負荷ツール vegita の息子 trunks を作ったお話(keep-aliveについて) - Qiita
はじめに Go6 Advent Calendar 2019 の18日目はhmarfが書かせていただきます。インターンを通じて負荷対策に興味を持ち、簡単な負荷ツールを作ろうと思い作成しました。その過程で得た知識を書いていきます。vegeta がいるなら trunks がいてもいいじゃないか！！と思い命名しました。 とりあえず、keep-alive について書きます。時間をとれたら追記していきます。 Keep-Alive Goの net/http はデフォルトでkeep-aliveが有効になっているが、コネクションの数が制限されます。コネクションの数が制限されると同時に送ることのできるリクエストの数が制限され不便です。そのためこのコネクションの数を変化させる必要があります。 ・MaxIdeleConns: デフォルト値 100 ・MaxIdeleConnsPerHost: デフォルト値 2 こ
High Performance Go Workshop
The goal for this workshop is to give you the tools you need to diagnose performance problems in your Go applications and fix them. Through the day we’ll work from the small — learning how to write benchmarks, then profiling a small piece of code. Then step out and talk about the execution tracer, the garbage collector and tracing running applications. The remainder of the day will be a chance for
Linux BPF Superpowers
Last month I spoke at Facebook's Performance @Scale event about Linux BPF Superpowers. These are coming to Linux in the 4.x series, and I've been using them in new open source performance tools. Video is on Facebook (30 mins): We've stopped calling it eBPF (extended Berkeley Packet Filter), and are now just calling it BPF, although we need a better backronym: Bytecode Probe Framework? Naming thing
Web Application 2018 From Performance Perspective
Webパフォーマンスについての話を manabiya.tech で発表しました。
Optimizing web servers for high throughput and low latency
This is an expanded version of my talk at NginxConf 2017 on September 6, 2017. As an SRE on the Dropbox Traffic Team, I’m responsible for our Edge network: its reliability, performance, and efficiency. The Dropbox edge network is an nginx-based proxy tier designed to handle both latency-sensitive metadata transactions and high-throughput data transfers. In a system that is handling tens of gigabit
Chrome Developer Toolsでパフォーマンス計測・改善 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Chrome Developer Toolsを使ったWebページのパフォーマンス計測・改善についての説明です Networkパネル、Timelineパネル、Profilesパネルの使い方を説明してから パフォーマンスの計測・改善について説明していきます Networkパネル Networkパネルはページのリクエストをしてからの通信内容の一覧を表示します 記録方法 左上のRecordボタンを押すと記録が始まる もう一度押すと記録が停止する 必要に応じて、Disable cacheやCapture screenshotsを設定する 表示項目
Linux上での計算系プログラムの性能計測のための知識とツールまとめ - 本当は怖いHPC
アプリケーションの性能最適化ツール等のまとめとリンク集です．随時更新していきたいと思っています． 私の専門分野の関係上，計算をガリガリするプログラムを対象としたものが多く，通信やWebサーバーのチューニング系は少なめです． TL;DR（時間のない人へ） とりあえずこの2つだけ嫁 Velocity 2015 linux perf tools from Brendan Gregg Velocity 2015 linux perf tools Linux Performance Profiling and Monitoring from Georg Schönberger Linux Performance Profiling and Monitoring まとめ・ノウハウ系資料 システムのパフォーマンスを改善する上で，どのコマンド／ツールをどう使えばよいか， どのようなアプローチが有効か，など
Spark 2.x Troubleshooting Guide
Apache Spark is a fast and flexible compute engine for a variety of diverse workloads. Optimizing performance for different applications often requires an understanding of Spark internals and can be challenging for Spark application developers. In this session, learn how Facebook tunes Spark to run large-scale workloads reliably and efficiently. The speakers will begin by explaining the various to
Linux Performance
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
第8回 性能テスト：ソフトウェアテスト基本テクニック｜gihyo.jp … 技術評論社
