といいつつ、ひとつだけ理解できないというか、納得できないところが。トランザクションのところがなんだかRESTっぽくないのがすごく気になる Webを支える技術 -HTTP、URI、HTML、そしてREST (WEB+DB PRESSプラスシリーズ)(山本 陽平) - ただのにっき(2010-04-23) 「Web を支える技術」は自分もとてもいい本だと思う (教科書としてすばらしいし復習用としても読みやすいのでイイ) のですが、トランザクションの所だけは分かりづらいなと感じました。その原因は、atomic transaction で解決できる課題を例として使っているという点と、トランザクションと更新クエリのレイヤ分割がされていない、という２つの点によるものではないでしょうか。 HTTP 上でトランザクションを表現する必要があるケースのほとんどは、atomic transaction ではなく

結論から先に。cronlog を使えば、アプリケーションのテストコードと全く同じ形式で、監視用のスクリプトを書くことができます。プログラマが監視ツールの記法を覚える必要はありません。これは、プログラマが運用も行うケースでは特に有効な手法だと思います。 先週公開した Kazuho@Cybozu Labs: crontab を使って効率的にサービス監視する方法 というエントリで、crontab と拙作の cronlog を用いてサービス監視を書く手法を紹介しました。しかし、挙げた例はいずれも ping や http のテストといった外形監視の手法です。RDBMS とウェブアプリケーションのみから構成されるサービスならそれだけで十分でしょう。 しかし、外形監視だけでは、メッセージキューのような非同期処理の遅延を観測することはできません。また、http のログを監視して、エラーレスポンスや平均応答

一昨日に開催された hbstudy #7 にバックアップの話を聞きに行ってきました。Amanda を中心にした話で、とても勉強になりました。が、設定がめんどくさそうだなぁ、とも。自分の需要にはあわない感じでした。 勉強会が終わったあとで、自作のバックアップスクリプト blockdiff に関する話を何人かの方とさせていただいたのですが、思いのほか反応が良かったので、あらためて紹介したいと思います。 blockdiff は、一言でいうと、パーティションやデータベースのデータファイルの差分バックアップツールです。rsnapshot に似ていますが、rsnapshot ではデータベースのホットバックアップ不可能です。逆に blockdiff はディレクトリ単位でのバックアップには対応していないかわり、ファイルシステムやデータベースを、一貫性を保ちつつ実質無停止で差分バックアップすることができます

MySQLを使っていると書込みロックをかけてバックアップを取る、ってのは一般的だと思います。実際、標準添付の mysqlhotcopy や Xtrabackup もそういうことをやっています。 しかし、これらはいずれもロックの管理とバックアップ処理が密結合になっている（ですよね？）のが玉に瑕。 特にボリュームレベルのスナップショット機能を使ってバックアップを取る場合、スナップショットを取るためのコマンドは環境（LVM とか XenServer とか VMware ESXi とか...）によって異なるので、ロック管理とバックアップコマンドは疎結合にしておきたい。と思ったので、書くことにしました。というか、疎結合なのを探すより書いたほうが早かった。コードはこちら↓。 使い方は、以下のとおり。setlock 風のインターフェイスなので、慣れている人には簡単だと思います。 % mysqllock

ORM やウェブアプリケーション関連のライブラリなどのテストケースを書くにあたっては、 RDBMS へのアクセスが必要になります。しかし、SQLite のようなスタンドアローンのデータベースと比較すると、サーバ型データベースである MySQL に接続してテストを書くのは、既存の MySQL の権限設定やデータベース名を気にする必要があったりと、いろいろ不便です。そこで、MySQL のインスタンスをテンポラリディレクトリに自動生成し、テストが終わったら削除してくれる Perl モジュール Test::mysqld を書きました。こんな感じで使います。 use DBI; use Test::mysqld; use Test::More; my $mysqld = Test::mysqld->new( my_cnf => { 'skip-networking' => '' }, # TCP接続を

MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a

大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例: