『より高速な非同期処理ライブラリ』
node・iojsでもレスポンス改善が期待できます。 waterfallの速度比較taskのサイズによっても速度が大きく変わってくるため、task数の変化による速度変化を調べます。 ツールの仕様は以下の通りです。 task数がlowerからinterval間隔でupperまで実行毎回順番がランダム毎回gcを走らせるn回の平均速度[μs]を計測demo2.jsvar statistic = require('func-comparator').statistic; var _ = require('lodash'); var async = require('async'); var neo_async = require('neo-async'); // サンプリング回数 var times = 100; var create = function(count) { // countはta
非同期処理の基礎
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その1) 2024/05/17の勉強会で発表されたものです。
Rubyの並行処理で学んだこと――パート１(翻訳版) - Engine Yard Blog JP | Engine Yard Blog JP
この記事は英語版のブログで2013年2月5日に公開された記事の翻訳版です。 Engine Yard のPaaS製品は非常に複雑である上に、数千ものサーバーに及んでいます。弊社のアプリケーションを素早く確実に動作させるには、並行処理と並列処理をよく理解する必要があります。私は、自らの開発努力でこの問題を解決しようと、並行処理という困難な世界を探求しました。この投稿はその要約です。後編となるパート2では、並列処理に重点を置いて説明する予定です。 ハードウェア？ この問題をハードウェアで解決しようとすることはできます。しかし、CPUがネックなのであれば、コアごとのスピードをある程度まで上げることはできても、最終的には役に立たなくなってしまいます。サーバーの数を増やすにしても、同じことが言えます。次々とシリアル処理を行っても、追加されたサーバーごとの処理装置の数は決まっているからです。 「シリアル
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