FastAPI
FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python based on standard Python type hints. The key features are: Fast: Very high performance, on par with NodeJS and Go (thanks to Starl
Netdata: The open source observability platform everyone needs
Netdata actively supports and is a member of the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) …and due to your love ❤️, it is one of the most ⭐'d projects in the CNCF landscape! Why Netdata? Netdata is different. Our mission is to help you simplify and optimize your IT operations. Netdata provides high-fidelity data, real-time visualizations, reliable alerts, anomaly detection for every metric and a m
RocksDB | A persistent key-value store
High Performance RocksDB uses a log structured database engine, written entirely in C++, for maximum performance. Keys and values are just arbitrarily-sized byte streams. Optimized for Fast Storage RocksDB is optimized for fast, low latency storage such as flash drives and high-speed disk drives. RocksDB exploits the full potential of high read/write rates offered by flash or RAM. Adaptable RocksD
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
Linux Performance
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
MongoDB 3.0正式版がリリース。新ストレージエンジンWiredTiger導入で最大10倍の性能向上
MongoDB 3.0の最大の特長はストレージエンジンAPIが採用され、ストレージエンジンが入れ替え可能（プラガブル）になったことです。MongoDB 3.0からは新しいストレージエンジンWiredTigerが導入されました。 WiredTigerは従来のエンジンに比べて書き込み性能で7倍から10倍のスループット性能向上を実現。ドキュメントレベルでの並列性も実現しています。これによって大量書き込みの発生するモバイルアプリケーションやソーシャルアプリケーション、IoT（Internet of Things）などのバックエンドで従来以上に性能を発揮できるようになったとのこと。 またデータの圧縮機能を搭載したことにより、最大80％以上のデータ容量を削減できるようになりました。アプリケーションの要求にあわせて圧縮率と性能の適切なバランスをとるための圧縮アルゴリズムの選択も可能。 専用管理ツールのO
INDEX FULL SCANを狙う - MySQL Casual Advent Calendar 2011 - SH2の日記
2011年8月のkazeburoさんのエントリに対する解説記事です。結論から言うとkazeburoさんの案に賛成なのですが、本日はどうしてそうなったのかというところを確認していきたいと思います。本記事はMySQL Casual Advent Calendar 2011の17日目のエントリです。16日目はakira1908jpさんでした。 当時の内容を覚えていない方は、先にkazeburoさんのエントリをご一読ください。また、テストケースがGitHubに公開されていますのでカジュアルに再現試験をすることも可能です。 Covering Index と self-join と MySQL - blog.nomadscafe.jp kazeburo's gist: 1150842 - Gist 問題のSQLをチューニングするには、MySQLがインデックスに対してどのようにアクセスするかという点につ
@naota344の今週のLKML - Emacs ひきこもり生活
今週は [PATCH RFC] fadvise: move active pages to inactive list with POSIX_FADV_DONTNEED [PATCH v2 0/3] support for broken memory modules (BadRAM) [PATCH] Enable 'make CONFIG_FOO=y oldconfig' [PATCH RFC] fadvise: move active pages to inactive list with POSIX_FADV_DONTNEED http://permalink.gmane.org/gmane.linux.kernel.mm/65374 ディスクというのはメモリに比べて遅いものです。ファイルを読みこもうとするたびに、いちいちディスクにアクセスするのでは時間がかかってしょうがありません。そ
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
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
MySQLのメモリ使用量に関するトラブルシューティングTips | Yakst
MySQLが確保する各種メモリに関するパラメータの概要から、それらがどのように割り当てられるのかを知るための様々な手法まで、Perconaのサポートエンジニアが詳しく解説する。 January 24, 2014 By Nilnandan Joshi 「MySQLサーバのメモリ使用量」に関連するトピックスを書いたブログ記事は既にたくさんあるにも関わらず、MySQLのメモリ関連の問題のトラブルシューティングで混乱しなかった人はいないだろう。Perconaサポートのエンジニアとして、高負荷のサーバに関することや、メモリ使用量高騰でOOM killerが発動してMySQLサーバが停止したこと、あるいは「MySQLがどうしてこんなにメモリを食うのか分からない。どうやったら何にメモリが使われてるか分かるんだ？助けてくれ！」と言った問題を数多く見ている。 MySQLのメモリ使用量をチェックする方法はたく
