Kazuho@Cybozu Labs: String::Filter っていうモジュール書いた - 続: (Twitter の XSS 脆弱性に関連して) 構造化テキストの正しいエスケープ手法について
先のエントリ「(Twitter の XSS 脆弱性に関連して) 構造化テキストの正しいエスケープ手法について」の続き。 弾さんが「404 Blog Not Found:DHTML - 構造化テキストは構造化するのがやっぱ正しい」で示されているような DOM ベースの操作を行えば、原理的に XSS 脆弱性を防ぐことができます。ただ、クライアントサイド JavaScript によるレンダリングはウェブの構造を破壊するという点で筋が悪い（テーブルと FONT タグを利用したページレイアウトが批判されていた頃を覚えていらっしゃいますでしょうか。JavaScript によるレンダリングはウェブのリンク構造も破壊するので一層たちが悪いというのが自分の考え）ですし、サーバサイドでの DOM 操作は重たいので、できれば避けたいところです。 構造化テキストの HTML への変換は、よほど複雑な記法でない限り
Kazuho@Cybozu Labs: テストケースの実行にあわせて Apache を起動・終了する方法
ウェブアプリケーションやライブラリの結合テストを行う段階になると、実際に Apache を起動してテストを実行したくなります。しかし、そのためにいちいち Apache の設定ファイルを修正して httpd を再起動して、とやっていては面倒です。特に複数のプログラムを同時に開発していると、あっちをテストしたらこっちが動かなくなって… なんてなったりして嫌気がさしてきます。 そこで、テストを実行する際に、環境毎に異なる以下のような問題を吸収しつつ、テスト専用に設定された Apache を自動的に起動終了してくれる Perl モジュール：Test::Httpd::Apache2 を書きました。 環境によって、インストールパスが違う (/usr/local/apache/bin だったり /usr/sbin だったり) 環境によって LoadModule の要不要や、ロードするパスが違う 環境によ
Kazuho@Cybozu Labs: Parallel::Scoreboard でワーカープロセスをモニタリングする方法
cho45 さんの Plack::Middleware::ServerStatus (Starman や Starlet で Apache の mod_status 相当の情報を得られるようにする - 冬通りに消え行く制服ガールは、夢物語にリアルを求めない。 - subtech) に続き、昨日 kazeburo さんが「StarmanやStarletでmod_statusっぽい情報を得る簡易版Plack::Middleware::ServerStatus - blog.nomadscafe.jp」というエントリを書かれていらっしゃいましたが、ウェブアプリケーションサーバに限らず、複数のワーカープロセスが動作するシステムにおいて、それらの状況をモニタリングするためのスコアボードがほしい、というケースはよくあることだと思います。 また、プロセス名を使う方法は、他の監視ツールとの相性が悪い、プロ
Kazuho@Cybozu Labs: REST におけるトランザクションについて (Re: Web を支える技術)
といいつつ、ひとつだけ理解できないというか、納得できないところが。トランザクションのところがなんだかRESTっぽくないのがすごく気になる Webを支える技術 -HTTP、URI、HTML、そしてREST (WEB+DB PRESSプラスシリーズ)(山本 陽平) - ただのにっき(2010-04-23) 「Web を支える技術」は自分もとてもいい本だと思う (教科書としてすばらしいし復習用としても読みやすいのでイイ) のですが、トランザクションの所だけは分かりづらいなと感じました。その原因は、atomic transaction で解決できる課題を例として使っているという点と、トランザクションと更新クエリのレイヤ分割がされていない、という２つの点によるものではないでしょうか。 HTTP 上でトランザクションを表現する必要があるケースのほとんどは、atomic transaction ではなく
Kazuho@Cybozu Labs: 既製品の管理ツールを使わないことでウェブサービスの TCO を下げる話について hbstudy#8 で話してきた件
昨日、hbstudy#8 で話をする機会をいただくことができたので、Nagios や Amanda といった既製品の管理ツールやバックアップツールを使わずに内製したことで「パストラック」の運用コストを下げた、という話をしてきました。 もちろん、「既製品を使わない」というのもひとつの手段にすぎませんから、それを無闇にお勧めするつもりはありません。ただ、小回りの効くツールを組み合わせる手法にも十分な競争力があるという点、あるいはその事例として参考になれば幸いです。 スライドはこちら。hbstudy 運営の皆様、話を聞いてくださった皆様、ありがとうございました。
Kazuho@Cybozu Labs: 監視とは継続的なテストである、という話 (もしくは cronlog とテストスクリプトを組み合わせた監視手法について)
