Tornado アプリのログファイル書き込みのチューニング : DSAS開発者の部屋
最近は協力プレイやPvPなどの「リアルタイムサーバー」を書くときは Go が主流になっているのですが、 Tornado を使ったシステムも健在です。 (以前の記事) 数人〜十数人程度の「部屋」を、1つの Tornado プロセスに複数もたせ、さらに一台のサーバーにその Tornado プロセスを複数置くことでCPUのマルチコアを活用する構成になっているのですが、最近各プロセスがログファイルを書く部分でブロックして応答性能が悪化するケースがあったので対策しました。 この記事ではその対策で行ったチューニングや、行わなかったチューニングについても紹介します。 ※なお、この記事は Tornado を題材にしていますが、似たような仕組みになっている node.js などの他の言語のフレームワークでも同じ事が言えるはずです。 前提知識 Tornado は epoll や select などのIO多重化
GitHub - itamarst/eliot: Eliot: the logging system that tells you *why* it happened
Python's built-in logging and other similar systems output a stream of factoids: they're interesting, but you can't really tell what's going on. Why is your application slow? What caused this code path to be chosen? Why did this error happen? Standard logging can't answer these questions. But with a better model you could understand what and why things happened in your application. You could pinpo
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