インターフェイス指向設計 - naoyaのはてなダイアリー
本を読むこととは、その本を読んだことに費やした時間の間、その書籍のテーマについて考えを巡らせることではないか、と近頃思います。本を読みながら集中して、ある特定のテーマについて考え続ける。本を読み終えた頃には、その思考の量的な価値が、自らの中で質的な価値に変換されているというのが理想であり、それが読書の醍醐味ではないかと思います。 インターフェイス指向設計 ―アジャイル手法によるオブジェクト指向設計の実践 を読みました。この書籍はシステム設計における「インターフェイス」(ユーザーインターフェイスではなく、プログラムインターフェイス) についての書籍です。インターフェイスについて考えを巡らせるにあたって、思考のための指針を与えてくれる良著だと思います。 プログラムインターフェイスというものをどのように捉えるか。ファイルをブロック単位で読むための手順であるとか、ソートのアルゴリズムであるとか、そ
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
勉強、学ぶ - naoyaのはてなダイアリー
先週、サポートのアルバイトスタッフと、プログラミングの話題になった。プログラミングを勉強している、とのことだった。もちろん、自分は「それを続けると良いと思う」ということを言った。 少し前の自分だったら「プログラミングの勉強を続けると良いと思う」という言葉は、嫉妬や羨望、あるいは自己肯定からの言葉だったのではないかと思う。今もそういう部分がないとは言い切れないが、以前とは少し違っているように思う。 このスタッフがプログラムを書けるようになったとして、それが直接仕事に役に立つかどうかは本人次第だと思う。"直接的に役に立つ"という保証はない。 そういうことではない。 何かシステム的なトラブルが起こったとき、自分ではない誰かが何かの操作で困っているとき。プログラムの世界についての知識、慣れ、経験があると、第六感が働くようになる。プログラムのおかしな挙動の、その振る舞いだけを見て、原因がどのあたりに
ソフトウェア技術者としての残り時間 - naoyaのはてなダイアリー
年始の NHK でのイチロー特集番組を見ていて一番印象に残ったのは、他の人の道具を絶対に触らないというイチローのこだわりでした。曰く、人の道具を触るとその道具の感覚が体に残ってしまい、自分の道具を利用するときの感覚の妨げになるから、ということでした。全体を通して、イチローは他のプレイヤーとの相対的な競争の中に身を置いているのではなく、絶えず自分を改良し続けるという過程の中にいるのだというのがよくわかる内容でした。良い番組だったと思います。 気づけば自分も 30 歳になりました。まだ若いとは思っていますが、さすがに 20 代の頃に比べると、病気や怪我の治りが少し遅くなったと感じることもあり、少しずつ自分の人生、「死」ということを考えるようにもなりました。時間は有限ということが少しずつ実感できるようになってきました。あるいは実感できるようになってしまった、と言った方が良いかもしれません。 ここ
Linux のプロセスが Copy on Write で共有しているメモリのサイズを調べる
Linux は fork で子プロセスを作成した場合、親の仮想メモリ空間の内容を子へコピーする必要があります。しかしまともに全空間をコピーしていたのでは fork のコストが高くなってしまいますし、子が親と同じようなプロセスとして動作し続ける場合は、内容の重複したページが多数できてしまい、効率がよくありません。 そこで、Linux の仮想メモリは、メモリ空間を舐めてコピーするのではなく、はじめは親子でメモリ領域を共有しておいて、書き込みがあった時点で、その書き込みのあったページだけを親子で個別に持つという仕組みでこの問題を回避します。Copy-On-Write (CoW) と呼ばれる戦略です。共有メモリページは、親子それぞれの仮想メモリ空間を同一の物理メモリにマッピングすることで実現されます。より詳しくは コピーオンライト - Wikipedia などを参照してください。 この CoW に
naoyaのはてなダイアリー - 疎結合のための Web API
RSS みたいな公開フォーマット(?)はパースしやすいし、手軽に使えるってのはいい。ただ、せっかく内部の情報を使えるのに、あえて公開 API を使う利点ってのはどこにあるのか、と。 以前の失敗を考えると、DB を使えるなら DB から直接データを取り出して、プログラム的に使いやすい形に整形する方が手間がないと思う。 on HTTP で流す情報も大本は DB な訳だし、DB ボトルネックもそれほど関係ないんじゃないのかな？ 違うよー、DB 直接叩かないのはサービス間の密結合を避けるためなんです。疎結合。 二つ以上のアプリケーションからある一つのデータベースを直接叩くっていうことは、各アプリケーションがデータベースの場所を知ってる必要があります。もちろんデータベース周りの実装は抽象化したライブラリを使って共有するよ。でも、その二つのアプリケーションが同じサーバーに搭載されている保証はどこにもな
naoyaのはてなダイアリー - Inside Hatena Bookmark's Backend の資料
以下に置いておきました。遅くなってすいません。 http://bloghackers.net/~naoya/pdf/050404inside_hatena_bookmark.pdf 会場で前置きしたように、はてなブックマークは、はてなで一番大きなシステムであるはてなダイアリーあるいは同じ YAPC で発表のあった mixi に比べると、まだそこまで大きな規模ではありません。月間の PV はだいたい 4,000 万 PV 〜 というところです。 ただ、日本でのトラフィックが上から 5 番目みたいな怪物サイトよりも、月間の PV が 1,000 万クラスのサービスの情報の方が、より現実的で役に立つのではないかと思い、はてなブックマークの裏側に絞って話しをしてみました。 ...という前提で見ていただけると嬉しいです。 はてなブックマークのデータのサイズもかなり大きくなってきたので、ぼちぼちパーテ
naoyaのはてなダイアリー - サーバーを増やせばいいんじゃない、サーバーを増やすだけで解決できるように努力するのだ
ライブドアの技術の話について書いた、その記事のコメント欄。最初は感情的な批判などがあって話題とは別の方向で炎上し気味だったんでうーんと思ってたんですが、後半になってきて少し面白い議論が出てきました。 こんな反応があった。 アクセス数が増加している段階で、ApachやAppServerのスレッド数をいじろうが、ヒープサイズを増やそうが、DBのパラメータをいじろうが、はてまたアプリを書き直そうが、性能要求にミートするには相当のワークが発生しますし、どう最適化、チューニングしても追いつきません。そのようなチューニングにお金をかけるならサーバーを追加したほうが安く上がるのではないかと思うのですが、如何でしょう? それに対する僕の返信は、 確かに何千万もするファイルサーバーとか、ロードバランサーとかで問題が解決できる機会っていうのは存在すると思います。なので ”負荷が高ければ、結局サーバーを単純に増
インタフェースの話 - naoyaのはてなダイアリー
一つ前のインタフェースの話。いろいろフィードバックをいただきました。ありがとうございます。 >
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