サーバの負荷テストのための、何百万ものHTTPリクエストを発生させる方法 | POSTD
(注記：6/9、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 今回の記事は毎秒300万ものリクエストを処理できるほど強力で高性能なWebクラスタの構築についてのパート1になります。まず初めに、あまり多くはありませんが、私がこれまで使用したことのあるロードジェネレータツールをいくつか紹介します。私のようにてこずって時間をかけてしまわないよう、今回の記事が理解の手助けになれば幸いです。 ロードジェネレータはテストを目的とした数種類のトラフィックを発生させるプログラムです。それによって高負荷においてサーバがどのように動いているか、そのサーバの弱点はどこなのか、などが見えてきます。負荷テストを通じてサーバの限界を知ることは、サーバのレジリエンシーを測定する最適な方法であり、あらゆる問題に対する準備の手助けにもなります。 ロードジェネレータツール 負荷テストをする際に頭に入れておくべ
スレッドプールのサイズを調整する
この他にも "サービスを受けるのを待つ人が，キューの中に立っている平均時間はどれくらいか？" といったような疑問に，Littleの法則で答をだすといった内容のゲームは，他にもたくさんあります。 図１. Littleの法則 同じようにLittleの法則は，スレッドプールサイズの決定にも使うことができます。私たちがしなければならないのは，リクエストの到着率と，サービスに必要な平均時間を測定することです。そうすれば，これらの値をLittleの法則に挿入して，システムの平均要求数が計算されます。その数値がスレッドプールのサイズよりも小さければ，その結果に従ってプールのサイズを小さくすることが可能なのです。逆に計算結果がスレッドプールのサイズよりも大きい時には，問題はもう少し複雑になります。 実行中のリクエストより待ち状態のリクエストの数が多い場合，まず最初に判断しなければならないのは，もっと大きな
最速TCPサーバーの条件 〜逆襲の Erlang と Haskell の挑戦〜 : DSAS開発者の部屋
釣った反響に応えて echo サーバーを改良していて PyCon JP の発表資料作成が進みません。 自業自得です。 methane です。 Erlangとは何だったのか でのベンチマーク結果では Erlang のスコアが奮わなかったのですが、 github で 性能改善する pull request をいただきました。 性能が悪かった原因ですが、実は backlog がデフォルトだと 5 で、ベンチマーク開始時の 大量の接続要求を捌ききれていないという状況でした。 高負荷サイトのボトルネックを見つけるには で紹介されている事例と同じ現象ですが、こちらのほうが backlog が小さく、 しかもベンチマーク用クライアントはほぼ同時に大量に接続をしてくるという条件で よりシビアに現象が発生してしまいました。 この問題が修正された Erlang は、 Go を超えて一気にランキング上位に踊り出
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
はやいTCPサーバの書き方 - nyaxtのPC作業ログ
cagra高速化にあたってのノウハウを一部公開してみます。また明日校正/更新します。つっこみ待ちです。 select(2)の代わりにepoll_wait(2), kqueue, /dev/epoll等を使う 他に山ほど解説ページがあるので略 大量のディスクリプタを処理するようなサーバの場合、多少効果があるかもしれません。しかし、クライアント数が少ない場合、劇的な性能の向上は見込めないとおもいます。クライアント数が多い場合は、１セッション１スレッドなモデルではOS側のタスクスイッチングのオーバーヘッドが効いてくることも多いです。クライアント数を増やすには複数のセッションを１スレッドで処理できるようにすると良いです。実装にあたっては、non-blocking ioを活用すると効果的です。 TCP_NODELAYを設定する Nagleアルゴリズムをオフにします。多少応答性が良くなります。 これっ
ロングテールな画像配信 その2 - 3,000万の画像を配信するシステム - mixi engineer blog
Squidを検索する度に最初に表示される画像検索の結果に吹き出しそうになる開発部・システム運用グループの長野です。前回のロングテールな画像配信のその2ということで、実際の画像配信システムについて書かせて頂きます。 ■プロフィール画像の配信について 前回紹介しましたが、mixiにおいてプロフィール写真を設定を設定しているユーザ数は全体の約70%、1,000万人の方が設定をされています。現在配信をしているプロフィール画像のサイズは180x180、76x76、40x40と３サイズあり、合計3,000万以上のファイル数になっています。また、もっともよく使われる76x76のサイズ1,000万件において、1日にアクセスされる画像の数は800万ファイル以上、うち97%が30回以下と非常に広範囲に渡ってアクセスされています。そのため大量の画像を配信できる仕組みが必要になります。 ■配信システムの全体像 プ
High-Performance Server Architecture
Introduction The purpose of this document is to share some ideas that I've developed over the years about how to develop a certain kind of application for which the term "server" is only a weak approximation. More accurately, I'll be writing about a broad class of programs that are designed to handle very large numbers of discrete messages or requests per second. Network servers most commonly fit
GIGAZINE - GIGAZINEのLoadAvarageを「27」から「2」へ下げた方法
ここ3日間ぐらい超絶な重さだったのはサーバに物理的トラブルが発生したからではなく、単純に閲覧者数が満員御礼となり、各時間で倍増したためです。LoadAverageはひどいときで15分間の平均値「27.1」程度。瞬間最大風速だともっと高いです……明らかにまずい。 というわけで、Apacheのデフォルト設定で今までは大丈夫だったのですが、ついに高負荷サイト用の設定に変更せざるを得なくなりました。 そのため、実際に行った対処方法は以下の通り。1日30万PV近い動的サイトの高負荷を緩和させる方法として参考になれば幸いです。 まず大前提として、既にDNS逆引きや.htaccessの余計な読み込みなどは停止させていました。下記ページに書いてあることは実行済み。 ＠IT：Apacheパフォーマンス・チューニングの実践（1/2） この状態で負荷が15分平均で「27」になっていたわけです。 また、LoadA
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