Goでアロケーションに気をつけたコードを書く方法 : DSAS開発者の部屋
GoはPythonのようなLLと比べると実行速度は速いのですが、GCは特別速いわけではないので、相対的にGCがパフォーマンスに与える影響は大きくなります。 また、Java に比べると、一時オブジェクトなどのために頻繁にヒープアロケーションを行うとGCの停止時間が長くなりがちですが、一方でヒープアロケーションを避けたプログラミングがしやすい言語でもあります。 MySQL ドライバのような低レイヤーのライブラリを作る場合、アプリケーション側の性能要件を勝手に決めることができないので、現実的な範囲でアロケーションを減らす努力をするべきです。 ということで、前回の記事 で紹介したプレースホルダ置換を実装するにあたって経験した、アロケーションに気を使ったプログラミングについて、チューニングする手順やコード上のテクニックを紹介したいと思います。 1. まずは正しく動くものを作る go-sql-driv
Dropbox アカウントひとつで利用できるプッシュ通知機構 : DSAS開発者の部屋
2018年6月追記： Dropbox API の仕様変更により以下の内容はすでに obsolete です。記事は残しますが、過去の情報であることをご了承下さい。 Dropbox 社は広く知られるファイル系のサービスとは別に 2013年より非ファイル形式の構造化データの保存・読み出しに対応するデータストアサービスを公開しており、Dropbox アカウントを持っていれば Dropbox Datastore API 経由でこのサービスを利用できます。同 API は全体的にシンプルで SDK のサポート範囲も広いため自作のソフトウェアへ手軽に組み込むことが可能です。 自前でサーバ環境を構築・運用する手間なしにレコードイメージのデータをネットワークストレージ上で取り回せるのは便利で、また多くの人がアカウントを持っていることへの安心感もあり、この Dropbox のデータストアサービスはさまざまな用途
AWS RDS の書き込み性能チューニング : DSAS開発者の部屋
4/25追記: innodb_support_xa=0 はクラッシュ時以外にも binlog と innodb の整合性が取れなくなる問題がありました。 innodb_support_xa と binlog の危ない関係 もご覧ください。 KLab でも最近は AWS を使ったプロジェクトがかなり増えてきました。 AWS で問題になりがちなのが、 RDB の性能が DSAS 環境に比べて低いことです。 DSAS ではバッテリーバックアップ付きのRAID + 非同期レプリケーションを使っているのですが、 RDS では Multi-AZ を使って耐障害性を確保しています。 この違いによって書き込み性能のチューニングのポイントが変わってきます。RAIDカードはデータが書き込みバッファに乗っている間は fsync が高速なのに対して、 Multi-AZ では別のAZにあるブロックデバイスに対して同
WebSocket アプリの負荷分散 : DSAS開発者の部屋
最近 SPDY と WebSocket がアツいですね。 再来週の SPDY & WS 勉強会 も、定員100名に対して 参加者が 247 名とかなりアツいことになっています。 その予習というわけでもないですが、最近 WebSocket を実サービスへの 導入方法を考えながら遊んでいたので、 WebSocket の負荷分散方法について 考えていることを書いておこうと思います。 ステートフルな WebSocket アプリケーション HTTP サービスは基本的にステートレスな実装になっており、リクエストが来るたびに DBサーバーや memcached などのバックエンドから情報を取得して返していました。 この構成では Web アプリ自体は完全にステートレス化することができているので、 負荷分散機はラウンドロビン等のアプリケーションを無視した負荷分散をすることができました。 しかし、 WebSo
Android のプッシュ通知用コネクションに関するメモ : DSAS開発者の部屋
Android のプッシュ通知機構（GCM, 旧 C2DM）は有用なしくみですが、オープンソースではないソフトウェア要素が関わっているためか内部仕様に近い情報をあまり見かけないのが残念です。手元での観察結果をもとにプッシュ通知で使用されるネットワークコネクションまわりの情報をいくつかまとめてみました。 まとめ Android 端末上の com.google.process.gapps プロセス は mtalk.google.com:5228 へ TCP コネクション [A] を張る （通常は 5228 番ポートだが 5229, 5230 番ポートが使用される場合もある） com.google.process.gapps プロセスは基本的に [A] をずっと張りっ放しにしており接続維持のため無応酬 15分ごとに Keep-Alive パケットを流す GCM, C2DM のプッシュ通知はいずれ
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
DSAS開発者の部屋:こんなに簡単！ Linuxでロードバランサ (1)
DSASのロードバランサは高価なアプライアンス製品ではなく、LinuxのLVS (Linux Virtual Server)を利用しています。 安価、というか、ハードウエア以外は金銭的コストがゼロなので、一般のクライアントからのアクセスを受ける外部ロードバランサのほかに、内部サービス用のロードバランサも配置しています。それぞれactive, backupで2台ずつあるので合計で4台もロードバランサがあることになります。(こんな構成を製品を使って組んだら数千万円すっとびますね) また、ネットワークブートでディスクレスな構成にしているので、ハードディスが壊れてロードバランサがダウンした、なんてこともありません。 ですので「ロードバランサは高くてなかなか導入できない」という話を耳にする度にLVSをお勧めしているのですが、どうも、 なんか難しそう ちゃんと動くか不安 性能が出ないんじゃないか 等々
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