日本Javaユーザーグループ JJUG ナイトセミナー 2 月 27 日(水) http://www.java-users.jp/?p=309 注:サンプルソースはあくまでも例であり、その修正例も完全なものではありません。

Garbage Collection Optimization for High-Throughput and Low-Latency Java Applications High-performance applications form the backbone of the modern web. At LinkedIn, a number of internal high-throughput services cater to thousands of user requests per second. For optimal user experience, it is very important to serve these requests with low latency. For example, a product our members use regularly
以下の環境とテストでCMSとG1GCを比較してみた。かなり急ぎでやったので間違っている可能性が多少ある。 16 cores, 32GB mem -Xms24g -Xmx24g 8 instances Infinispan 6.0.3.Final DIST cache, put 4GB data (1KB entry * 2M, 2GB data with one backup copy, 2GB * 2 = 4GB) CMS: -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=30 G1GC: -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30 $ java -XX:+UseG1GC -XX:+PrintFlagsFinal
Everything I Ever Learned About JVM Performance Tuning @Twitter The document outlines JVM performance tuning strategies, with a focus on reducing latency caused primarily by garbage collection. It covers various areas of optimization including memory footprint, lock contention, CPU usage, and I/O tuning, while highlighting the drawbacks of heavy frameworks like Thrift. Key strategies involve caref
At Twitter, Netty (@netty_project) is used in core places requiring networking functionality. For example: Finagle is our protocol agnostic RPC system whose transport layer is built on top of Netty, and it is used to implement most services internally like Search TFE (Twitter Front End) is our proprietary spoon-feeding reverse proxy which serves most of public-facing HTTP and SPDY traffic using Ne
Java monitoring Monitor and optimize Java application performance for your entire application stack, including databases and services. Please enter your email address See all Java performance metrics in real-time Dynatrace captures every transaction, across every tier, without gaps or blind spots. Pre-configured dashboards provide all relevant metrics down to SQL statement and code level. In under
Search logs using Fluentd and Kibana Apr 17th, 2013 | Comments Fluentd is a flexible and robust event log collector, but Fluentd doesn’t provide own datastore and Web UI. So if you want to search stored events, then you can use Kibana and ElasticSearch :) ElasticSearch is a easy to use Search Engine and Kibana is a great Web UI for ElasticSearch with LogStash format. Setup Pre requirements Java fo
Hadoop内部の負荷状況などをグラフィカルに表示するOSSツールが登場。Javaプログラム解析ツールを流用し、HTML5などを駆使して内部の挙動を可視化する Acroquest Technologyは、2012年11月9日、Hadoop/HBaseの内部動作を可視化するソフトウェア「halook」をオープンソースソフトウェアとして公開した。CDH 3u4、3u5で動作確認済み。 Hadoopは分散処理を行うため、多数のノードを連携して動作する。データの処理が多数のノード、多数のプロセスで実行されるため、処理中に問題が発生した際の調査が非常に困難とされる。halookは、Hadoopシステムにおける障害や稼働状況そのものの可視化を実現している。可視化の対象は、並列処理タスク、Region、データノード。 HDFSのクラスタノード「DataNode」のデータの偏りを可視化する「HDFS Da
