様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、本来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする（＝上限を設定する）アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token
goroutineはなぜ軽量なのか - Carpe Diem
概要 以前の記事で christina04.hatenablog.com Goはスレッドよりはるかに軽量なgoroutineでC10K問題を解決する、という話をしましたが、goroutineが軽量なのはなぜか？という理由を深掘りしたことがなかったのでしてみました。 環境 golang 1.11.1 Darwin 17.7.0 軽量と呼ばれる理由は２つ 大きく分けると以下の２つのポイントがあります スレッドに比べてメモリ使用量が低い スイッチングコストが低い それぞれ説明していきます。 goroutineがスレッドに比べてメモリ使用量が低いのはなぜか スタックとヒープのメモリの使い方を理解すると分かります。 ヒープはメモリの下層、プログラムコードのすぐ上にあり、上に向かって成長します。一方スタックは仮想アドレス空間の一番上にあり、徐々に下に成長していきます。 ref: イベントループなしでの
B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう？と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは１ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの
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