非同期ジョブをユーザーアクションに組み込まない
(勤務先に投稿した社内ブログの焼き直しです) ある日同僚から ActiveJob の perform_later で Barbeque にキューした非同期ジョブの起動が遅いと言われた。が、非同期ジョブの使い所について個人的な考えを書いてみることにする。 相談は「非同期ジョブの結果をユーザーに返しているため、高速になって欲しい。現状、最大で数分の時間を要す旨のメッセージを表示している」という内容でした。具体的には {内部 API} が重く、一部の処理を非同期ジョブにしていてユーザー体験の悪化につながっているとのこと。 盲目的に非同期にしても嬉しいことはない 結論としては、非同期にするのであれば丁寧にやれば良いけど、そもそも同期的でよくない? と考えて欲しいと返した。 まず、個人的にはユーザーアクション起因かつユーザーへフィードバックする必要のある処理を非同期ジョブにするのは本当に長時間かかる
開発者が知るべきキャッシュ設計でよく遭遇する問題
はじめに 分散システムの設計および開発において、キャッシュはパフォーマンス向上のための非常に重要な要素です。頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることで、アクセス速度が遅いデータベースへのアクセスを削減し、データへの迅速なアクセスを可能にします。これにより、システムの全体的な効率とパフォーマンスが向上します。 しかし、キャッシュは慎重に設計しないとむしろパフォーマンス上のデメリットになるケースが存在します。 この記事ではよく遭遇するキャッシュ設計の問題とその回避策について解説します。 Cache penetration DBに存在しない値を検索したときに、DBから返された空の結果をキャッシュしない場合に発生するシナリオです。 このシナリオではDBに存在しない値を繰り返し検索することにより、その値がキャッシュされていないため検索ごとにDBへのアクセスが必要になってしまいます。 存在しない
秒間100万リクエストをさばく - Googleの共通認可基盤 Zanzibar - 発明のための再発明
はじめに Googleの提供するサービス郡が共通して利用している認可システムにはZanzibarという名前がついています。ZanzibarはGoogleDrive・Google Map・Youtubeなどの巨大なサービスにも使用されています。 そのため、利用量も凄まじく 数10億のユーザー 数兆のACL(access control list) 秒間100万リクエスト もの量をさばいています。 にも関わらず、Zanzibarはこれを10ミリ秒以内に返します(95パーセンタイル)。 この記事では、そんなZanzibarの内部構造に関する論文「Zanzibar: Google’s Consistent, Global Authorization System」の中から、主に大量のリクエストをさばくための工夫を紹介します。 ちなみに、以前Googleの社内システム用の認可システム「Beyond
Webサービスにおける
キャッシュ戦略
YAPC::Asia Hachioji 2016 mid in Shinagawa 2016-07-03 Yusuke Wada a.k.a. yusukebe
大量メッセージが来ても安心なLINE BOTサーバのアーキテクチャ - Qiita
Help us understand the problem. What is going on with this article? 3月24日に発表になったLINEのBOT API Trial Accountが、いよいよ4月7日から実際に試せるようになりました。既に多くのBOTが開発者の手によって作られ始めたようですね。QiitaにもいくつかBOTの作り方が投稿されていますので、"LINE BOT"というキーワードで探してみてください。 実際の作り方の基本は他の投稿に任せるとして、BOT API自体は非常にシンプルな作りなので、試すこと自体はすぐにできると思います。しかし、シンプルな反面、仮に近い将来「Trial」が取れて、友だち50人制限が撤廃された時、それでも正しく安定的に動作するBOTとするには、アーキテクチャ上の工夫が必要になります。個人的に、既にLINE BusinessCo
性能測定道 事始め編
2013/10/05に開催された日本PostgreSQLユーザ会 第27回しくみ＋アプリケーション勉強会での講演です。 http://www.postgresql.jp/wg/shikumi/shikumi27 ---- コンピュータシステムにおける性能測定とは、技芸です。 性能測定というと、単に測定ツールを実行するだけの作業だと考えられがちです。しかし実際には、何のために測定をするのか、そのために何を測定するべきか、そして何を使って測定するべきかを理解した上で行わなければ全く意味を成さない、深みのある技芸の世界です。 講演者の所属する研究室では長年にわたりデータベースシステムの研究・開発を行ってきました。その過程で培われた性能測定の技芸について、最近の実例も交えつつその考え方をご紹介したいと思います。Read less
大規模分散システムのレスポンスを向上させる工夫 - ワザノバ | wazanova
https://www.youtube.com/watch?v=1-3Ahy7Fxsc 1 comment | 1 point | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約2時間前 GoogleのJeff Dean（Senior Fellow, システム & インフラグループ）による、Velocity Conference 2014のキーノートスピーチです。 Jeffは、オブジェクト指向言語によるプログラムの最適化で博士号を取得。DEC/Compaqの研究所の勤務をへて、1999年にGoogleに入社。以降、BigTable / MapReduce / Spanner / Google Translate / Google Brainなど、同社の大規模分散システムの構築に一貫して携わってきています。 例えば、検索結果のレスポンスを向上させるには、そ
Twitter: 大きなトラフィックに耐えうるアーキテクチャーへの変更 - ワザノバ | wazanova.jp
https://blog.twitter.com/2013/new-tweets-per-second-record-and-how 少し前、8月のTwitterエンジニアブログのエントリーですが、アーキテクチャー変更について触れているポストなので、取り上げてみます。 1) 背景 2010年のワールドカップ時点でのトラフィックがさばききれなかった時点での状況は、 200人のエンジニアが、単一のRailsのコードベースで大量のユーザとトラフィックに対応する構造であった。 MySQLのストレージシステムは、一つのマスタと一時的にシャーディングされるスレーブの構成で、読込み/書込みともにスループットの限界にきている箇所がでていた。 フロントエンドのRubyマシンは期待通りのトラフィックをさばけていなかったが、技術的な解決ではなく、サーバの追加でしのいでいた。 コードベースは、可読性とパフォーマン
Dropbox のスケールとか
Python なサービス みんな大好き Dropbox のスケールとかメモ。以下のページ辺りからピックアップ。Parted? みたいなので、続編がでたら追記するかも。 Scaling lessons learned at Dropbox, part 1 (comment) Dropbox - Startup Lessons Learned (slideshare) Dropbox -Yコンビネーターが生んだスタートアップの軌跡と未来 - スケール関係ないですが、2006 年当時はオンラインストレージサービスがいっぱいあったようで、VC から資金調達したときのやり取りがおもしろい VC "クラウドストレージサービスなんて腐るほどある" Drew "なにか使ってるのありますか？" VC "NO" Drew "..." 完璧で、スケーラブルで、クロスプラットフォームなクラウドストレージ！当時、プ
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