Kindle向けに『入門Chef Solo - Infrastructure as Code』を出版しました - naoyaのはてなダイアリー
Chef のスタンドアロン版である Chef Solo の技術書を Kindle 向け電子書籍として出版しました。 入門Chef Solo - Infrastructure as Codeposted with amazlet at 13.03.17伊藤直也 (2013-03-11) 売り上げランキング: 14 Amazon.co.jpで詳細を見る がんばりました。原稿＼(^o^)／オワタ Chef Solo 本 Chef はサーバー/インフラの状態管理フレームワークです。より単純化して言うならサーバー構築の自動化ツール。コードは Ruby で書きます。ウェブアプリケーションをホストするサーバーの管理にもちろん利用できますし、チームメンバーの開発環境を同じ状態に揃える、あるいは個人の開発環境の整備を自動化する、といったことにも利用できます。 本書の内容のは、その Chef の入門書です。C
権限委譲、リーダーシップ、チーム - naoyaのはてなダイアリー
いいか、覚えておけ。おれにしてもお前にしても、それなりに成功するってことは、なにかは得意なんだ。でも大体のことは不得意極まりない。全部自分でやろうとするな。自分よりも何かで優れている人たちが、その何かでお前のためにチカラを貸したいと思うような人間になれ。 それがリーダーってもんだよ。 この記事が話題になってた。リーダーシップというのは力を貸してやろうと相手に思われることだという、いい話。 この手の話は、誰もが否応なしに社会で経験することだから、みんなそれぞれ自分の考えを述べたくなる･･･という話題でもありますね。例に漏れず、自分も少し経験から感じることを書いてみよう。 「権限」を「委譲」する? 「上司が何かを部下に任せる」という文脈でいくと、このストーリーは「権限委譲」の話にもみえる。確かにテーマとしてはそうなのだが、自分は一般で言う「権限を委譲する」という考え方そのものにちょっとした落と
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
サーバ/インフラ Tech Meeting の資料など - naoyaのはてなダイアリー
金曜日は サーバー/インフラを支える技術出版記念イベント サーバ/インフラ Tech Meeting の日でした。自分は「Linuxカーネルの読み方」と題して、自分なりにまとめたカーネルのソースコードを読むコツについてお話させていただきました。 発表資料を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/08080924svr_techmeeting.ppt (ppt) http://www.slideshare.net/naoya1977/how-to-read-linux-kernel/ (Slide Share) 同じく著者のひろせさんからはなぜこの本を書いたか、どういう本なのかという概論 (One more thing もありました)。Klab の安井さんは DSAS について、特に「ダイナミック」をキーワードにした幾つかのインフラ構
あるプロセスが利用しているメモリサイズを procfs 経由で調べる - naoyaのはてなダイアリー
お題は「あるプロセスがどの程度の物理メモリを利用したかを知りたい」です。 手っとりばやく知りたいときは top や ps などで調べると良いでしょうか。例えば手元の coLinux で top して M キーでソートすると emacs のプロセスが最もメモリを使っているようです。 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 1923 naoya 18 0 23120 19m 3096 S 0.0 2.0 0:55.40 emacsメモリサイズは VIRT と RES がありますが、VIRT は Virtual の略で仮想メモリ領域のサイズ、RES が Resident の略で、実際に使用している物理メモリ領域のサイズ。19MB ほど使っているようです。この emacs のプロセスが利用するメモリ領域はざっくり 20MB 程度と
Linux のプロセスが Copy on Write で共有しているメモリのサイズを調べる
Linux は fork で子プロセスを作成した場合、親の仮想メモリ空間の内容を子へコピーする必要があります。しかしまともに全空間をコピーしていたのでは fork のコストが高くなってしまいますし、子が親と同じようなプロセスとして動作し続ける場合は、内容の重複したページが多数できてしまい、効率がよくありません。 そこで、Linux の仮想メモリは、メモリ空間を舐めてコピーするのではなく、はじめは親子でメモリ領域を共有しておいて、書き込みがあった時点で、その書き込みのあったページだけを親子で個別に持つという仕組みでこの問題を回避します。Copy-On-Write (CoW) と呼ばれる戦略です。共有メモリページは、親子それぞれの仮想メモリ空間を同一の物理メモリにマッピングすることで実現されます。より詳しくは コピーオンライト - Wikipedia などを参照してください。 この CoW に
