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Linuxのスレッドは、洗練された美しい設計です。スレッドは仮想アドレス空間とファイルディスクリプタテーブルを共有するプロセスに過ぎません。プロセスによって生成されたスレッドは、メイン”スレッドの”親プロセスに追加された子プロセスです。これらは同じプロセス管理のシステムコールを通して処理されるので、スレッドに関するシステムコールのセットを分ける必要性を取り除きます。これはファイルディスクリプタと同様に洗練された方法です。 一般的に、UNIX系のシステムではfork()を使ってプロセスを生成します。新しいプロセスは、オリジナルのコピーとして独自のアドレス空間とファイルディスクリプタテーブルを取得します。(Linuxではコピーオンライトを使用して、この部分を効率的に処理します。)しかし、これは非常に高度なスレッドの生成方法なので、Linuxでは別の clone() システムコールを使用します。
グラフツールであるGrowthForecastはFluentdと組み合わせた利用で一躍有名となり、自分にとっても欠かせない存在となりつつあります。 ところがOS起動時の自動起動としたくても、公式サイトには以下の記述のみでした。 起動コマンド $ growthforecast.pl --data-dir /home/user/growthforecast http://kazeburo.github.io/GrowthForecast/ なんというか、ストイックすぎる・・・! もちろん、start-growthforecast.sh的な起動スクリプトを作成し、/etc/rc.d/rc.localあたりから呼び出せば動きはしますが、自分以外の人が触るサーバだったりすると運用が引き継ぎづらいですよね。 そんな事がきっかけに、GrowthForecastのinitsciprtを作りましたレポートを
ここのところ、お仕事で管理しているシステムで、夜中に負荷が急上昇する事象が発生しており、夜な夜な対応に追われていました。 (このブログ書いている今も、負荷がじわじわ上昇中なんですが・・・) で、いろいろと調査した結果、ようやく糸口がわかってきました。 結論から言うと、ローカルポートなどのネットワーク資源を食いつぶしていたようです。 以下、調べていってわかったことなどのメモです。 トラブルの事象 運用しているのは Apache2.2 + mod_perl2 なwebサーバで、リスティング広告システムの配信系です。 リスティング広告の配信のシステムって一般的にロジックが複雑でいやーな感じなんですが、このシステムもご他聞に漏れずかなりのひねくれ者で、しかもトラヒックは結構多めです。システム全体で、日に1000万〜2000万クエリくらいかな。幸か不幸か、このご時勢においてもトラヒック的には成長し続
原文は2015年8月22日時点のものを利用しており、それ以降に追記、更新されている可能性があります。 本翻訳は原作者の許可を得て公開されています。 Thanks for GreyCat! このページはBashプログラマーが陥りがちなよくあるエラーについてまとめました。以下の例は全てなんらかの欠陥があります。 クオートをいつも使い、どんな理由があっても単語分割を使わなければ、多くの落とし穴からあなた自身を守ることができます!単語分割はクオート表現をしない場合にはデフォルトでオンになっている、Bourneシェルから継承された壊れたレガシーな設計ミスです。落とし穴の大半はクオートされていない展開になんらか関連し、単語分割しその結果をグロブします。 1. for i in $(ls *.mp3) BASHプログラマーたちがループを書く際にもっとも犯しがちなよくあるミスは以下のような感じです。: f
以下、長々と書いてますが、結論は ”私の環境で”大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablogに書いてます はじめに awk file より cat file|awk のほうが速いという以下のブログエントリが興味深いので調べてみました。 ちなみに cat file|awk が速くなる環境は稀で、巷では awk file のほうが速い環境のほうが多いようで、どちらが速いかは環境依存です。 [root@localhost sample]# cat command1 awk '$5 ~ /((26|27|28|29|30)\/Jun|(01|02|03)\/Jul)/{ print }' sample.txt > result1.txt (中略) [root@localhost sample]# time sh command1 real 0m53.92
CoreOS is Linux for Massive Server Deployments · CoreOS CoreOS + Docker Meetup Tokyo #1に参加してCoreOSにめっちゃ感動したので,CoreOSに入門していろいろ触ってみた. まず,CoreOSの概要とそれを支える技術について説明する.次に実際にDigitalOcenan上にVagrantを使って実際にCoreOSクラスタを立てて,CoreOSで遊ぶ方法について書く. CoreOSとは何か CoreOSは,GoogleやFacebook,Twitterといった企業が実現している柔軟かつスケーラブル,耐障害性の高いインフラの構築を目的としたLinuxディストリビューションである.軽量かつ使い捨てを前提にしており,クラウドなアーキテクチャのベストプラクティスを取り入れている.CoreOSの特徴は大きく4つ挙