結論から先に。cronlog を使えば、アプリケーションのテストコードと全く同じ形式で、監視用のスクリプトを書くことができます。プログラマが監視ツールの記法を覚える必要はありません。これは、プログラマが運用も行うケースでは特に有効な手法だと思います。 先週公開した Kazuho@Cybozu Labs: crontab を使って効率的にサービス監視する方法 というエントリで、crontab と拙作の cronlog を用いてサービス監視を書く手法を紹介しました。しかし、挙げた例はいずれも ping や http のテストといった外形監視の手法です。RDBMS とウェブアプリケーションのみから構成されるサービスならそれだけで十分でしょう。 しかし、外形監視だけでは、メッセージキューのような非同期処理の遅延を観測することはできません。また、http のログを監視して、エラーレスポンスや平均応答
Kazuho@Cybozu Labs: crontab を使って効率的にサービス監視する方法
監視とは継続的なテストである、という話 (もしくは cronlog とテストスクリプトを組み合わせた監視手法について)に続きます 今日ようやく、積ん読状態だった「Software Design 2010年1月号」を手に取ったのですが、特集が「今日から使えるスクリプト満載！ [プロ直伝]お手軽サーバ監視術」。興味深く拝読したのですが、もっと楽ができるのにと思うところも。ちょうど、昨年末に運用しているサービス「パストラック」のサーバを移転し、crontab と perl で書かれたスクリプト群を使った監視環境を構築したところなので、そこで使っているスクリプト cronlog を紹介したいと思います。 特集の前書きにも書かれていることですが、サーバやネットワーク機器が多数ある環境なら、Nagios を始めとする、専ら監視のために作られたソフトウェアを使って、監視システムを構築すべきです。逆に小規
Kazuho@Cybozu Labs: MySQLをロックしてほげほげするツール「mysqllock」を書いた
MySQLを使っていると書込みロックをかけてバックアップを取る、ってのは一般的だと思います。実際、標準添付の mysqlhotcopy や Xtrabackup もそういうことをやっています。 しかし、これらはいずれもロックの管理とバックアップ処理が密結合になっている（ですよね？）のが玉に瑕。 特にボリュームレベルのスナップショット機能を使ってバックアップを取る場合、スナップショットを取るためのコマンドは環境（LVM とか XenServer とか VMware ESXi とか...）によって異なるので、ロック管理とバックアップコマンドは疎結合にしておきたい。と思ったので、書くことにしました。というか、疎結合なのを探すより書いたほうが早かった。コードはこちら↓。 使い方は、以下のとおり。setlock 風のインターフェイスなので、慣れている人には簡単だと思います。 % mysqllock
Kazuho@Cybozu Labs: 高度に進化した分散データストアは RDBMS と見分けがつかない？ (shibuya.pm #12 スライド)
開発しているシャーディングミドルウェアである Incline と Pacific については YAPC::Asia 2009 を始めいろいろな所で話をする機会をいただいてきたので、今回は、なぜ RDBMS ベースのアプローチを採用したのかという背景を中心に説明させていただきました。概念的な話が多くて分かりにくかったと思います（すみません）が、細かな点についてはパフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)を参照いただければと思います。 また、中で出てきた「実体化ビュー」については、Materialized view - Wikipedia, the free encyclopediaが良くまとまっているかと思います。Incline は一言でいうと、RDBで構成されるshard群の上で read-only かつ eventually co
Kazuho@Cybozu Labs: TCP通信ではデータの送信をまとめて行うべき、もうひとつの理由（＆ サーバのベンチマーク手法の話）
TCP通信をするプログラムを書く際に「データの送信はまとめて１回で」行うべき、というのは鉄則と言っていい、と思います。その理由としては、パケット数を最小限に抑えることでオーバーヘッドを少なくするためだと一般に説明されますが、自分はもうひとつポイントがあると考えています。次のグラフを見てください。 グラフは、一定量のデータを転送するのにかかる時間と使用するブロックサイズ（１回のwrite(2)で書き込むサイズ）の関係を表したものです注1。 ホスト間のTCP通信を行っている場合は、TCPのバッファが有効に機能するので、ブロックサイズ（＝パケット数の逆数）による速度の変化は、ほぼありません。一方、同一ホスト上で通信を行うと、ブロックサイズと反比例して所要時間が反比例の関係にあることがわかります。 原因は、同一ホスト上の通信では、送信プロセスがwrite(2)を呼ぶたびにコンテクストスイッチが発生
Kazuho@Cybozu Labs: リモートからXenのDomUとかLVMやファイルを差分バックアップするスクリプトを書いた
