週刊Railsウォッチ: Railsフラグメントキャッシュ経由の情報漏洩に注意ほか（20230803後編）｜TechRacho by BPS株式会社
週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 TechRachoではRubyやRailsなどの最新情報記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます（例:週刊Railsウォッチタグ） 🔗Rails 🔗 フラグメントキャッシュ経由の情報漏洩に注意 元記事: Are you absolutely sure your Rails cachin
ObjectSpace を利用して Ruby 製 worker のメモリ使用量を改善した - @watson1978 の日記
現在、Ruby 製 worker を作成することを業務で行っているのですが、継続的にメモリ使用量が増加する現象に遭遇してました。 （グラフの値が下がったタイミングが数回ありますが、それぞれでデプロイが行われてリセットされただけ） ObjectSpace.allocation_sourcefile や ObjectSpace.allocation_sourceline を利用してどのファイルのどの行でメモリ確保が多くなるのか調べれるようにしました。 以下のようなコードを worker に追加しました。 require 'objspace' class MemoryProfiler INTERVAL = 5 * 60 DISPLAY_COUNT = 20 def self.start Thread.start do loop do memory_usages = {} ObjectSpace.
Pythonがグローバルインタプリタロックの解消へ、マルチスレッド処理の高速化実現
Python Software Foundationのステアリングカウンシル（Steering Council）は、Pythonのグローバルインタプリタロック（Global Interpreter Lock）を解消する方向で開発を進めていくことを明らかにしました。 グローバルインタプリタロックとは？ グローバルインタプリタロックとは、その名前が示すとおりインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。 これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上がはかれる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点があります。 また、スレッドセーフではないC言語などによるライブラリとの結合が容易となっています。 Pythonの標準実装であるCPythonでは、以前からグローバルインタプリタロックが採用されていました。 グローバルインタプリタロックを解消する
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