ハッカーのおもちゃとしてのNostrのススメ - Qiita
はじめに Nostrという、SNSのようなものはご存知でしょうか？ ご存知でなければ、ぜひまず一度触ってみることをお勧めします。 割と普通にSNSっぽく使えます。 分散系SNSっぽいシステム Nostrは、分散系のSNSっぽいネットワークです。 図で表すとこんな感じ。普通に想像するWebサービスとは随分形が違うと思います。 各所のリレーサーバーに、ユーザーは投稿をばらまき、ユーザーがそれを見る形です。 分散の責任がユーザー(クライアント)側にあって、リレーサーバーが落ちたり消えたりしても影響が起きにくい仕組みです。 より詳しい説明は上記でやってるのですが、端的に言って 中央管理者がいない(各リレーに管理者はいる) 冗長で災害に強い Websocketのリアルタイム通信 オープンでシンプルで、でも拡張し放題な仕様 数多のサーバーによる分散ネットワーク といった特徴があります。 ※P2P技術は
Twitterはタイムラインをどうやってキャッシュしているか - Qiita
Twitterの内部構造を読解してみる 前口上 Twitterのようなマイクロブログサービスでは短時間で書き込みも多く、特にタイムライン周りは単にRDBのデータを出し入れるするだけではスケールしなくなります。 インターネット上に断片ながらTwitterの中の人がアーキテクチャについて解説した記事や動画がいくつか落ちていたので、Twitterがタイムラインをどうやってキャッシュしているかについてまとめてみたいと思います(推測を含みます)。 Twitterのテーブル構造 単純なTwitterのテーブル定義をRDBで定義すると以下のようになると思います。 tweets ツイート id user_id contents tweet_at followers フォロワー source_user_id destination_user_id users ユーザー id user_name timeli
ID生成方法についてあれこれ
ID生成について聞かれることが多いので、独自の観点でまとめてみます。タイトルは適当です…。 DBはMySQL(InnoDB)を想定しています。あしからず。 ID生成を知りたいなら ID生成に関しては以下の記事がよくまとまっているので参考にしてみてください。値形式など詳しく書かれています。 ID生成大全 Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ ID生成方法 以下のID生成方法は、お手軽に採用しやすいもの順で列挙します。 DB採番/連番型 AUTO_INCREMENT DBのAUTO_INCREMENTで採番する方法。 Pros 数値型で扱える 普通は64ビットの整数型を採用することが多い 単調増加する連番ですので、ソート可能でかつインデックスの空間効率がよい 単調増加するので、キャパシティを予測しやすい 64ビットあればあまり気に
ID生成大全 - Qiita
セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い
100億レコード超のDBを“障害ゼロ”でマイグレーション 新卒1年目が考えた2つのアプローチと3つの工夫
インターネットやAIを駆使しながら、領域に捉われずにさらなる挑戦を行うDeNAの取り組みを紹介する「DeNA TechCon 2023」。ここで成田氏が登壇。PocochaのDBをマイグレーションしたことについて話します。 新卒1年目が100億レコード超のDBマイグレーションをした話 成田篤基氏：発表を始めます。みなさんはじめまして。成田と申します。私は2021年にディー・エヌ・エーに新卒で入社して、現在入社から2年が経とうとしています。 私は新卒1年目で、大規模なデータベースマイグレーションを行う貴重な経験ができました。本日はそのマイグレーションプロジェクトについて、体験から得た学びをみなさんにお伝えします。題して「新卒1年目が100億レコード超のDBマイグレーションをした話」です。どうぞよろしくお願いいたします。 目次です。本日はこちらの目次に沿って発表を進めていきます。 まずは私たち
yamlについて思うこと
yaml、どうしてこんなに使われているのだろうか。kubernetesにも責任があるというのはありそうな話だけど、色々考えてみるとそこまで簡単な話でもなさそうな気がする。例えばtravis-CIの設定ファイルがyamlであったりというように、この分野ではyamlは割と広く使われていたんじゃないかという気がする。思い起こせばGoogle AppEngineもapp.yamlに設定を書いていたし、設定にyamlというのは割とよくあることであった、のではないかなあ。 しかしなぜyamlなんだろうか。yamlのフォーマットには問題がたくさんあることが知られているし、自分も全く好きではない。 例えばyamlの問題の一つとして、キーに任意のデータ構造を持ってこれるという話があり、これが一部のプログラミング言語で問題を厄介にしている。またエイリアスがあってデータ構造がツリーにならない（複数の経路から同じ
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