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AppEngine/Jのspin-upを劇的に改善する方法 - ひがやすを技術ブログ
AppEngineは、アクセスがあったときにアプリケーションを起動し、しばらくアクセスが無ければアプリケーションを終了させ、また次のリクエストで再起動するという仕組みを導入しています。 そのため、アプリケーションを起動(spin-up)する時間がとても重要になってきます。このspin-upの時間はpython(webapp)で60cpu_ms以下。(cpu_msはcpuが使う仮想的な時間ですがmsと同じ感じで捉えてもらってもとりあえずは大丈夫です)JavaのServletだと600cpu_msくらいです。PythonでもDjangoような大きなフレームワークだと1000cpu_msくらい(アプリによる)かかりますが、許容範囲内。JavaだとSlim3で1300cpu_ms、Springだと早くて7000cpu_msという感じで、Slim3がギリギリ許容範囲内でしょうか。ほんとうは、1000
JRuby Startup Time Tips
Charles Oliver Nutter Java, Ruby, and JVM guy trying to make sense of it all JRuby has become notorious among Ruby implementations for having a slow startup time. Some of this is the JVM's fault, since it doesn't save JIT products and often just takes a long time to boot and get going. Some of this is JRuby's fault, though we work very hard to eliminate startup bottlenecks once they're reported an
Google App Engine上のベスト・プラクティス、その１: Datastore
Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
Google App Engine入門：実行効率を犠牲にせずに開発効率だけを上げるテクニック
一つ前の富豪プログラミングのエントリーともつながる話だが、Google App Engineは「ちゃんとスケーラビリティを考慮してアプリケーションを作るには何に気をつけなければならないか」を勉強するには絶好の環境だ。そこで今回は、その「ケチな大富豪的なプログラミング」の実践編。 Google App Engine上のアプリをいくつか書いているうちに、必要に迫られて自然発生的にできてきたのが、gdispatchという数十行のコードからなる小さなモジュール（ソースコードはgithubに置いてある）。これをGoogle App Engineに標準で付いて来るwebappと組み合わせてフレームワークとして使っている。 gdispatchを設計する上で重視したのは、 （１）Google App Engine上でのアプリの開発を効率化する上で「明らかにこれがあると開発効率が格段に向上する」というもの以
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GoogleAppEngine/JRubyという茨の道 - view?id=dnkxbrd_111d6xxtpr4