性能とは 今回は「性能テスト」について紹介していきますが、その前に「性能とは何なのか」ということを考えてみたいと思います。性能とは何なのか？一言で言うと「システムが処理結果を返す力」です。 たとえば、インターネット上のショッピングサイトで商品を買ったことがある方は多いと思いますが、その時のことを思い浮かべてください。あなたは、とあるショッピングサイトにアクセスし、気に入った商品を選んでカートに追加し、商品購入の画面へ進み、商品を送ってもらう住所や決済のためのクレジット番号を打ち込み、やっとの思いで「商品購入」のボタンを押しました。しかし、なぜか何分たっても結果が返ってきません。不安になったあなたは一度ブラウザを閉じ、再度購入をしてみようとしたところで、やっと結果が返ってきました。それまでの時間、約3分。このような場合、あなたならどう感じますか？ もちろんイライラしますよね？ そう、この「シ
PostgreSQL and MySQL: Millions of Queries per Second
This blog compares how PostgreSQL and MySQL handle millions of queries per second. Anastasia: Can open source databases cope with millions of queries per second? Many open source advocates would answer “yes.” However, assertions aren’t enough for well-grounded proof. That’s why in this blog post, we share the benchmark testing results from Alexander Korotkov (CEO of Development, Postgres Professio
DTrace for Linux 2016
Recent posts: 04 Aug 2025 » When to Hire a Computer Performance Engineering Team (2025) part 1 of 2 22 May 2025 » 3 Years of Extremely Remote Work 01 May 2025 » Doom GPU Flame Graphs 29 Oct 2024 » AI Flame Graphs 22 Jul 2024 » No More Blue Fridays 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Ar
Rust実装のabライクなツール boom-rustを書きました | hexacosa.net
最近会社のエンジニアでも Rust を使っている方がいてモチベーションさらに上がってきました。 近くで話せる人がいるというのはいいですね。といっても大阪と東京で離れてはいますが。 で、本題ですが、 boom-rust というabライクなツールを書いてみました。 もともと Python実装のboom と Go実装 があり、Rustで実装したらでどれくらいパフォーマンス違うのかなというのを比較できるかなと思い書いてみた次第です。 モチベーション 今自分の中でRustについていろいろ調べたり知見ためているところで、 小さなツールとかからプロダクション環境に投入していきたいなと考えてるところです。 その知見ためる一環として実際のツールなりライブラリをいろいろ書いていこうというのがあり、 boom-rustもそういうモチベーションで書きました。 今そういったツールは主にGoで書いてたりするので、 特
Is TLS Fast Yet?
TLS has exactly one performance problem: it is not used widely enough. Everything else can be optimized. Data delivered over an unencrypted channel is insecure, untrustworthy, and trivially intercepted. We owe it to our users to protect the security, privacy, and integrity of their data — all data must be encrypted while in flight and at rest. Historically, concerns over performance have been the
リトルの法則 - Wikipedia
リトルの法則（リトルのほうそく、英: Little's law）あるいはリトルの定理（リトルのていり、英: Little's theorem）とは、待ち行列理論において 安定な系において長時間平均化した顧客数 L（与えられた負荷、offered load）は、長時間平均化した到着率λと、長時間平均化した顧客が系に費やす時間 W の積に等しい、すなわち という法則である。 本法則は直感的には理にかなったものであるが、対象がどのような確率分布であってもこの振る舞いをするという点と、到着した顧客やサービスする顧客に基づいてどのようにスケジュールするかについて何の仮定も設けない点は特筆すべきである。 最初の証明は1961年[訳語疑問点]に当時ケース・ウェスタン・リザーブ大学にいたジョン・リトル（John Little）によって発表された。この法則はいかなるシステムにも適用でき、また特にシステム内の
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はてなブログにおけるページ表示速度改善の取り組みについて - Hatena Developer Blog
こんにちは、id:hakobe932です。はてなブログではユーザ体験の改善のために、ページ表示速度を向上させるための様々な取り組みを行っています。このエントリーでは、はてなブログで行っている、ブラウザキャッシュの活用、JavaScriptのページ最下部での読み込み、JavaScriptの圧縮、という3つの取り組みについて解説します。 ブラウザキャッシュの活用 同じ内容のJavaScriptやCSSを、ページを表示するたびにダウンロードすると、余分なHTTPリクエストが発生しますし、読み込み時間がかかります。 ブラウザのキャッシュを利用できれば、余分なリクエストを減らすことができます。はてなブログでは、なるべく長い間ブラウザにキャッシュを保存するために、JavaScriptなどの一部の種類のファイルのレスポンスに、以下のようなヘッダを指定しています。 $ curl -I http://hat
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GitHub - fukata/golang-stats-api-handler: Golang cpu, memory, gc, etc information api handler.
スケールアウト再考
GitHub - kazuho/wpbench: benchmark the load timings of a web page
