Employing QUIC Protocol to Optimize Uber's App Performance
Mobile, EngineeringEmploying QUIC Protocol to Optimize Uber’s App PerformanceMay 14, 2019 / Global Uber operates on a global scale across more than 600 cities, with our apps relying entirely on wireless connectivity from over 4,500 mobile carriers. To deliver the real-time performance expected from Uber’s users, our mobile apps require low-latency and highly reliable network communication. Unfortu
光遅い問題を克服してcomposerを10倍速くした話 | メルカリエンジニアリング
はじめまして。サーバーサイドエンジニアの中野(@Hiraku)です。2015年12月からメルカリで働いています。 2016年1月27日(水)の第98回PHP勉強会@東京にて、composerを速くする取り組みについて発表をしてきました。 composerはPHPにおける実質スタンダードなパッケージマネージャです。 このcomposer、日本で実行すると非常に遅く感じます。この原因は普通ならこう表現すると思います。 githubやpackagistが日本から遠いから composerの実装がよくないから しかし発表ではあえて「光が遅いから」という主張をしました。 一般常識として、光の速さ(真空中で秒速約30万km)はとてつもなく速いものという認識だと思います。しかし一方で、地球や宇宙の規模など極限的な状況に携わる仕事をしている人であれば「全然速くない、むしろ遅い」というのが普通の感覚です。
GitHub - fastos/tcpdive: A TCP performance profiling tool.
Over the last decade, network conditions have changed a lot due to the rapid evolvement and popularity of some technologies such as Mobile Networking(2G/3G/4G/WiFi), Cloud Computing and etc. However, as the most commonly used transport layer protocol, TCP is not designed to deal with such complicated scenarios. As a result, some companies have been optimizing TCP to achieve a better user experienc
TCP高速化プロキシ「AccelTCP」を公開しました : DSAS開発者の部屋
昨年末からずっとこんなことをしてまして、この時期になってようやく今年初のブログ記事です。 進捗的なアレがアレでごめんなさい。そろそろ3年目に突入の @pandax381です。 RTT > 100ms との戦い 経緯はこのへんとか見ていただけるとわかりますが「日本と海外の間を結ぶ長距離ネットワーク（いわゆるLong Fat pipe Network）において、通信時間を削減するにはどうしたらいいか？」ということを、昨年末くらいからずっとアレコレやっていました。 送信したパケットが相手に到達するまでの時間（伝送遅延）を削減するのは、光ファイバーの効率の研究とかしないと物理的に無理なので、ここで言う通信時間とは「TCP通信」における一連の通信を完了するまでの時間です。 伝送遅延については、日本国内のホスト同士であれば、RTT（往復遅延時間）はだいたい10〜30ms程度ですが、日本・北米間だと10
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
curlでボトルネック調査をする - 256bitの殺人メニュー
ますだっくすさんが curlのエントリ書いてたのでおいらも1つだけ追記しませう。 Webサイトのボトルネック調査 あるサイトでアクセスが遅いなぁ、って話になったときにまず当たりをつけるために遅い部分を調べたい。 って時のcurlの使い方。 実際の手順 基本的には、前述のますだっく（@masudak）さんの、「その3. レスポンスの出力を加工する」であるのですが、詳細な項目を設定することで問題の切り分けにも使用できます。 出力フォーマット用のファイル。 cat <<'EOF' >/tmp/curl_env.txt url_effective\t\t: %{url_effective}\n http_code\t\t: %{http_code}\n http_connect\t\t: %{http_connect}\n time_total\t\t: %{time_total}\n time_
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと 目次 この文書について C10K 問題 関連サイト まず読むべき本 I/O フレームワーク I/O 戦略 1. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と レベル・トリガ型の完了通知を利用する. 伝統的な select() 伝統的な poll() /dev/poll kqueue() 2. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と 変更型の完了通知(readiness change notification)を利用する. kqueue() epoll リアルタイム・シグナル fd 単位のシグナル (Signal-per-fd)
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