月曜から XenServer の運用を始めたんですが、以下のような要件のバックアップツールがほしくなりまして。ちょっと調べた範囲で見つからなかったので、書いてみました。 スナップショットによる無停止でのバックアップ 差分／多世代バックアップが可能 ネットワーク越しにプルベースでバックアップが可能 元々は去年書いたバイナリファイルの差分バックアップスクリプト (データベースの差分バックアップとウェブサービスのお引っ越し)。これを拡張して、LVMを操作したり、バージョン番号を自動採番するようにしたり、ssh経由での転送機能をつけたりした感じです (ディスクは遅いからギガイーサなら over ssh でも問題ない)。 詳しいことを知りたい人にはソースコードを読んでいただくとして (といっても300行ちょい)、たとえば XenServer 上の DomU のバックアップを取るなら、サーバ上で xe
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
Kazuho@Cybozu Labs: 「サーバ書くなら epoll 使うべき」は、今でも正しいのか
多数のTCP接続をハンドリングするサーバを書くなら、1コネクション1スレッドのモデルではなく、epollやkqueueのようなイベント駆動型のI/O多重化を行うべきだ、と言われます。だが、そのような主張は、「C10K問題」が書かれた2002年から7年経過した今でも有効なのでしょうか？ echoサーバを書いて、ベンチマークを取ってみることにしました。 ふたつのグラフは、いずれも接続数とスループットの関係を表しています。最初のグラフは、全接続がアクティブに通信した場合、あとのグラフは、全接続のうち小数のコネクションが順次アクティブになっていく、というモデルです。これらのグラフから、以下ようなことが読み取れます。 epoll も per-thread モデルも、良くスケールする epoll は、ワークセットが小さい場合に (最大50%) per-thread モデルよりも高速 少なくとも、1コネ
Kazuho@Cybozu Labs: Perl のテスト用に MySQL 環境を自動で構築するモジュール Test::mysqld を書いた
ORM やウェブアプリケーション関連のライブラリなどのテストケースを書くにあたっては、 RDBMS へのアクセスが必要になります。しかし、SQLite のようなスタンドアローンのデータベースと比較すると、サーバ型データベースである MySQL に接続してテストを書くのは、既存の MySQL の権限設定やデータベース名を気にする必要があったりと、いろいろ不便です。そこで、MySQL のインスタンスをテンポラリディレクトリに自動生成し、テストが終わったら削除してくれる Perl モジュール Test::mysqld を書きました。こんな感じで使います。 use DBI; use Test::mysqld; use Test::More; my $mysqld = Test::mysqld->new( my_cnf => { 'skip-networking' => '' }, # TCP接続を
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のトリガーの実用性を確認するために InnoDB の SELECT COUNT(*) を高速化してみる
最近 RDBMS のトリガーを色々書いているのですが、知らない人にトリガーが何かいちいち説明するのに簡単な例はないかな、というのと、MySQL の処理速度はトリガーによってどの程度変化するか、ということを確認するために、以下のような実験を行ってみました。 InnoDB はしばしば、「SELECT COUNT(*) が遅い！」と批判されます。では、トリガーを使って行数を別のテーブルにキャッシュすればいいのではないでしょうか？ 以下のように、極めて小さなテーブル t1 を作り、その行数を t1_cnt にキャッシュしてみることにします。 mysql> create table t1 ( -> id int unsigned not null primary key auto_increment, -> v int unsigned not null -> ) engine=innodb
Kazuho@Cybozu Labs: Pacific という名前の分散ストレージを作り始めた件
大規模なウェブアプリケーションのボトルネックがデータベースであるという点については、多くの同意が得られるところだと思います。解決策としては、同じ種類のデータを複数の RDBMS に保存する「sharding」 (別名：アプリケーションレベルパーティショニング／レベル２分散注1) が一般的ですが、最近では、分散キーバリューストア (分散 KVS) を使おうとする試みもみられるようになってきています。 分散 KVS が RDBMS sharding に対して優れている要素としては、事前の分割設計が不要で、動的なノード追加（とそれにともなう負荷の再分散）が容易、といった点が挙げられると思います。一方で、Kai や Kumofs のような最近の実装では eventually consistent でこそ無くなってきているものの、ハッシュベースの分散 KVS は、レンジクエリができなかったり (例:
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
