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Tuningとcpuに関するbeth321のブックマーク (6)

  • CPU使用率100%のWebサーバをOSのチューニングだけでCPU使用率20%まで改善する - 人間とウェブの未来

    こんばんは、 @matsumotoryです。 hb.matsumoto-r.jp 上記エントリにおいて、プロセスの大量メモリ確保に伴うページテーブルサイズとベージテーブルエントリ数の肥大化によるcloneやexecveの性能劣化とCPU使用時間の専有問題、および、それらの解決方法についてシステムコールレベルで確認しました。 そこで今回は、システムコールやそのカーネル内部の処理の性能、というよりは、より実践的な環境であるApache httpdとmod_cgiを用いて、phpinfo()を実行するだけのCGIに対してベンチマークをかけた時にどれぐらいCPUのidleが空くか、システムCPUの使用量が変わるかを、前回示した解決方法の1つであるHugePagesを使うかどうかの観点で比較してみましょう。 特定条件下のWebサーバ環境のシステムCPUに起因する高負荷問題から、システムコールやカーネ

    CPU使用率100%のWebサーバをOSのチューニングだけでCPU使用率20%まで改善する - 人間とウェブの未来
  • 第4回 大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは | gihyo.jp

    「特定CPUコアでのボトルネック」と「リソースの奪い合い」が2大ボトルネック 第2回、第3回ではディスクI/Oボトルネックについて説明しました。レスポンスとスループットの関係を正しく理解し、I/Oスループットを最大化するようチューニングすれば、ほとんどの大規模処理は速くなります。ユーザもハッピー、皆さんもハッピー、さて家に帰りましょう。 ……しかし、次はだれかからこう聞かれることでしょう。 「CPUの使用率が異様に低いままなんだけど……?」 「CPUの使用率がずっと100%で張り付いているんだけど……?」 どっちやねん!と思うでしょうが、どちらも大規模データを処理するときに特に起こりえる問題です。 ボトルネックは、1つが解消すると、新たなポイントが明らかになるものです。そして多くのケースにおいて、ディスクI/Oボトルネックが解消した場合、次に詰まるのはCPUなのです。 CPUボトルネックは

    第4回 大規模データ処理におけるCPUの2大ボトルネックとは | gihyo.jp
  • (帰ってきた)InnoDBパフォーマンス最適化の基礎 | Yakst

    MySQL Performance Blogの翻訳。Perconaのサポートエンジニアである筆者が、InnoDBのパフォーマンスチューニングの基礎について、ハードウェアやOSの選定からパラメータの推奨値まで解説する。 最近、2007年にPeter Zaitevが書いた「InnoDBパフォーマンス最適化の基礎」という記事を見つけた。これは素晴らしい記事で、読んでいると、MySQLとPercona Serversそして今日利用可能な全ての基盤技術に関して、6年近くの間に何が変わってきたのかを見直してみたいと思わせるものだ。 当にたくさんのことが変わったものだ!この記事では、InnoDBの使用に効果的なパラメータの多くに、特にパフォーマンスの観点から焦点を当てる。私はサポートエンジニアで、Percona SupportではInnoDBパラメータの適切なサイズに関する質問がたくさん寄せられている

    (帰ってきた)InnoDBパフォーマンス最適化の基礎 | Yakst
  • 実録MySQLのチューニング 春の陣 - (ひ)メモ

    long_query_time = 0.5 とか閾値を小さめにしてもスロークエリが出なくなったけど、CPU(user)使用率高いとか、なんか足引っ張ってるクエリがあるっぽいなぁという場合のお話です。 「実録」の通り、現在絶賛進行中ですので、逐次動きがあったら書き足していくつもりです。 「あれを見た方がいい」とか「これをあーした方がいい」とかあれば、コメントかTwitterで @hirose31 までお知らせいただけるとうれしいです! 使用しているのは、MySQL 5.1.41 です。 前提: サーバーリソースのグラフ GangliaでもCactiでもMuninでもなんでもいいんですが、サーバリソースのグラフ化は必須です。チューニングした際の効果測定や、そろそろリソースい潰してやばいとかの予測にも使えます。 自分はDBサーバの場合このあたりをグラフ化してます。 CPU使用率 (user,

    実録MySQLのチューニング 春の陣 - (ひ)メモ
  • Linux チューニング - Ext3 のパフォーマンスを最大化させる

    じつは自宅サーバのロードアベレージが上がり続けています。分析の結果、ボトルネックは I/O 処理でした。CPU は Athlon64 X2 4400+ ですが、まだまだ当分この CPU で間に合いそうです。HDD は当時は 7200 回転で最速だった HITACHI Deskstar T7K250 SATA2 250GB を RAID1 構成にしたのですが、今思えば速度優先で RAID0 にしておけば良かったと少しだけ後悔。 I/O がボトルネックに成っている理由ですが、Drk7jp が公開しているサービスの全てがキャッシュファイルを利用した高速化手法を取っているのですが、単純にそれらファイルの write 処理が追いついていません。常に何らかのプロセスで I/O 待ち状態が発生しているような状況です。抜的な解決方法としては disk を高速なものに交換する以外ありません。 というわけで

  • 過負荷をかわす Apache の設定 : DSAS開発者の部屋

    KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の9日目です。 前回は php を動かしている Apache の手前にリバースプロキシを 置く必要性を解説しました。 今日は、 その前の php のプロセス数を絞る設定と合わせて、実際に Apache で 設定する方法を紹介します。 以降、 php を動かしている Apache の事をアプリサーバー、リバースプロキシ+ 静的ファイル配信を行っている Apache の事をプロキシサーバーと呼びます。 基設定 まずは基的な設定のおさらいです。 アプリサーバー 並列数を絞るには MaxClients を設定します。アプリがどれくらいの時間を CPUの処理で使って、どのくらいの時間を外部リソース待ちに使っているかにも よりますが、だいたいCPU数の1.5倍〜2倍くらいが適当だと思います。 Hyp

    過負荷をかわす Apache の設定 : DSAS開発者の部屋
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