Linux のスリープ処理、タイマ処理の詳細を見る - naoyaのはてなダイアリー
UNIX でプロセスを一時的にスリープさせるには sleep(3) が使えます。sleep() は引数に秒単位でしか時間を指定できないので、より短い時間を指定したい場合は usleep(3) (マイクロ秒) や nanosleep(2) (ナノ秒) を使うことになります。sleep(), usleep() はライブラリ関数、nanosleep() はシステムコール*1です。 この usleep() や nanosleep() で 1ms 程度の短い時間プロセスを停止したとして、正確にその時間だけ停止させることはできるでしょうか。http://shiroikumo.at.infoseek.co.jp/linux/time/ にあるコードを参考に、実際に動かしてみます。カーネル 2.6.19 x86_64、CentOS 5 で試します。 まず、nanosleep() で 1ms のスリープを行
マルチスレッドのコンテキスト切り替えに伴うコスト - naoyaのはてなダイアリー
また Linux カーネルの話です。 Linux では fork によるマルチプロセスと、pthread によるマルチスレッドでの並行処理を比較した場合、後者の方がコストが低く高速と言われます。「スレッドはメモリ空間を共有するので、マルチプロセスとは異なりコンテキストスイッチ時にメモリ空間の切り替えを省略できる。切り替えに伴うオーバーヘッドが少ない。」というのが FAQ の答えかと思います。 が「オーバーヘッドが少ない」と一言にいわれても具体的にどういうことなのかがイメージできません。そこで Linux のスレッド周りの実装を見て見ようじゃないか、というのが今回のテーマです。 3分でわかる(?) マルチプロセスとマルチスレッド まずはうんちく。マルチプロセスとマルチスレッドの違いの図。以前に社内で勉強会をしたときに作った資料にちょうど良いのがあったので掲載します。Pthreadsプログラミ
x86 Linux のメモリモデル、プロセス空間切り替え、カーネルスタック - naoyaのはてなダイアリー
ひとつ前のエントリ id:naoya:20070924:1190653790 では Linux のコンテキストスイッチにおける、主にハードウェアコンテキストの退避/復帰の処理を追ってみました。その中で カーネルスタック (switch_to() 内で pushl %ebp とかして値が積まれるスタック)とはそのときの実行コンテキストに紐づくカーネルプロセススタックという理解でよいか。 という疑問がもやもや湧いて出てきました。ここ数日 はじめて読む486―32ビットコンピュータをやさしく語る を読んでいたのですが、その中にこの疑問への答えへの入り口が載っていまして、そこを糸口に調べてみました。で、結果としては 答え: 良い でした。 x86 は特権レベルの移行と連動してスタックポインタを切り替える仕組みを持っています。Linux の場合モードはカーネルモード(特権レベル0) とユーザーモード
Linux カーネルのコンテキストスイッチ処理を読み解く - naoyaのはてなダイアリー
Linux カーネルのプロセススケジューラの核である kernel/sched.c の schedule() を読み進めていくと、タスク切り替え(実行コンテキスト切り替え)はその名も context_switch() という関数に集約されていることが分かります。2.6.20 の kernel/sched.c だと以下のコードです。 1839 static inline struct task_struct * 1840 context_switch(struct rq *rq, struct task_struct *prev, 1841 struct task_struct *next) 1842 { 1843 struct mm_struct *mm = next->mm; 1844 struct mm_struct *oldmm = prev->active_mm; 1845 184
ithreads でスレッドプール - naoyaのはてなダイアリー
マルチスレッドなサーバー実装を色々模索していて、Perl の ithreads で遊ぶ。ithreads は Linux の pthread にリンクさせた perl なら一応 NPTL で動いてくれるので、pthread アプリケーションの設計を試すのにも良い。 試しににやってみたのは、たとえば mod_perl とかで重い SQL でブロックするのが嫌なときとかにそれを別プロセスに丸投げしてやる、その丸投げされる側のサーバー実装。(やりたいことだけに関して言うと、TheSchwartz に似てる) クライアントとサーバーの IPC は UNIX ドメインソケット メッセージングのプロトコルは JSON サーバーはクライアントからのリクエストをバッファリングしたら、SQL を実行する前にクライアントとの接続を切断 この時点でクライアントは制御が戻る サーバーは内部ではフロントエンド /
naoyaのはてなダイアリー - sched_setaffinity(2) を使って任意のプログラムを任意のCPU上で動かす
