RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
ISUCON予選突破を支えたオペレーション技術 - ゆううきブログ
ISUCONに参加する会社の同僚を応援するために、ISUCONの予選突破する上で必要なオペレーション技術を紹介します。 自分がISUCONに初出場したときに知りたかったことを意識して書いてみました。 一応、過去2回予選突破した経験があるので、それなりには参考になると思います。 といっても、中身は至って標準的な内容です。 特に、チームにオペレーションエンジニアがいない場合、役に立つと思います。 今年のISUCON6は開催間近で、まだ予選登録受付中です。 ※ 文中の設定ファイルなどはバージョンやその他の環境が異なると動かなかったりするので必ず検証してから使用してください。 ISUCONでやること (Goal) ISUCONでやることは、与えられたウェブアプリケーションをとにかく高速化することだけです。 高速化と一口に言っても、複数のゴールがあります。ウェブアプリケーションの場合は以下のようなも
Mackerelを支える時系列データベース技術 - ゆううきブログ
【追記 2018/01/06】現在Mackerelは、時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログの時系列データベース実装へ移行しています。 サーバモニタリングサービス Mackerel で採用している時系列データベース Graphite を用いたシステムの構築と運用事情を紹介します。Graphiteについては、プロビジョニングやアプリケーションからの使い方、Graphite自体のモニタリングなど様々なトピックがありますが、特に大規模ならではのトピックとして、Graphiteの内部アーキテクチャ、パフォーマンスチューニングおよびクラスタ構成についての知見を書きます。 背景 Graphiteシステム概観 データ構造とアーキテクチャ whisperのデータ構造 carbon-cacheのアーキテクチャ パフォーマンス特性 パフォーマンスチューニング ミドルウェアレ
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
Ansible + Mackerel APIによる1000台規模のサーバオペレーション - ゆううきブログ
Ansible と Mackerel API を組み合わせて、1000台規模のサーバ群に対して同時にパッケージの更新やその他のサーバオペレーションのための方法を紹介します。 タイトルに Mackerel とありますが、それほど Mackerel に依存しない話です。 (AnsibleとDockerによる1000台同時SSHオペレーション環境 - ゆううきブログに続編を書いています。) 背景 社内では、サーバ構成管理ツールとして Chef を使用しています。 Chef Server は運用が大変なので使用しておらず、knife-solo と Mackerel APIを組み合わせてホストと Chef role とのマッピングに Mackerel のロール情報を用いています。 また、Mackerel の Ruby クライアントを利用して recipe 内で API を叩いて、Mackerel か
Go言語によるCLIツール開発とUNIX哲学について - ゆううきブログ
この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の8日目です。 今回は、Go言語でサーバ管理ツール Mackerel のコマンドラインツールmkr を作るときに調べたこと、考えたこと、やったことについて紹介します。（mkr は現時点では開発版での提供になります。） コマンドラインツールについて コマンドラインツールを作るにあたって、@deeeet さんの YAPC Asia 2014 での発表資料が非常に参考になります。 書籍 UNIXという考え方ーその思想と哲学 の内容をベースに、コマンドラインツールはどうあるべきかということが丁寧に説明されています。 上記資料から引用させていただくと、コマンドラインツールにおいて重要なポイントは以下の7つであるとされています。 1つのことに集中している 直感的に使える 他のツールと連携できる 利用を助けてくれる 適切なデフォルト値を持ち設定もでき
DockerとS3を用いた、yum / apt リポジトリ作成・運用の継続的インテグレーション - ゆううきブログ
Docker を用いた rpm / deb パッケージ作成の継続的インテグレーション - ゆううきブログ の続き。 前回は、rpm / deb パッケージを作るために、CentOS、Debianなど各種ディストリビューションを揃える手間をかけずに、Docker コンテナ上でパッケージングして、ついでに Jenkins で CI するみたいなことを書いた。 今回は、作成したパッケージを yum / apt リポジトリに登録して yum / apt コマンドでパッケージインストール/アップデートできるようになるまで継続的インテグレーションするという話。 問題点 yum / apt リポジトリ用の専用ホストを立てて、そこで apache とかで静的ファイルをホストするのはめんどくさい。 特に、mackerel-agent みたいなユーザにインストールしてもらうパッケージの場合、リポジトリを公開し
ISUCONでNginxとMySQLをDocker化したときのパフォーマンス - ゆううきブログ
現実的なWebサービス環境において、Docker化によるパフォーマンス低下がどの程度のものか調査するために、 ISUCON4 の予選問題のうち、Nginx と MySQL 部分を Docker 化してベンチマークをとってみた。 典型的なWebサービスシステムの3層構造（Proxy, App, DB）を構築し、ベンチマーカーにより高ワークロードを実現できるので、ISUCON の予選問題は適当な題材といえる。 Docker のパフォーマンスについて留意することは先日書いたエントリに全て書いてる。 上記のエントリを要約すると、Docker のパフォーマンスについて重要なこととは storage-driver の選択 (AUFS or Device mapper or ...) Volume の ON / OFF AUFS などの差分ファイルシステムをバイパスするかしないか Host networ
Dockerは速いのか？Dockerのパフォーマンスについて重要なことは何か？ - ゆううきブログ
だいぶ前からDocker（Linuxコンテナ）のパフォーマンスについて、速いことは速いだろうけどどの程度速いのか、もし遅いことがあるなら何がパフォーマンスにとって重要なのか（AUFSが遅いとかそういうの）が気になっていたので、今回は で紹介されていた Docker のパフォーマンス検証に関する IBM の Research Report を読んだ。Report の内容をベースに、Docker のパフォーマンスの勘所などをまとめてみた。 Report のタイトルは An Updated Performance Comparison of Virtual Machines and Linux Containers 。 GitHub にベンチマークコードと実験データが置いてあってちゃんとしてる。 前提 まず、VMとコンテナの歴史を振り返るのに知らぬはエンジニアの恥。今さら聞けない【コンテナ/仮想
Docker + Mesos + Marathon + Graphite + Fluentd + Sensuを組み合わせたデプロイ管理ツールの話 - ゆううきブログ
開発合宿でDevOps界隈やモニタリング界隈で流行りのツールを組み合わせてBlue Green Deploymentできる何かを作りました。 同じチームで開発したid:shiba_yu36 先生やid:wtatsuru 先生が既にブログを書いてますが、自分の視点で書いてみます。（13/12/24追記: より詳細な内容が新規に書かれたのでリンク先を入れ替えました） Docker, Mesos, Sensu等を利用したBlue-Green Deploymentの仕組み - $shibayu36->blog; Docker コンテナにアプリケーションを立てて Graphite でいい感じに可視化するまで - wtatsuru's blog 僕は主に、各ツールから得られる情報をまとめて管理し、デプロイを実行するデプロイ管理ツールを作成していましたので、それについて書きます。 普段は運用の修行をして
TCP 3-way handshakeのレイテンシ軽減のためのTCP_DEFER_ACCEPTソケットオプション - ゆううきブログ
2013/10/22 追記した． Starletのコード読んでてlistening socketにTCP_DEFER_ACCEPTとかいうオプション渡してたので、これ何だって思って調べた． TCPに特に詳しいわけではないので理解に誤りがあるかもしれない． package Starlet::Server; ... # set defer accept if ($^O eq 'linux') { setsockopt($self->{listen_sock}, IPPROTO_TCP, 9, 1) # 9がTCP_DEFER_ACCEPTを表す and $self->{_using_defer_accept} = 1; } ... TCP_DEFER_ACCEPTはLinux 2.4から導入されている． Linux 2.6.32から挙動が若干変わっているらしい． (linux の TCP_DE
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