IDEA * IDEAドットインストール代表のライフハックブログ
「Java のヒープサイズ」についての簡単な説明
Java のヒープ領域及び 非ヒープ領域、メモリ管理について簡単に説明いたします。 ヒープやヒープサイズはガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) と密接な関連があります。以下のページも合わせて参照ください。 ガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) についての簡単な説明と調査方法 Java のオブジェクトは、大きく分けて、New、Old 、Permanent というメモリ領域で管理されます。 新しいオブジェクトを格納するのが New 領域と呼ばれ、古いオブジェクトを格納するのが Old 領域と呼ばれます。 Permanent 領域にはクラスやメソッドなどの情報が格納されます。 ( これらは Permanent Generation, Tenured Generation, Young Generation とも
ウェブアプリケーションサーバを複数台構成とか2010年代には流行らない - kazuhoのメモ置き場
タイトルは煽り入ってますが。 仮に動的ページを生成するのにかかる時間が1秒、そのうちデータベースやmemcached等リモートサーバへの問い合わせ時間を除くいたCPUの処理時間が0.1秒とする。また、ピークのリクエスト処理量は、平均の２倍とする。 そうすると、クアッドコアのアプリケーションサーバで処理できるリクエストは、 4 core * 10 reqs/sec * 86,400 sec/day * 30 day/mon / 2 = 51,840,000 reqs/mon と、約5,000万PV/月を１台で捌けることになる。 CPUが動いている時間は全処理時間の10倍と仮定したわけだから、アプリケーションサーバの最大同時接続数は 4 core * 10 = 40 程度あればいいことになる。実際には、安全係数を２倍かけて 80 とか。リクエストの処理に必要なメモリ量を 100MB とすると、
Using filesort
去年ソートに関する記事を書いたが、今日はその続きである。 MySQLでEXPLAIN SELECT...を実行するとExtraフィールドでよく見かける「Using filesort」という文字列。Filesortって一体なんだろう？と思ったことはないだろうか。単刀直入に言ってFilesortの正体はクイックソートである。 クエリにORDER BYが含まれる場合、MySQLはある程度の大きさまでは全てメモリ内でクイックソートを処理する。ある程度の大きさとはsort_buffer_sizeであり、これはセッションごとに変更可能である。ソートに必要なメモリがsort_buffer_sizeより大きくなると、テンポラリファイル（テンポラリテーブルではない）が作成され、メモリとファイルを併用してクイックソートが実行される。 Filesortは全てのソート処理において実行されるわけではない。前回の記事
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話
« フレンド・タイムライン処理の原理と実践 | メイン | MySQL の ORDER BY を高速化 » 2008年06月12日 MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話 フレンド・タイムライン処理の原理と実践 の続きです。 先のエントリでは、プルモデルの速度が当初予測していたよりも遅かった (というより SQL レイヤでのオーバーヘッドが大きそうだった) ので、MySQL Internals メーリングリストで質問したりしながら、C++ で直接 InnoDB にアクセスするようなコードを書いてみました。 タイムライン構築速度 タイムライン/秒 SQL そしたら、10倍以上高速に！ ベンチマークを perl ベースのものから mysqlslap に変えたのですが、プッシュモデルの 2/3 の速度が出ています。これなら、データサイズが約 1/10 にな
KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
OutOfMemoryエラー発生!? GCがあるのに、なぜ？
今回の概要 本稿ではWebアプリケーションの開発プロジェクトで実際に直面したメモリに関するトラブル事例の中からjava.lang.OutOfMemoryErrorを題材としたTipsを紹介する。 帰宅直前に、突然電話が鳴り響く 業務を終えて帰宅しようとしたとある夜、突然電話が鳴る。相手は社内のプロジェクトのマネージャである。 「現在、テストを実施しているが、数分経つとOutOfMemoryErrorが発生してアプリケーションが落ちてしまう。再起動を掛けると、また順調に動くが、しばらく利用していると、同じようにOutOfMemoryErrorが発生する。メモリ不足のエラーなので、物理メモリを増やそうかと思っているが、物理メモリ増設の前に、アプリケーションという観点からメモリ不足を引き起こす問題がないか調査してほしい」 取りあえず、原因を探るために現場に急行した。 現場にてトラブルの詳細をヒア
Open Tech Press | Linuxのパフォーマンスを改善する3つのTips
同じコンピュータでも、Linuxを走らせたときのほうがWindows XPやVistaを走らせたときよりも性能は高くなる。しかしLinuxシステムはさらに高速化することも可能だ。この記事では、Linuxシステムの性能を向上させるための、3つの異なるレベルで行なう最適化の方法を紹介する。 あらゆる最適化について言えることだが、何らかの簡単なベンチマークを行なわなければ、結果を本当に向上させることができたのかどうかを知ることはできない。Linux PC上では通常、数多くのプロセスが走っていて、それらが性能の測定に影響を与える可能性がある。その影響を最低限に抑えるために作業はランレベル1で行なうようにしよう。ランレベル1は、最低限のプロセスのみを実行するシングルユーザモードだ。ランレベル1で作業を行なうためには、ALT-F1を入力してコンソールに切り替え、ルートとしてログインして「init 1」
性能問題の失敗事例集
性能設計とは、目標性能と、その目標を実現するための設計です。業務量に応じたサーバサイジング、プロセス構成、業務処理の対象データ件数や処理の多重度などと多岐にわたり、性能マネジメントの中で最も重要な要素の1つといえます。（本文より） 失敗は成功の母といわれるように、失敗からはたくさんの教訓を得ることができる。連載第2回は、性能マネジメントで押さえるべきポイントを、失敗事例から学んでみたいと思う。 思い出すと心拍数が上がる性能問題の数々 さて今回は、私の身近で発生した性能問題の事例を振り返り、「攻めの性能マネジメント」として、性能問題予防のために実施すべき具体的な作業と考え方を整理したいと思います。 事例1：カットオーバーに間に合わない！ ある通信系システムでは、アプリケーションの品質が安定しなかったこともあり、開発工程の最後に性能評価を実施したところ、性能問題だけでなく、機能試験では抽出でき
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