Go言語のためのキャッシュライブラリを作った - Qiita
1. はじめに Rapidash というGo用のキャッシュライブラリを公開しました。 以前 https://qiita.com/goccy/items/a54af6db3b8623e90c38 で紹介した Octillery 同様、弊社の負荷対策用ライブラリになります。 キャッシュというとコンテキストによって用途は様々ですが、 Rapidash はアプリケーションサーバの応答性能を向上させるために、主にデータベースの負荷分散を目的として開発したライブラリになります。 主な機能は以下のようなものです。 検索しか行わないテーブルのデータをアプリケーションサーバ起動時にデータベースからすべて吸い上げ、インデックスの定義に従ってメモリ上に B＋Tree 構造で展開する。検索時は範囲検索もできる 読み書きを行うテーブルのレコードを memcached や Redis といったキャッシュサーバに格納し
Gunosy広告配信を支えるGo ~キャッシュ編~ - Gunosy Tech Blog
広告技術部の今川です。 わたしは主にGoを使って広告配信APIの改修を担当しています。 今回はAPIの高速化のためにキャッシュを使った話をご紹介します。 データベースへのアクセス頻度を減らすための努力 広告技術部では、広告配信APIのCTRの予測で利用する特徴ベクトルをAmazon Auroraに保存しています。 しかし、単純にデータ取得時に毎回Auroraに問い合わせていては処理速度が遅くなってしまうので、以下の二種類の方法で高速化を図っています。 1. キャッシュする 予測ロジックで利用するデータの中でも、ユーザーに関するベクトルはユーザーIDをキーにユーザー数だけのデータが存在する反面、すべてのユーザーが同じ時間帯にアクセスするとは限らず、一度訪問したユーザーが続けて何回もアクセスする場合が多いという特徴があります。 このため、利用したいデータがキャッシュに無ければAuroraに問い
Re:golang の http.Client を速くする
先日mattnさんの記事を読みました。 golang の http.Client を速くする nettというパッケージを使って 名前解決の結果をキャッシュすることで、http.Clientを早くするというものです。 この記事に関して、ちょっと疑問に思ったことがあったので、検証してみました。 疑問 疑問に思ったのは以下の点です。 名前解決遅すぎでは？ ベンチマークの結果を見ると5億ns(=500ms)ほど速度が改善しています。 3つのURLに対してリクエストを投げているので、初回を除く2回DNSのキャッシュがヒットし、 名前解決2回分の速度改善になるはずです。 と、いうことは、名前解決1回あたり250msかかっている計算になります。 googleのsearchは302でリダイレクトがかかるので、Client.Getの呼び出し1回あたり2回リクエストが飛ぶ、 ということを計算に入れても100m
Big Sky :: golang の http.Client を速くする
« Windows からも ssh でリモートコマンド実行したい、それ golang で出来るよ | Main | Re: Go でシングルバイナリな Web アプリを開発しているときに webpack --watch をうまいところやる » この記事には幾らか正しくない部分がありました。後で訂正していきますが、ひとまず shogo82148 さんの解説記事も確認下さい。 http.Client はリクエスト毎に名前を引くので連続したアクセスはあまり速くない。 Goのhttp.Clientで名前解決結果cacheする楽な方法ないかな — fujiwara (@fujiwara) December 7, 2016 Go 1.8 からは Resolver が提供されるので、自前で簡単に名前引きのキャッシュを実装出来る。 Go 1.9 だった様です。 Go 1.8 Release Notes -
groupcache で組み込み型分散キャッシュ - Qiita
groupcache は Go で書かれた分散キャッシュライブラリで、複数プロセスでキャッシュを共有するプログラムが簡単に書けます。多くの用途で memcached を置き換えることを目指していて、Google のプロダクション環境で使われているようです。 個人的に groupcache の魅力は、 キャッシュを複数のピアに分散する (sharding) キャッシュに無いデータを同時に大量にリクエストしても、キャッシュ生成処理は1度だけ実行され、他のリクエストには生成されたキャッシュを返す（厳密では無いが、だいたいの場合1度きり） 頻繁にリクエストされるデータがリモートにあった場合、ローカルにもキャッシュする 一方、注意しないといけない点はキャッシュのアップデートには対応していないことです。groupcache には expire や明示的な破棄は存在しません。あるキーに対する値は 常に
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Go, memcached, microservices
GitHub - cubicdaiya/cachectl: Page cache controller for regular file in Go