Linux 2.6 には sched_setaffinity(2) というシステムコールがあり、これを利用して任意のスレッドを(マルチCPU環境下で)特定の CPU で実行させることができます。http://www-06.ibm.com/jp/developerworks/linux/051028/j_l-affinity.shtml によるとリアルタイムプロセスでマネージャとなるスレッドをこのシステムコールで特定の CPU に固定する...といった応用が考えられるそうです。 へえ、と思ったのでちょっと遊んでみました。LD_PRELOAD を使って任意のプログラムを任意の CPU に固定して動かしてみます。GCC の __attribute__)((constructor))( で sched_setaffinitiy(2) を呼びます。(参考: http://0xcc.net/blog/
Linux の close は fsync 相当を調べる - naoyaのはてなダイアリー
Linuxのcloseは暗にfsyncするから、ここであげられている 100000回繰り返し open 8K write close というパターンだとfsyncコストが見えちゃうので良くないんじゃないかな とのことで、そうなのか! と思ったので例によって深追いしてみました。 まず fsync(2) の実装は fs/sync.c にあります。 asmlinkage long sys_fsync(unsigned int fd) { return __do_fsync(fd, 0); } static long __do_fsync(unsigned int fd, int datasync) { struct file *file; int ret = -EBADF; file = fget(fd); if (file) { ret = do_fsync(file, datasync);
naoyaのはてなダイアリー - Linuxのページキャッシュ
世間では PHP が、Perl が、と盛り上がっているようですが空気を読まずまたカーネルの話です。今回はページキャッシュについて。 /dev/shm に参照系ＤＢを持っていくと I/O 負荷が激減した件（当たり前だけど） - drk7jp で、ディスク上にあったファイルを /dev/shm (tmpfs) に移したら I/O 待ちがなくなって負荷がさがった、ということなんですがおそらくこれは tmpfs に置く必要はないかなと思います。Linux (に限らず他の OS もそうですが) にはディスクの内容を一度読んだらそれはカーネルがキャッシュして、二度目以降はメモリから読む機構 = ページキャッシュがあります。tmpfs にデータを載せることができた、ということは物理メモリの容量に収まるだけのデータサイズかと思うので、放っておけば該当のファイルの内容すべてがメモリ上にキャッシュされて io
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
naoyaのはてなダイアリー - 負荷とは何か
調べごとをしたので blog に書いて理解を深めようのコーナーです。長文です。 Linux でシステム負荷を見る場合にお世話になるのが top や sar (sysstat パッケージに同梱されてるコマンド) などのツールです。 top ではシステム統計のスナップショットを見ることができます。今システムがどういう状態かなーというときは top が便利。 top - 08:16:54 up 3 days, 14:43, 6 users, load average: 0.18, 0.07, 0.03 Tasks: 43 total, 2 running, 41 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 18.2% us, 0.0% sy, 0.0% ni, 81.8% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si一方の sar では10分ごとのシ
Linux I/O のお話 write 編 - naoyaのはてなダイアリー
write はページに dirty フラグを立てるだけなので決してユーザープロセスを待たせない って、本当にそうなんでしょうか？（否定しているわけではなく、純粋な疑問です。） と質問をもらったので、最近追ったことをここでまとめます。かなり長文です、すいません。また、まだまだ不勉強なので間違っているところもあるかもしれません。ツッコミ大歓迎です。 まず、オライリーのカーネル本の 15章 ページキャッシュ 15.3 汚れたページのディスクへの書き込み から引用。 ご存知のように、カーネルは、ブロック型デバイスのデータを含むページをページキャッシュに蓄えています。プロセスが何らかのデータを更新した場合は、必ず対応するページに汚れている印をつけます。すなわち、PG_dirty フラグを設定します。 UNIX システムでは、汚れたページのブロック型デバイスへの書き込みを遅延することができます。この方
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