリでstackprofを使ったプロファイリング まず、自分がいつもやってる方法なのですが、config.ruにstackprofの設定を仕込みます。 stackprofはrackミドルウェアとして差し込めるようになっています。 下記設定はrailsだけでなく、sinatraでももちろん動きます。(これをいつも仕込んでおいてあります。) Gemfileにgem 'stackprof'を書いてconfig.ruに下記のように仕込んでいます。 is_stackprof = ENV['ENABLE_STACKPROF'].to_i.nonzero? stackprof_mode = (ENV['STACKPROF_MODE'] || :cpu).to_sym stackprof_interval
負荷テストツールGatlingを触ってみた - 絶品ゆどうふのタレ
負荷ツールとしてGatlingのことを少し前から耳にする機会が増えたので、利用してみることにした。 色々既出だとは思うが、公式のQuickstartに従って試してみたのでメモ。 GUIが必要だったので、今回は手元のMacで実行。 Gatlingとは Java/Scala製の負荷テストツール。 JMaterと似た感じのツールではあるが、 ハイパフォーマンス 見やすいレポートHTML developerフレンドリーなシナリオファイル というのをウリとして謳っている。 たぶん、3項目とも対JMater(重い・レポート見づらい・XMLのシナリオつらい)を意識したメリットだろうなー。 なお、シナリオファイルは。。。 Gatling simulation scripts are written in Scala, but don’t panic! わろた。 というわけで、触ってみる Install J
nginxのパラメータチューニングとh2o - Qiita
(追記:タイトルが少々煽り気味な気がしたので微妙に変更しました。) h2oとnginxの性能比較 nginxよりも速いとされるh2oですが、実際に自分でもローカルでベンチマークを取ってみました。環境は以下の通りです。 EC2のc4.8xlargeインスタンス gcc (GCC) 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16) Linux ip-172-31-13-40 3.14.35-28.38.amzn1.x86_64 #1 SMP Wed Mar 11 22:50:37 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux nginx-1.8.0 h2o-1.2.1-alpha1 wrk(ベンチマーク) ベンチマークコマンド 実行するベンチマークコマンドは以下になります。なお、オプションはできるだけRequest/secが大きくなるように調
海の向こうにあるZabbixサーバの表示をWebサーバのチューニングだけで高速化する - Qiita
海外で展開しているサービスがある関係上各サーバの監視に利用しているZabbixサーバも海外にあるのですが、ほとんどチューニングされておらず、ZabbixのWebUIの画面をロードするのが遅くて遅くてしょうがないので頑張ってチューニングしてみた時の話です。 また、チューニング前後でダッシュボードのロードにかかった時間を計測してみました。 準備 まず、Google ChromeのDeveloper Toolsでキャッシュを無効にします。 チューニング前の状態 ZabbixはよくあるApache+mod_phpによる構成です。この状態でZabbixのダッシュボード(dashboard.php)にHTTPSでアクセスするとブラウザ左下のステータスバーにページのロードにかかった時間が表示されます。 2.7秒かかっています。すごく遅いです。体感でわかるくらい遅いです。 Zabbixが定期的にポーリング
とあるサイトの高速化についてフロントエンドでやったことまとめ。 - Toro_Unit
業務で携わっている案件なのですが、アクセス数の急増が見込まれるイベントがありまして。準備期間も少なく、バックエンド側でできることがほぼないという状況でサイトを落とさないようにがんばる！というお仕事でした。レガシーソースてんこ盛り。CSSプリプロセッサとか何それ状態。 そこで実施した対策のまとめです。サーバー・アプリケーション・サイトの構成によって、効果の大小はありますが、比較的効果があったと思われるものをつらつらと。 リクエストの削減とファイルサイズの最適化 まず一番最初に考えなければいけないのがリクエスト数です。すごいおおざっぱに言うと、WEBサーバー（ApacheとかNginxとか）への負荷は、PV数×リクエスト数です。PVがそんなに無くてもそのページのリクエストがめちゃくちゃ多いとそれだけでかなりの負荷になります。リクエストを半分にできれば2倍の人数がさばけるってことに、すげーおおざ
NGINX Application Platform | NGINX
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HTTPリクエストを減らすために【序章】HTTPリクエストは甘え - MOL
このシリーズはHTTPリクエストの理解を通じてWebパフォーマンスの重要性について考える5章構成になっている。 【序章】HTTPリクエストは甘え 【CSS Sprite編】スプライト地獄からの解放 【WebFont編】ドラッグ＆ドロップしてコマンド叩いてウェーイ 【DataURI編】遅延ロードでレンダリングブロックを回避 【終章】我々には1000msの猶予しか残されていない 1日目は、HTTPリクエストの概要について説明する。 例えに、私のポートフォリオページ（t32k.me）が表示されるまでの流れを見ていく。まず、検索からでも方法はなんでもよいが、ブラウザのURLバーにt32k.meと打ち込んでアクセスする。そのページを見にいくということは、つまりt32k.meに対してHTTPスキームでリクエストするということを意味している。 クライアントであるブラウザは入力されたURLを判断して、リソ
ログからは見えてこない高負荷サイトのボトルネック : DSAS開発者の部屋
ちょうど１年前に「高負荷サイトのボトルネックを見つけるには」という記事を掲載していますが、この手のトラブルシューティングって結構大変で悩ましいですよね。はじめまして、新入りの@pandax381です。 ログからは見えてこないもの 「サイトの応答が遅い」という問題が発生した場合、その原因はどこにあるでしょうか。 Webアプリケーションの処理に時間が掛かっている DBサーバに投げたクエリーの応答が遅い サーバの処理能力を超えている などなど、いくつもの可能性があります。通常、上に挙げているような問題は、アプリケーションやサーバのログを調査することで、原因を突き止めることができます。 一方で、こういったログの調査だけでは、その原因にたどり着くことができなかったり、相当な苦労が伴うケースもあります。 あるサイトのある日の出来事 つい先日のことですが、KLabの運営している某ソーシャルゲームにて、サ
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