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Introduction: Read This · Mental Model for Go · Profiling vs Tracing Use Cases: Reduce Costs · Reduce Latency · Memory Leaks · Program Hanging · Outages Go Profilers: CPU · Memory · Block · Mutex · Goroutine · ThreadCreate Viewing Profiles: Command Line · Flame Graph · Graph Go Execution Tracer: Timeline View · Derive Profiles Go Metrics: MemStats Other Tools: time · perf · bpftrace Advanced Topic
MySQLでプライマリキーをUUIDにする前に知っておいて欲しいこと | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
株式会社ラクーンホールディングスのエンジニア/デザイナーから技術情報をはじめ、世の中のためになることや社内のことなどを発信してます。 bashパフォーマンスMySQLInnoDBDB設計インデックス こんにちは、羽山です。 今回は MySQL のプライマリキーに UUID を採用する場合に起きるパフォーマンスの問題を仕組みから解説します。 MySQL(InnoDB) & UUID のパフォーマンスについては各所でさんざん議論・検証されていますが、論理的に解説した記事が少なかったり一部には誤解を招くようなものもあるため、しっかりと理由から理解するための情報として役立つことができればと思っています。 UUID と比較される古き良き昇順/降順のプライマリキーはというと、 MySQL の InnoDB において良いパフォーマンスを出すために縁の下の力持ちのような働きをしてくれているケースが実は少な
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CPUキャッシュがGoのコードに与える影響（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
繰り返しますが、正確な図はプロセッサモデルによって異なります。ここでは見積もりのため、以下の目安で考えます。メインメモリのアクセスに60ns（ナノ秒）かかり、L1キャッシュへのアクセス速度はその約50倍高速だとします。 さて、プロセッサの世界には「参照の局所性（locality of reference）」と呼ばれる重要な概念があります。プロセッサがメモリ上の特定の場所にアクセスするとき、以下のように予測を立てます。 近い将来、メモリ上の同じ場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「時間的局所性（temporal locality）の法則」です 近い将来、メモリ上のその場所からごく近い場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「空間的局所性（spatial locality）の法則」です CPUにキャッシュが存在する理由のひとつが、この時間的局所性です。では空間的局所性を高めるにはど
1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
Part 1: Debugging Go in prod using eBPF | Pixie Labs Blog
This is the first in a series of posts describing how we can debug applications in production using eBPF, without recompilation/redeployment. This post describes how to use gobpf and uprobes to build a function argument tracer for Go applications. This technique is also extendable to other compiled languages such as C++, Rust, etc. The next sets of posts in this series will discuss using eBPF for
Building a high performance JSON parser
JSON is important, damn near everything that we do as programmers or operators involves JSON at some point. JSON decoding is expensive, if your product talks JSON then performance of marshalling data in and out of JSON is important. This is a talk about designing an efficient replacement for encoding/json.Decoder.
Continuous Profiling of Go programs
One of the most interesting parts of Google is our fleet-wide continuous profiling service. We can see who is accountable for CPU and memory usage, we can continuously monitor our production services for contention and blocking profiles, and we can generate analysis and reports and easily can tell what are some highly impactful optimization projects we can work on. I briefly worked on Google Cloud
ISUCON公式Blog:
Tweet こんにちは、ISUCONの運営を担当している櫛井です。 ISUCONとはLINEヤフー株式会社が運営窓口となって開催している、お題となるWebサービスを決められたレギュレーションの中で限界まで高速化を図るチューニングバトルです。過去の実績も所属している会社も全く関係ない、結果が全てのガチンコバトルです。 2023年11月25日(土)にガーデンテラス紀尾井町にあるOpen Collaboration Hub「LODGE」にて、運営と一部の選手が集まりISUCON13を開催しました。会場の様子を含め、レポートをお届けしたいと思います。 関連エントリ ISUCON13開催決定！今年は本選のみ開催！＆参加チームとメンバーリスト #isucon : ISUCON公式BlogISUCON13 関連エントリまとめ : ISUCON公式Blog ISUCON13まとめ - Togetter 会
CloudWatch Logs Insights を使って MySQL の performance_schema を分析する | はったりエンジニアの備忘録
CloudWatch Logs Insights を使って MySQL の performance_schema を分析する freee のプロダクトは RDBMS に MySQL を使っています。これまでもさまざまな方法でパフォーマンス改善を行ってきましたが、新たに CloudWatch Logs Insights を使って MySQL の performance_schema を分析する仕組みを作りました。 具体的には CloudWatch Dashboard を使って問題のありそうなクエリを見える化しました。次のスクリーンショットは一例ですが、このリストは CloudWatch Logs Insights にクエリを投げた結果です。 当初は DWH 用の Redshift に取り込んで Redash で分析するつもりでしたが、CloudWatch Logs Insights を使うこ
Optimizing an already fast Go application | Ben E. C. Boyter
Sloc Cloc and Code Revisited - Optimizing an already fast Go application 2018/09/19 (6404 words) Update 2019-03-13 This is now part of a series of blog posts about scc Sloc Cloc and Code which has now been optimised to be the fastest code counter for almost every workload. Read more about it at the following links. Sloc Cloc and Code - What happened on the way to faster Cloc 2018-04-16 Sloc Cloc a
React製のSPAのパフォーマンスチューニング実例
カギは社内事例にあり！？システム効率化を超えて運用ミスを激減させた件 2024.09.02 コーポレート 業務改善 業務設計 社内ICT
How the Go runtime implements maps efficiently (without generics) | Dave Cheney
This post discusses how maps are implemented in Go. It is based on a presentation I gave at the GoCon Spring 2018 conference in Tokyo, Japan. What is a map function? To understand how a map works, let’s first talk about the idea of the map function. A map function maps one value to another. Given one value, called a key, it will return a second, the value. map(key) → value Now, a map isn’t going t
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