ネットワークでなぜ遅延が生じるのか
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）
ぜんぶTIME_WAITのせいだ！ - Qiita
課題 突然キャンペーンとかの高トラフィックが来る！とか言われると色々困ることはあるものの、今のご時世クラウドだからスペック上げときゃなんとかなるでしょ。ってとりあえずCPUとかメモリあげて見たものの、キャンペーンが始まったら意外と早くブラウザからつながらない！！とか言われたりする。 CPUもメモリもそんなに負荷は特に高くもない。調べてみたらTIME_WAITが大量にあった。 とりあえず何とかしたい TIME_WAIT数をコマンドで確認 $ netstat -anp|grep TIME_WAIT __(snip)__ tcp 0 0 192.168.1.1:80 192.97.67.192:56305 TIME_WAIT - tcp 0 0 192.168.1.1:80 192.63.64.145:65274 TIME_WAIT - tcp 0 0 192.168.1.1:80 192.39
GitHub - netdata/netdata: Architected for speed. Automated for easy. Monitoring and troubleshooting, transformed!
Visit the Project's Home Page MENU: GETTING STARTED | HOW IT WORKS | FAQ | DOCS | COMMUNITY | CONTRIBUTE | LICENSE Important 💡 People get addicted to Netdata. Once you use it on your systems, there's no going back! Netdata is a high-performance, cloud-native, and on-premises observability platform designed to monitor metrics and logs with unparalleled efficiency. It delivers a simpler, faster, an
64bit時代のバッファ処理
プログラミングの「常識」は時代とともに変化します。そのひとつが、サーバプログラムにおけるバッファ処理です。 1990年代後半から2010年頃までは、メモリ空間の大きさ（32bitすなわち4GB注1）を超える大きさのファイルを扱う時代でした。このため、httpdなどのサーバプログラムにおいても、入出力データをいったんテンポラリファイルとしてバッファリングする必要がありました。ですが、ファイルI/Oはメモリアクセスと比べると低速です。このため、小さなサイズのデータについてはメモリアクセスする一方で、大きなサイズのデータについてはファイルI/Oを用いる、という煩雑なコードを書く必要がありました。 しかし、2014年も暮れとなる今 、サーバサイドにおいては64bit環境のみを考えれば良い時代に入りつつあります。 もちろん、64bit環境といったところで、64bit空間の全てをユーザプロセスが使える
Pythonコードのプロファイリング - shkh's blog
普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の
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Flag #14 - A Journey of Improving System Performance - Freedomofkeima Blog
コマンドによる「負荷」の原因切り分け