というわけで、JPOUG> SET EVENTS 20120721 | Japan Oracle User Groupに参加して発表をしてきました。通常の勉強会と比べて発表者と聴講者の一体感を増すための工夫がなされていて、とても良かったと思います。有限コーヒーかと思ったら無限ビールだったのも驚きです。JPOUGの運営メンバのみなさま、会場を提供してくださった日本オラクルのみなさま、当日お越しいただいたみなさま、どうもありがとうございました。 私のセッションでは、データベース負荷テストツールまとめ(5)と題して過去4回分のまとめと自作ツールの紹介をさせていただきました。JdbcRunnerはOracle Database、MySQLとPostgreSQLの間でTPC-BとTPC-Cの性能比較ができる唯一のオープンソースソフトウェアですので、いろいろ試してみていただければと思います。試した結果
3/24日の[第三弾チューニンガソン](http://www.zusaar.com/event/218004)に参加したので、その詳細をまとめました。 **ツッコミ大歓迎です!!!** 今回福岡でもリモートで参加可能だと聞いて、これは参加せねばと思いエントリしました。 基本ぼっちなんで一人で参加。 ## ~前日 福岡のインフラ勉強会で一度、傾向と対策的なことをしてました。 ここでは、主にチューニング項目の洗い出しと、次のお題の予想してました。 私の予想では、webサーバーにnginx、appにredmineじゃないかと予想してました。。。 あとは、前回までがphpがお題だったので、php触った事無いのでapcインスコする手順とかを一応予習。 (結局、全く役に立たなかったのですが・・・・) その他にも、apacheやmysqlの設定を勉強してました。 msqlの勉強で最後の砦として読んだのが
Ilya Katsov氏による「MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases」の翻訳 http://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ (下書きに入れて推敲するつもりが、なんか公開されてしまっていたので、あとでいろいろ修正すると思います) February 1, 2012 この記事では、Webや科学論文で見られる異なるテクニックの体系的な視点を与えるために、数々のMapReduceパターンとアルゴリズムをまとめた。 いくつかの実用的なケーススタディも提供している。 すべての説明とコードスニペットでは、Mapper、Reducer、Combiner、Partitionaer、ソーティングにおいてHadoopの標準的なMapReduceモデルを利用します。このフレー
276行(ライセンス宣言を除いた222行)という数値にはインパクトがないような気もするが、OpenFlowコントローラをJavaで書いたみたので、その事をネタに久しぶりにブログを更新してみようかと。 いくつかのコントローラの実装を見たところ、エラー処理、例外処理とかを除けば基本的な部分を作成するのは自分でも出来る気がしたので、OpenFlowに興味もあるし、勉強がてら単純なOpenFlowコントローラを実装してみた。OpenFlowは今のところver. 1.1まで仕様が公開されているが、実装としてはver. 1.0までしか公開されていないようなので、ver. 1.0ベースでの実装ということにした。 言語の選択 個人的には、最近、Pythonをよく使っている(NetworkXが便利というのがその理由だが)のもあって、Pythonが一番慣れているのだが、動的型付け言語なので型チェックがないとか
はじめに Android プログラマのみなさん、こんにちは。 今日も元気に Out Of Memory してますか? ということで、この記事では日々 OOM に悩まされる Memory 的な意味で富豪的な Android プログラマの為に、Eclipse Memory Analyzer Tool、通称 MAT の基本的な使い方を紹介します。 尚、この記事は [twitter:@youten] さんが企画された裏 Android Advent Calendar 12/20 の記事ですが、内容的には比較的オモテなものになっています。 対象読者 Andoid アプリ作ってる/はじめたけど、まだ MAT を使ったことがない方 MAT を使ってみようした事はあるものの、画面から難しそうな雰囲気を察知し、起動10秒後にはそっとタブを閉じてしまった経験がある方 DDMS の基本的な使い方を理解している方
grizzly-sendfile was started in August 2008, is owned by Igor Minar, and has 6 members. Sendfile Algorithms Even though sending files over http might sound like a simple task that can be done only in a few ways, the opposite is true. During the development of grizzly-sendfile several kinds of algorithms were identified and there might be more types that have not been categorized yet. classifica
■ リクエスト処理のアーキテクチャ Tomcat 4時代から採用されているリクエスト処理のCatalinaアーキテクチャは変更なしで、そのまま採用しています。Tomcatが受け付けたリクエストは、リクエスト処理パイプラインによってServletまで到達し処理されます。 ■ クラスタリング(セッションレプリケーション) 若干のインターフェイスの改良はありますが、基本的には同じ仕様です。 「All-to-All」「primary-secondary」の2つのレプリケーション方式が利用可能となっています。 ■ DBコネクションプール 今までどおりApache Commons DBCPを使用し、バージョンはDBCP 1.4系(JDBC 4用)を採用しています。Tomcat独自のjdbc-poolを利用する場合は別途ビルドが必要です。jdbc-poolは近いうちに同梱されるかもしれません。 では、T
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