ApacheとNginxの性能比較でevent_mpmの本気を見た
はい、これは僕がいつも良く見るApacheとNginxの性能差に見えます。大体、ApacheはNginxの75%程度の性能に落ち着きます。数十バイトの静的コンテンツに対するリクエスト処理はNginxの得意分野だと思っていたので、大体こんなものです。 そこで、真面目にevent_mpmのチューニングを行ってみました。で、幾度となくベンチを試した結果導き出した、静的コンテンツに対する同時接続数100程度に対して最高のパフォーマンスを示すevent_mpmの設定は以下のようになりました。 [program lang=’apache’ escaped=’true’] StartServers 4 MinSpareThreads 4 MaxSpareThreads 4 ThreadsPerChild 2 MaxRequestWorkers 2 MaxConnectionsPerChild 0 [/p
MongoDBとメモリ使用量
はじめに WAF「Scutum（スキュータム）」ではサービス開始時より、データストアとしてmemcachedとpgpool II+PostgreSQLを利用しています。これらはどれも安定して動いており満足しているのですが、最近になってより柔軟にデータを取っていきたいというニーズが高くなってきたため、MongoDBの導入を行いました。まだ完全なリプレースまでは至っていませんが、元々のデータベースのスキーマ構造がシンプルであることもあり、数ヶ月以内にはpgpool II+PostgreSQLの部分をMongoDB（Replica Sets）で置き換えることができるのではないかと思っています。 MongoDBにとっての「メモリ使用量」 MongoDBを導入するにあたり、Linux(X86_64）上でMongoDBを動作させたときのメモリの消費について、簡単にですが調べてみました。まず参考にしたの
MongoDB 2.4 の性能 徹底評価 - 中年engineerの独り言 - crumbjp
まとめ 超長くなったのでまとめを上に持ってきた。 巷で言われているチューニングは結構嘘が多い事が解ってきた。 ツール等 workingSet Analyzer は信用ならない。（overSecondsはまあ良い） mongoperfの値は完全に参考にならない。 insert mongoperfの値はinsert性能と関連しない。（何を測ってるんだ？） カラムのプリアロケーションによるUPDATE時のデータ肥大化回避($setOnInsert)はMUST。 クリティカルな時間帯にストレージファイル(2GB)の生成を避けるチューニングの効果は懐疑的。 レコードプリアロケーション・チューニングは頑張る価値が無い。(むしろ逆効果) update 上記の通り必ずin-placeになるようにする。 paddingFactorが動くようだとお話にならない性能劣化 remove かなり高速。 全件削除の場
ZeroMQ
Why ZeroMQ? ZeroMQ (also known as ØMQ, 0MQ, or zmq) looks like an embeddable networking library but acts like a concurrency framework. It gives you sockets that carry atomic messages across various transports like in-process, inter-process, TCP, and multicast. You can connect sockets N-to-N with patterns like fan-out, pub-sub, task distribution, and request-reply. It's fast enough to be the fabric
uWSGI vs. Gunicorn, or How to Make Python Go Faster than Node : Blog – @kgriffs
Slow Website? Check out Luhnar for an easy way to speed up your client's Django, WordPress, or other CMS-based or custom site. www.luhnar.com It seems I’ve finally arrived at the end of my quest to discover a fast, reliable Python stack for serving web APIs that can compete favorably with Node. The funny thing is, I didn’t even know it was my quest until I started looking at the surprising results
Javaのパフォーマンスについての９つの誤信
JVMはプロファイリングを利用してコードの最適化を行います。対象は頻繁に利用されるコードパスのみですが，徹底的に行うことで大きな効果を上げています。JITコンパイルされたコードに関しては，現在では多くの場面において (その割合も増えつつあります) C++の実行速度を凌駕しています。 このような事実にも関わらずJavaが今でも低速なプラットフォームとして認識されているのは，おそらくは初期バージョンのJavaプラットフォームでの経験が，歴史的な負のバイアスとして働いているためでしょう。 早まった結論を出す前に，客観的な見地に立って，最新のパフォーマンス結果を評価するようにお勧めします。 2. Java コードの１行にはそれ自体で意味がある 次の短いコード行を考えてみてください： MyObject obj = new MyObject(); Java開発者ならば誰でも分かるように，このコードはオ
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GitHub - netdata/netdata: The open-source observability platform everyone needs!
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マルチコアとネットワークスタックの高速化技法
