Web API サーバ負荷試験のすすめ方 – 観点を整理、負荷を試算、対象を選定 | DevelopersIO
負荷試験対策ミーティング ここでは、チームメンバーを集めて、システム要件の再確認と、バックエンドのアーキテクチャを再確認をまず行います。すなわち、「求められているもの=要件」と、「提供できるもの=アーキテクチャ」の確認です。ここの認識が揃っていないと、的はずれな負荷試験を実施してしまうことになりかねません。立場や役割にかかわらず、サービス全体として考えるべきです。 負荷試験の目的 負荷試験を行うことによって、何を示したいのか決めます。今回は、以下の目的を定めます。 サービスリリース後、想定されるピーク時のリクエストを受けた場合でも、問題なく稼働を続けられることを確認する システムのスループット限界値を確認する 負荷試験の観点 たいていのWebシステムの場合、昼夜を問わず稼働し続けるものとなるでしょう。今回例にとったシステムも24時間365日、リクエストを受け付けるものとします。この場合、観
Parallel::Benchmark というモジュールを書きました - 酒日記 はてな支店
プロセスを並列に立ち上げて負荷を掛けるようなベンチマークを実行することって、よくありますよね。(例 : クエリキャッシュを切ったほうがいイカ？ ベンチマークしてみた - 酒日記 はてな支店) Perl で Parallel::ForkManager を使うとそういう処理も簡単に書けて便利なのですが、何度も同じようなコードを書くうちに、これもうちょっと抽象化したら使いやすいかも、と思って Parallel::Benchmark というモジュールを書いてみました。 リポジトリはこちらです。 https://github.com/fujiwara/p5-Parallel-Benchmark たとえばフィボナッチ数 fib(10) を求めるベンチマーク。 use Parallel::Benchmark; sub fib { my $n = shift; return $n if $n == 0 o
正しいベンチマークをするための10のポイント
世の中ではたくさんの人が独自にベンチマークを行ない、独自に情報発信がされています。そのベンチマークの中には、非常に参考になるものもあれば、現実性に大きく欠けるものもあります。競合他社が、ライバル社の製品にとって不利な条件でベンチマークを行い、それを発信することも日常的に行われています。ベンチマークの結果を鵜呑みにすることは危険で、結果の意味を判断するスキルを持つことが重要です。これはプロジェクトにおいて負荷テストを行う場合にも重要です。負荷テストの条件設定が正しいかどうかを判断できるようになるためです。 ここでは、私がDBサーバのベンチマーク/負荷テストを行ったり結果を読んだりする上で、心がけているポイントを10個ほど紹介したいと思います。 ■ハードウェアに関する4つのポイント 1. ハードウェアのスペックと設定を注視する ハードウェア構成によってベンチマーク結果は劇的に変わるので、言わず
サーバやPCのボトルネック箇所の簡単な見分け方(Linux編)：佐野裕のサーバ管理者日記：ITpro
前回はWindowsでのサーバやPCのボトルネック箇所の簡単な見分け方をご紹介させていただきましたが、要望がありましたので今回はLinuxの場合をご紹介いたします。 4つの主要ボトルネック要素の復習です。 サーバやPCには4つの主要ボトルネック要素があります。このいずれかがボトルネックとなった場合システム全体のレスポンスが低下します。 CPU使用率 メモリ使用量 ディスクI/O TCPコネクション数 Linuxにおいてはボトルネック箇所を以下のように見分けることができます。 1. CPU使用率 CPU使用率が常に100%に近い場合はCPUがボトルネックであることが判明します。CPU使用状況を簡単に調べるには3つの方法があります。「top」「w」「vmstat」コマンドを使う方法です。 -----------------------------------------------------
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