ISUCON 6 予選に出て 0 点だった - ほとラボ
今年も ISUCON 予選に出場したけど、最終スコアは 0 点だった。 写真はあまりの不甲斐なさに食べた地獄谷麻婆豆腐。 3回目の出場で、練習会も開催して、当日までの準備もバッチリ整えてやった結果が 0 点というのかなりヘコむ事態。 blog.hotolab.net 事前にやったこと Slack にプライベートチャンネルを作る Azure に慣れる NewRelic と Mackerel のアカウントを作る 事前に「Node でやろう」と決めておき、プロファイルの仕方などを調べておく Azure でインスタンスのクローンするの大変そうだったので1インスタンス内で全員作業することにする そのため、インスタンス外にリポジトリは作らなかった 午前中まではよかった 開始30分前に全員集合 インスタンスを立てるのは難なくクリア サービスふたつあるし、isupam とかいう謎サービスも動いてるし、お題
ISUCON6予選で敗退しましたがAzureに詳しくなれました - このブログはURLが変更になりました
AppArmor Goとして @netmarkjp, @ishikawa84g, @matsuu で参戦しましたが残念ながら去年に続き予選敗退（推定）となりました。最終スコアは24000ぐらいです。 序盤 デプロイが終わって何も変更していない状態(デフォルトのperl実装)でベンチマーク回す →スコア0 Go言語に切り替えてベンチマーク回す →スコア0 MySQLに適切なインデックス追加、htmlifyの正規表現生成を切り出してentryの追加/削除があるまで正規表現をキャッシュして使いまわす →スコア0 えーこれでもダメかーと思いつつ昼食で気分転換。 中盤 昼食で思いつきました。 初期状態でentryごとにマッチするキーワードを予め抽出してキャッシュし、entryの追加/削除があるごとにentryごとのキーワードキャッシュをいい感じに調整することで正規表現生成のコストを下げようとする →
ISUCON6参加してきました！ - uzullaがブログ
土曜日参加でした。私は翌日温泉につかり、サウナと水風呂を往復し、予選二日目も終わった後、TLをみながら休憩所でコレを書いております。 これポストしたらもう一度サウナに入ろうとおもいます。 ということでやってきました。結果は予選落ちです！！最終得点72018点でした。 このエントリはたんなる日記なので、技術的考察などはございません！！ 今回の布陣 今年は誰と出るか全く考えていなかったのですが、moznion氏の提案により突然スッときまりました！ チーム：「[=======> ] 80%」 メンバー： 私（uzulla)、sugyan、moznion とても良いチームでした！ 役割的には、私がインフラ（Azure、サーバー、ミドルウェアなどアプリより下、ベンチマーカー等）他二人がロジックやコードという感じです。 練習沢山しましたよ 三人がリアルに顔を合わせての練習は計２回。二週間前と一週間前に
ISUCON6予選をC++で参加して予選通過した話
チーム名「Anago」で @iwiwi, @zuisou, @imos の 3 人で ISUCON6 予選に参加し，幸運にも 1 日目 3 位で通過することができました．@iwiwi が「ISUCON に C++ で参加したい！」と言っており，それを全力バックアップをしようと思ったのがきっかけの参加でした． 前日までにやったこと C++ で全てを書けば最速になるのは自明なのですが，C++ は参考実装として与えられていないだけではなく，HTTP サーバを書くことを想定していない言語のため準備には苦労しました． C++ で HTTP サーバを書く方法は，既存の Web サーバ (e.g., nginx, Apache, H2O) のプラグインを書いて実装するか，FastCGI として実装するか，フルスクラッチで書くかの選択肢が考えられますが，プロセス間通信を避けて爆速にしたかったので，事前に
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
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