サイトを37倍に高速化した7つの手法 - オールアバウトTech Blog
今回はオールアバウトのnnmrが弊社サイトAll About Japanの速度を高速化した経緯についてまとめます。 All About Japanとは そもそもAll About Japan（以下AAJ）とは何かといいますと、弊社が提供している訪日外国人向けの日本紹介サイトです。 外国人向けサイトで、英語、中国語（繁体字）、中国語（簡体字）、タイ語、韓国語の5か国語に対応しております。 「Anime」「Izakaya」「Ninja」といったような特集や、実際に観光する人向けのモデルルート記事が特色です。 ■ 特集 (url : http://allabout-japan.com/en/tag/sushi/ ) ■ モデルルート記事 (url : http://allabout-japan.com/en/article/222/ ) 技術的な紹介 LAMP環境です。 （サーバー構成は後に記述
モバイルアプリのスレッドプールサイズの最適化（画像読み込み編） - クックパッド開発者ブログ
クックパッドの海外向けのAndroidアプリを開発している @rejasupotaro です。海外チームでは英語圏だけでなく、スペイン語圏やアラビア語圏や、その他いろいろな地域・ユーザーの環境に合わせてサービスをローカライズしながら展開しています。 東南アジアや南米では日本に比べるとネットワークは不安定で遅く、現地に行って自分たちのサービスを使うと読み込みの遅さに愕然とすることがあります。レシピサービスにとって画像の読み込みの速度は重要なので、これまでもレイテンシ、フォーマット、圧縮率、キャッシュ、画像サイズ、リクエストの優先度、プリロードなどさまざまな最適化を試みてきました。今回はスレッドプールのサイズについて考察しました。 非同期処理とスレッドプール Androidには、UIを操作することができる唯一のメインスレッドと、APIや画像のリクエスト、DBの読み書きなどの時間のかかる処理でメ
あなたのWebページ表示を爆速にするための、HTTPリクエスト状況分析ガイド（前編） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
Webページの表示を高速化するための無料ツールWebPagetestを使って、「どこに問題があり、どう解決するのか」を調べる方法を解説する。 画像・JavaScript・CSSといったページを構成する要素こそが表示パフォーマンスの要因であり、HTTPリクエストの数やTCP接続・1バイト目までの時間（TTFB）などを調べれば、遅い原因がどこかわかるのだ。 今ではだれもがよく知っていることだが、SEOとユーザー体験の観点から見て、ウェブページの表示速度は非常に重要だ。ページの表示が速いほど検索エンジンによる検索順位も上がるし、ウェブサイトの動作が速ければユーザーが離脱せずにたくさんのページを見て、コンバージョン率も高くなる可能性が上がる。 要するに、賢明なWeb担当者やSEO専門家なら、コンテンツと同様にページ表示速度の最適化についても考慮しなければならない。 ウェブサイトの表示速度（パフォー
YouTubeページの読み込みサイズを減らす「プロジェクト・フェザー」を進めてみてわかったこととは
By Jim Champion インターネット関連の機能やウェブコンテンツが高度化・複雑化するにつれ、機能を実現するためのコードの肥大化が進むのは避けることが難しい現実と言えます。そこで、YouTubeの再生に必要なクライアントサイド(ブラウザ側)のコードを軽量化するプロジェクトが進められたところ、意外ともいえる事実が判明しました。 Page Weight Matters http://blog.chriszacharias.com/page-weight-matters かつてYouTubeの開発に携わっていたクリス・ザカリアス氏はある日、YouTubeのオフィスで上司が怒りをあらわにしている場面に遭遇したとのこと。ブラウザでムービーを再生するために必要な機能のせいでページウェイト(容量)が1.2MBにも膨れあがり、非常に多くのリクエスト(要求)をウェブサーバーに送りまくることに不満を募
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
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