マルチコアでスケールするようになったHaskell | IIJの技術 | インターネットイニシアティブ（IIJ）
Glasgow Haskell Compiler（GHC）は、関数型言語Haskellの主要コンパイラです。GHCは（並列性に加えて）並行性を主要な目的として長年開発されてきました。そのため、GHCには、 軽量スレッド（グリーンスレッド） マルチコア用の軽量スレッド・スケジューラ マルチコア上での効率的なメモリアロケータ マルチコア用のガベージコレクタ など、マルチコアで簡潔に並行性を実現するための部品が揃っています。そこで、Haskellで Web サーバなどの並行プログラムを書き、GHC でコンパイルすれば、マルチコア環境でスケールするのを期待したくなります。 残念ながら GHC 7.6.3 までは、入出力を司るIOマネージャの実装にボトルネックがあり、マルチコア環境でスケールしませんでした。エール大学のAndreas Voellmy氏と筆者は、IOマネージャの改良に取り組み、その成果
http_load
http_load - multiprocessing http test client Fetch the software. http_load runs multiple http fetches in parallel, to test the throughput of a web server. However unlike most such test clients, it runs in a single process, so it doesn't bog down the client machine. It can be configured to do https fetches as well. You give it a file containing a list of URLs that may be fetched, a flag specifying
SpotInstanceとJMeterを使って400万req/minの負荷試験を行う | DevelopersIO
Apache JMeterのMaster/Slave構成 シナリオを用いた負荷試験といえばJMeterということで、使ったことがある方も多いかと思います。しかし、ほとんどの方は自分のPCを使ってやっている程度ではないでしょうか。最近は、スマホ連動のシステムが多くなってきていますので、1台のPCから負荷を掛けたとしても大した負荷試験になりません。そこで、今回はJMeterをMaster/Slaveのクラスター構成にしてドカーンと同時アクセスを行いたいと思います。 クラスメソッドの負荷試験の歴史 創業時から業務系のシステム開発が多かったことから、レスポンスは3秒以内でOKとか、ピーク時の同時ユーザは100名といった、緩い条件をクリアすれば良かったことが懐かしく思います。今は、ユーザ数・データ量・トランザクション数・トラフィック等が爆発的に増える可能性のあるプロジェクトも多く、負荷試験は必須項目
Mac OS X Lionでabを実行する際にエラー：Connection reset by peerが発生する際の対処方法 | Web活メモ帳
Mac OS X Lionでabを実行する際にエラー：Connection reset by peerが発生する際の対処方法 本日、ベンチマークを取ろうとabを実行したら、Apache Benchが動いていませんでした。 これは、ライオンに同梱されているApacheソフトウェアのバグのようです。 abをアップデートすると無事に実行できるようになりましたので、対処方法をメモしておきます。 普通にabを実行すると以下のエラーが出て来ます。 apr_socket_recv: Connection reset by peer (54) うーん。謎のエラーです。abをアップデートしてみましょう。 対応方法 1.Apacheの最新バージョンをダウンロード $ wget http://apache.mirrors.pair.com/httpd/httpd-2.4.2.tar.bz2 ※2.4.2が利用で
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
聖蹟桜ヶ丘へ 今年度の授業が全て終了した。最後の授業はテスト返却とその確認作業の後は特に何をしろとも言われていなかったので、『耳をすませば』の後半、お姉さんと雫が言い争いをする場面を生徒と皆で見た。 この場面。あの場面、お姉さんは雫に「今しなきゃいけないことから逃…
profile, cProfile, pstats – Python プログラムのパフォーマンス解析 - Python Module of the Week
import profile def fib(n): # from http://en.literateprograms.org/Fibonacci_numbers_(Python) if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2) def fib_seq(n): seq = [ ] if n > 0: seq.extend(fib_seq(n-1)) seq.append(fib(n)) return seq print 'RAW' print '=' * 80 profile.run('print fib_seq(20); print') $ python profile_fibonacci_raw.py RAW =====================================
Python の JSONライブラリのパフォーマンステスト
概要 最近、あるお客さんから、 快速なので、 cjson を使おうという要望をいただきましたが、 以前、僕は cjson は色なエッジケースの処理が微妙と分かっていて、実際に他のライブラリより早いのかなと思いました。 cjsonのPyPiページ いろなコメントが書かれています。しかも、 最新パージョンは 2007 リリースでかなり古い。バグがあるのに、直っていないし、あんまりメンテしてないライブラリに見える。 simplejson も jsonlib もCで拡張があり、 かなり最適化されていると思ったので、テストしてみようと思いました。 というわけで、パフォーマンステストを作って、bitbucket にアップしました https://bitbucket.org/IanLewis/jsonlib-test 準備 buildout を使って、環境を作ります テストを実行 ./bin/run_t
Pythonで実行時間とメモリの測定をする – taichino.com
しばらくベンチマークコードを書いてなくてすっかり忘れていたので、メモ書きです。今回は例題として、yahooのこのページをBeautifulSoupとlxmlでのスクレイピング比較をしてみる事にしました。比較対象の関数は以下の通りです。どちらのコードも入力・出力ともに同じなので、どちらが実行時間やメモリ使用量が少ないのかを知りたくなりますね。 # BeautifulSoup def scrape_with_bs(html): from BeautifulSoup import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html) rows = soup.find('table', attrs={'class':'channel9'}).findAll('tr') channels = rows[0].findAll('td', attrs={'class':'st
iandeth. - Benchmark モジュールの使い方、結果情報の読み方
仕事で Benchmark モジュールを使う機会があったので、使い方＆結果情報の読み取り方をまとめてみました。基本的には perldoc 読めばオールオッケーでしょ？と思っていたのですが、docs では結果情報の読み方についてはあんまり触れられていなかった為、ガッツリ補足してみました。 基本 とある２種類のコードの実行速度を比較計測するには以下のようなソースを記述します： bench.pl #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use Benchmark qw(timethese cmpthese); sub hogeLoop1 { my $str; for my $i (1 .. 10000){ $str .= $i } } sub hogeLoop2 { my $str; for my $i (1 .. 20000){ $str .= $i
Benchmark - Perl コードの実行時間のベンチマークを行なう - perldoc.jp
Benchmark - Perl コードの実行時間のベンチマークを行なう 概要¶ use Benchmark qw(:all) ; timethis ($count, "code"); # Use Perl code in strings... timethese($count, { 'Name1' => '...code1...', 'Name2' => '...code2...', }); # ... or use subroutine references. timethese($count, { 'Name1' => sub { ...code1... }, 'Name2' => sub { ...code2... }, }); # cmpthese can be used both ways as well cmpthese($count, { 'Name1' => '...co
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Redisととあるシステム
Ustream.tv: ユーザー infotalk: Pythonアプリケーションチューニング, 講師 稲田 直哉 氏（KLab株式会社 Kラボラトリー） 概要 Pythonのアプリケーションを高速化するときの手法を紹介する。プロファ