この記事は 自作OS Advent Calendar 2014 - Adventar 12/25の記事です。 一ヶ月程前からLinuxカーネルのコードを読み始めたので、解読ついでに自分でもカーネルを作ってみました。 とはいっても、まだ半分も完成してないです() 当初は、30日でできる 自作Linuxクローン開発 を予定していたのですが、 予想以上の規模で、解読とフルスクラッチ開発を併行するのは結構大変でした... という訳で、現在実装できている所まで紹介します。 開発レポジトリはこちらです。 RKX1209/Abyon · GitHub (インストール方法や実行方法はここに書いてます) 実装した機能 プロセススケジューラー Runキュー ハードウェア割り込み(PIC 8259A) 遅延割り込み Tasklet グローバルタイマー(PIT) タイマーリスト 仮想ページング(IA-32 MMU
この記事はLinux Advent Calendar 2014の25日目ですヽ(=´▽`=)ノ 今回はLinux Kernel Hack入門編ということで入門的なことを書いてみたいと思います。 まず使用する環境ですけど最近出たばっかのFedora 21のWorkstationにしました。まあ、今回の内容的にはディストリビューションは問わないんですが、多くの人が馴染んでいるであろうfedora系というかパッケージマネージャがyumということでこれにしてみました。 自分は普段Arch Linuxなんですけど、こっちだとkernelのmake install時にちょっとしたスクリプトを書く必要があったりするのもあって、fedoraのほうが手軽かなというのもあります。 カーネルコード・リーディング ブラウザベースでコード・リーディング 読めるソースは大概メインラインのカーネルということになりますが
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
この文書はなんですか? この文書は*nix系のシステムにおけるプロセスやシグナルなどについて説明することを目的に書かれました。「プロセスとかよくわかってないからちゃんと知りたいな」みたいなひとたちが想定読者です。 書いているあいだは gist で管理されていたのですが、ボリュームが大きくなったので github で管理するように変えました。 目次 導入 プロセスの生成 プロセスとファイル入出力 ファイルディスクリプタ preforkサーバーを作ってみよう ゾンビプロセスと孤児プロセス シグナルとkill プロセスグループとフォアグランドプロセス epub と pdf epub化したもの、pdf化したものが release ディレクトリに入っています。thanks to mitukiii & moznion! ライセンス この 作品 は クリエイティブ・コモンズ 表示 - 継承 3.0 非移
TCP (Transmission Control Protocol) で簡単に説明したように、デフォルトでは TCP は Nagle アルゴリズムを使用して小さな送信パケットを収集して一度にすべてのパケットを送信します。 これにより、 レイテンシに悪い影響が出ることがあります。
矢口です。 みなさんはLinuxのtcという機能をご存知でしょうか。送信するパケットの帯域制御を行うことができる大変強力な機能で、グリーでもいくつかの用途で使用されています。 具体的な事例の一つはRedisです。Redisではreplicationを新規に開始する際やfailoverが発生しmasterが切り替わった際(特に2.6系)にストアされている全データが転送されます。しかし帯域制限をかける機能がないため、ネットワーク帯域を圧迫してしまう危険性があります。また通常のクライアントとの通信でも大量のクエリにより予想以上の帯域を使用してしまう可能性があります。このような場合にtcを用いることでRedisの使用する帯域をコントロールできます。 このように有用なtcですが残念なことに日本語/英語ともにわかりやすい解説や詳細な情報は多くありません。 私も社内において使われていたtcの設定に問題が
Thank you for Attending Thank you to all who joined us for ONE Summit 2024! Videos To experience the best of this year’s event, be sure to watch session recordings, available on the LF Networking YouTube Channel. Radia Perlman is a Fellow at Dell Technologies. She has made many contributions to the fields of network routing and security protocols. Her IS-IS link state routing protocol design cont
If you’re looking for a developerWorks forum — Don't panic! You are in the right place. You are here because specific IBM developerWorks forums, blogs and other Connections content have been decommissioned. This page will help you find the content you are looking for, get answers to your questions, and find a new community to call home. Where am I? You are on the IBM Community area, a collection o
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