Rubocop Performanceを測ってみた。前編 - アクトインディ開発者ブログ
morishitaです。 以前、弊社のWebエンジニアキエンが次のエントリで紹介した prontoによる自動レビューですが、今ではほかのRailsアプリケーションにも導入して使っています。 tech.actindi.net うっかりしたコードを書くと容赦のない指摘コメントが付きます。 その多くはコードフォーマットに関するものなのですが、時々rubocop-performanceにより「遅いかもしれないので書き直しましょう」という指摘をされます。 へーそうなのかーと素直に修正してきたのですが、ツールを活用するのはいいのだけど、盲従するのは良くないぁと心に引っかかるものを感じていました。 JuanitoFatas/fast-rubyにも測定結果があるのですが、ざっと見て古すぎるRubyバージョン（2.2など）での結果が更新されていないものが結構あるなぁと思いました。 また、Rubyのバージョン
Webpagetestでサイトのパフォーマンスを定期計測する - アクトインディ開発者ブログ
morishitaです。 今回は社内でプライベートに運用している Webpagetest について紹介します。 日経新聞やDev.toなど爆速を実現している Web サイトが度々話題となります。 それは Web サイトにとってページの表示速度が非常に重要で関心が高いからだと思います。 サーバサイドの速度も重要ですが、近年、クライアントサイドの描画スピードのチューニングにも注目が集まっています。 残念ながら爆速といえる状態は実現できてはいませんが、 いこーよやいこレポでもページの表示速度は重要だと考えていて絶えず改善を続けています。 速度改善は計測から始まります。 まず現状を計測してボトルネックを把握し、改善施策を実施してまた計測、そして前後を比較する。 それにより施策の効果を測ることができます。 その計測、皆さんどうしているでしょうか？ 手っ取り早いツールとしては Chrome のデベロッ
httperf でパフォーマンステストを行う - satococoa's blog
$ man httperfするとたくさんのオプションの説明が出てきますが、とりあえず使った物は以下の通り。 hog: 必要な限り多くのTCPポートを使おうとします。指定しないと1024 から 5000 ポートしか使ってくれないのでボトルネックになってしまうことがあるそうです。(正直よくわかってないです。) server: ドメインかIPを指定 port: 接続先ポート wlog: アクセス先のpathのリストが入ったファイルを指定する。頭のY/Nはファイル末尾まで終わった後にもう一度頭から繰り返すか。Nにすると、そこで動作終了します。 rate: 1秒あたりのリクエスト数 num-conn: 合計接続数。接続数がこの値に達すると動作終了します。 num-call: 1接続あたりのリクエスト数。今回はセッションを使ったりしないステートレスなサーバなのでシンプルに1にしてみました。 timeo
ZFSパフォーマンス問題
以前のエントリで少し触れましたが、会社の新しいサーバにZFSを導入しました。 実は、導入したのは良いのですが、先日新しいサーバの方にログインして、比較的容量が大きなファイルを書き込んだりしていると突然不自然に負荷がかかり、OSのロードアベレージがみるみるうちに上昇しました。 この状況から、CPUに対する負荷ではなくI/O処理に負荷がかかっている、即ち、新しく導入したZFSに問題があるのではないか、ということに気がつきました。 そしてその状況を解決すべくチューニングを行ったのですが、決定的には早くはなりませんでした。 そこでマシンを1台用意して、現在動かしているサーバと同じOSでチューニングテスト用の環境を作成した時のことです。 ここで新たにZFSのストレージプールを作成するのですが、ストレージプール作成コマンドを実行するときにあることに気がつきました。 「現在動かしているシステムでストレー
「Java のヒープサイズ」についての簡単な説明
Java のヒープ領域及び 非ヒープ領域、メモリ管理について簡単に説明いたします。 ヒープやヒープサイズはガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) と密接な関連があります。以下のページも合わせて参照ください。 ガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) についての簡単な説明と調査方法 Java のオブジェクトは、大きく分けて、New、Old 、Permanent というメモリ領域で管理されます。 新しいオブジェクトを格納するのが New 領域と呼ばれ、古いオブジェクトを格納するのが Old 領域と呼ばれます。 Permanent 領域にはクラスやメソッドなどの情報が格納されます。 ( これらは Permanent Generation, Tenured Generation, Young Generation とも
Perf4Jを使ったパフォーマンス解析とモニタリング
原文(投稿日：2009/4/23)へのリンク 「アプリケーションの高速性やスケーラビリティに間違いのないことをステージング環境で時間をかけて確認したのに、その後プロダクションに入った途端に、どういうわけかパフォーマンスが急降下する」 -- これはまさに多数の開発者に馴染み深いマーフィーの法則です。さらに都合の悪いケースになると、通常は速いのに、上司や、動作について苦情を言う重要な顧客から見た場合に限って、いつもノロノロした動作になります。こうした断続的なパフォーマンスボトルネックを追跡するには、詳細なロギングと解析が必要不可欠です。 しかし、サービス指向アーキテクチャと広範囲に分散したアプリケーションで成り立っている現状では、パフォーマンスボトルネックの原因となっているコンポーネントの発見は非常に難しいことがあります。典型的なWeb 2.0スタイルのアプリケーションで比較的よく見られるシナ
MasteringMemcached
2008-09-27 17:53:11 +0900 (78d); rev 114 この文書について 分散型メモリオブジェクトキャッシングシステムである memcached について、その仕組み、導入やプログラミング言語からの利用方法までを紹介します。 この文章は常に書きかけです。誤字脱字や間違いの指摘や情報提供などを歓迎します。 この文書の対象者 memcached の導入を検討しているひと memcached をプログラミング言語から利用する方法を知りたいひと memcached の仕組みや仕様を知りたいひと 環境について 以下のような環境を想定しています。 UNIX および UNIX ライク OS x86 アーキテクチャ memcached は x86 以外のアーキテクチャでも動作しますが、この文書では x86 前提として記述します。 memcached とは memcached は
PostgreSQL パフォーマンスチューニングまとめ - 徒然なるままにBlog
PostgreSQLをチューニングする機会があったので その時に調べたチューニング項目を備忘録として残しておきます。 バージョンの違いやサーバの規模などによっても 効果は変わってくると思うのであくまで参考程度のものですが。 ・shared_buffers 7系では8000〜10000程度まで引き上げる 8系では150000程度まで引き上げることが可能、100000程度が性能のピーク これに多く割り当てるよりOSのバッファ領域として使う方が性能が向上する テーブルサイズを割り出して設定するのがベスト 簡単に設定するなら搭載メモリ量の1/4、搭載メモリが多ければ1/2ぐらいでも可 ・max_connections 7系では256程度、8系では1000程度が性能のピーク ・work_mem(sort_mem) 適切なサイズに調整する、2048〜4096程度 プロセス毎
甘肃空气优良天数逾九成水质土壤环境质量明显提升 爆发勒斯坦人地巴与当冲突-武冈新擞蔬菜行情网
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