タグ

queueに関するkana321のブックマーク (4)

  • 第1回 軽量さと堅牢さを兼ね備えたメッセージング | gihyo.jp

    はじめに みなさん、はじめまして。 今回からRubyによるオープンソースのメッセージングライブラリ、AP4Rの連載をさせていただくことになった加藤です。一緒にAP4Rの開発を進めている篠原とともに 4回にわたってご紹介させていただきます。 筆者らはフューチャーアーキテクト株式会社にて、自社製のJavaによるメッセージングミドルウェアの開発、メンテナンスを行なってきました。大小さまざまなプロジェクトで稼動してきたものであり、数十台規模での導入実績もあります。そこで培った実装や経験をもとにRubyで書きあげたものが、AP4Rです。Ruby 会議 2007でも取りあげてもらえたので、名前くらいは聞いたことあるよ、という方もいるかもしれません。以下、RubyForgeのプロジェクトサイトと日語ホームページのURLです。 AP4R のホームページへようこそ! RubyForge: AP4R: Pr

    第1回 軽量さと堅牢さを兼ね備えたメッセージング | gihyo.jp
    kana321
    kana321 2015/02/09
    軽量さと堅牢さを兼ね備えたメッセージング
  • 「まるでクリスマス」、スイスフラン高騰に歓喜するスイスの人々

    スイス・ジュネーブ(Geneva)の外貨両替所に並ぶ人々(2015年1月15日撮影)。(c)AFP/FABRICE COFFRINI 【1月16日 AFP】「まるでクリスマスがまた来たみたい」――スイス・ジュネーブ(Geneva)中心街の外貨両替所にできた長蛇の列に加わりながら、病院職員のバネッサさん(28)は興奮もあらわに言った。スイス各地では15日、高騰するスイスフランを外貨に両替しようと両替所に人々が殺到した。 スイス国立銀行(中央銀行)はこの日、3年にわたって維持してきた1ユーロ=1.20フランの対ユーロ上限を撤廃すると発表した。直後、スイスフランは30%近く上昇し、一時1ユーロ=0.8517フランを付けた。 「ニュースは朝に聞いた。とてもうれしい!」とバネッサさんが喜ぶのには、理由がある。バネッサさんの勤務先はスイス国内の病院だが、住んでいるのは国外なのだ。スイスで働きながら、フ

    「まるでクリスマス」、スイスフラン高騰に歓喜するスイスの人々
  • 第10回 ジョブキューで後回し大作戦―TheSchwartz、Qudo、Q4M(1) | gihyo.jp

    連載では第一線のPerlハッカーが回替わりで執筆していきます。今回のハッカーはnekokakさんこと小林篤さんで、テーマは「ジョブキューで後回し大作戦」です。 ジョブキューとは 一時代前は時間のかかる処理もすべてWebアプリケーションで行っていましたが、最近ではいろいろな部分で処理の非同期化が行われるようになってきました。たとえばWebのインタフェース側ではAjaxがその最たるものでしょう。アプリケーションのバックグラウンド側でも今回のテーマであるジョブキューと呼ばれるしくみが多く利用されるようになりました。ジョブキューを賢く上手に利用することで、ユーザにストレスを与えることなく、またサーバのリソースも有効に使えるようになります。 ジョブキューは延々と動き続けるバッチ処理、というイメージが最もわかりやすいでしょう。通常のバッチ処理であればcrondを利用し、一定周期でプログラムを起動して

    第10回 ジョブキューで後回し大作戦―TheSchwartz、Qudo、Q4M(1) | gihyo.jp
    kana321
    kana321 2014/12/05
    ジョブキューで後回し大作戦―TheSchwartz,Qudo,Q4M
  • Google Compute Engine上では毎秒100万通のメッセージを安定処理できる

    Pivotalとの共同検証で、Google Compute EngineがRabbitMQを使った仮想クラスタ環境での大量メッセージング処理で高い性能を示した。 米グーグルとPivotalは2014年6月23日、「Google Compute Engine」にオープンソースのメッセージングシステム「RabbitMQ」を導入して行った性能実験で、毎秒100万通を超すメッセージを安定して処理できる性能を実証したと発表した。 送信したメッセージと受信したメッセージを合せると処理数は毎秒200万通を超え、1日当たりに換算すると860億通に相当する。これはAppleが1日に処理するiMessagesの400億通を上回るという。 実験ではGoogle Compute Engine上に、それぞれ8個のvCPUと30GバイトのRAMを搭載した仮想マシン32台のクラスタを構築。各仮想マシンのDebian上に

    Google Compute Engine上では毎秒100万通のメッセージを安定処理できる
    kana321
    kana321 2014/06/25
    Pivotalとの共同検証で、Google Compute Engineが、RabbitMQを使った仮想クラスタ環境での大量メッセージング処理で、高い性能を示した
  • 1