ほえほえ LinuxファイルI/Oチューニング
Linuxは私の使っている範囲ではファイルI/Oがパフォーマンスボトルネックになっていることが多い。で、チューニングの情報を集めてみるのだが、なかなか役立つ情報を入手できない。 決まって全般的なチューニングの進め方について述べ、次にボトルネックの調べ方について述べる。 最後にチューニングパラメータ設定手順のヒントだけを非常に簡単に挙げておわってしまう。いや、どこがボトルネックなのか最初に一発で分かればいいよ？ でも全般的なチューニングの進め方でそうしたドキュメントが述べている通り、色々な可能性を繰り返しチューニングしながらつぶしていかなきゃいけないんだよね。 そのためには具体的なチューニングパラメータの設定手順がなきゃできないんだよね。それを教えろよ！それを！ ということで、今回はLinuxファイルI/Oチューニングについて調べた。大きなファイルの書き込み(ex. cpコマンド)を行うと、
Linux チューニング - Ext3 のパフォーマンスを最大化させる
じつは自宅サーバのロードアベレージが上がり続けています。分析の結果、ボトルネックは I/O 処理でした。CPU は Athlon64 X2 4400+ ですが、まだまだ当分この CPU で間に合いそうです。HDD は当時は 7200 回転で最速だった HITACHI Deskstar T7K250 SATA2 250GB を RAID1 構成にしたのですが、今思えば速度優先で RAID0 にしておけば良かったと少しだけ後悔。 I/O がボトルネックに成っている理由ですが、Drk7jp が公開しているサービスの全てがキャッシュファイルを利用した高速化手法を取っているのですが、単純にそれらファイルの write 処理が追いついていません。常に何らかのプロセスで I/O 待ち状態が発生しているような状況です。抜本的な解決方法としては disk を高速なものに交換する以外ありません。 というわけで
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
はてなブックマークが重い件について、Page Detailerというツールを使って調べてみる - VTuberになったプログラマーの魂の残滓
JavaScriptの部分は というわけでid:amachangに任せましょう。 というわけでそれ以外の部分でいったいどこが重いのか 何が重いの？ということで重たい箇所を分析していきましょう。 IBM PageDetailer 解析ツールとしてIBM PageDtailerを利用します。 alphaWorks Community 解説するよりも見てもらうほうが早いと思うのでさっそく使ってみるよ。 ちなみに上記ソフトのダウンロードにはIBMアカウント（無料）が必要なので、使いたい人は登録しよう！ http://b.hatena.ne.jp/HolyGrail/ の結果 こんな感じのグラフが出てきます。 では、詳細を見てみましょう。 このグラフですが、長い部分が http://b.hatena.ne.jp/HolyGrail/ のHTMLそのもののロード時間になっています。 内訳としては 濃い
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