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
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
GitHub ActionsでDocker Buildするときのキャッシュテクニック - cockscomblog?
GitHub Actionsでdocker buildすることが多い。このときのキャッシュをどうするかという話題。 基本 GitHub Actionsでdocker buildしてAmazon ECRにdocker pushする、典型的な.github/workflow/docker-push-to-ecr.ymlはこういう感じ。 name: Push to Amazon ECR on: push: branches: [ 'main' ] jobs: docker: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v2 - uses: docker/setup-buildx-action@v1 - name: Configure AWS credentials uses: aws-actions/configure-aws-c
2のべき乗サイズの配列は危ないという話 via 行列積 - elkurin’s blog
こんにちは。労働者です。とあるプログラムで学生さんの課題を添削していたら面白い話に出会いました。 僕は今、主に学部生向けのインターン研修的なプログラムでメンターなるものをやっています。メンターとしての仕事は、学生さんの課題へフィードバックを返し、Office Hourというセッションを毎週設けて質問受けやCSに関するトークを行うといった内容になっています。今回話題に取り上げるのはその中の課題の1つ、「行列積のプログラムを書いて時間を計測せよ」という何気ない話で、続く課題たちのいわば前座のようなものです。こういったところに沼は隠されているものですね。 担当している学生さんたちが細かい実験を行ってくれて以下のような疑問が提示されました。 「行列積の計算が N = 1024のときだけ N = 1023, 1025のときに比べて3倍遅いのはなぜ？」 配列のサイズが2のべき乗になるのは避けるべきとい
GitHub における大規模なモノリポのパフォーマンスの向上
GitHub は、毎日 5600 万人以上の開発者にサービスを提供し、2 億以上のリポジトリをホストしています。これらのリポジトリのごく一部を除いて、世界中の顧客に驚くべきパフォーマンスでサービスを提供しています。 GitHub のような大規模なシステムでは、コードとアーキテクチャのずれというのは限界に達したときに初めて見つかるものです。例えば、何千人もの開発者が毎日同じリポジトリを更新するといったケースです。GitHub は、大規模なモノリポを使用する一部の顧客から、プッシュ操作が失敗するといったパフォーマンスの問題が発生しているというフィードバックを受けました。 そして、それは GitHub においても発生していました。 github/github は GitHub のモノリポですが、私達自身も時々プッシュに失敗することがありました。 調査を開始するにあたり、私たちは社内のチームや顧客
「強いメモリモデル」と「弱いメモリモデル」 - yamasaのネタ帳
Apple M1についての面白い記事を見かけて、久しぶりにメモリモデル屋(?)の血が騒いだのでブログを書く。 note.com 強いメモリモデル 現代のCPUアーキテクチャでは、x86(64bit, 32bitどちらも)が「強いメモリモデル」を採用しており、それ以外のメジャーなCPUが「弱いメモリモデル」を採用している。この「強いメモリモデル」「弱いメモリモデル」について、まずおさらいしておこう。 以下のように、2つの変数a, bに対して異なるCPUコアが同時にアクセスしたとする。 int a = 0; int b = 0; CPU1: a = 1; b = 1; CPU2: int r1 = b; int r2 = a; (上記はC言語に似た疑似コードを用いているが、実際は機械語命令になっていると考えてほしい。つまり、CPU1は変数a, bの示すメモリアドレスに対するストア命令を実行して
ArmにあるというJavaScript専用命令とは何か、あるいは浮動小数点数を整数に変換する方法について - Qiita
元の値の絶対値が大きすぎる場合や、無限大、NaNの場合は、 6.3.1.4: 表現できない場合はundefined behavior。 Annex F.4: 表現できない場合はinvalid例外が発生して、値はunspecified。 とされています。 これ以外の浮動小数点数→整数型の変換方法には (l)lrint や (l)lround 関数などがあります。 Java 基本的に0方向への丸め（切り捨て）で計算されますが、コーナーケースについても言語仕様で定めています。 NaN：0を返す 結果が表現できないもしくは無限大の場合：符号に応じて最大値または最小値が返る。 参照： 5.1.3. Narrowing Primitive Conversion - Chapter 5. Conversions and Contexts JavaScript JavaScriptではビット演算やいくつか
RustのgRPCがGoよりも遅い？
夏のある日、GoのgRPCが、Rustよりも2倍早いという記事を見つけました。「おいおい、測定ミスだろ」と強がっていましたが、日々、不安は高まっていきます。真実の愛であれば、疑うことは許されませんが、エンジニアの言語への愛など、所詮、状況に応じて使い分けるような打算的な愛。確認してみました。 性能測定結果上記の記事と同じく、gRPCのサーバソフトウェアは、Goはgrpc-go、Rustはtonicのgreeterの性能を、gRPCのクライアントソフトウェアghzを使って、測定しました。ハードウェアは、AWSを利用し、サーバはc5a.8xlarge(32 vCPU/64 GiB)インスタンス、クライアントはc5a.16xlarge(64 vCPU/128 GiB)インスタンスを使いました。 1台のクライアントインスタンスは、同時に3,000個のgRPCクライアントを立ち上げ、合計で6,000
スワップの弁護：よくある誤解を解く
(This post is also available in English.) この記事は In defence of swap: common misconceptions を 著者の Chris Down さんの許可 を得て Hiroaki Nakamura が日本語に翻訳したものです。 原文のライセンス は CC BY-SA 4.0 であり、翻訳のライセンスも同じく CC BY 4.0 とします。 長文を読みたくない方への要約： スワップを持つことは正しく機能するシステムのかなり重要なポイントです。 スワップが無ければ、まともなメモリ管理を実現することは難しくなります。 スワップは一般的に緊急事態用のメモリを取得するためのものではなく、メモリの回収を平等に効率的に行うためのものです。 実のところ「緊急事態用のメモリ」は一般的に盛大に悪影響を及ぼします。 スワップを無効にすることは
高速化の観点から new Array(100) を使わない方が良い理由
別件で V8 の JIT コードの逆アセンブルを眺めている時に気づいたのですが、JavaScriptで new Array(100) という形で配列を作るのは、高速化の観点から言うと V8 においては避けるべき書き方です。 高速化を求める方は、 new Array() や [] で作成して Array#push で追加していくのが良いでしょう。この記事では、その理由を説明します。 今回の記事は、以下の V8 のブログ記事を参考にしております。 https://v8.dev/blog/elements-kinds 「詰まった配列(Packed Array)」と「穴あき配列(Holey Array)」 v8 は内部的に、その配列がどういうタイプの配列であるかの状態を記録しており、その情報を利用して最適化を適用します。状態は内部的には21個あるのですが、今回話題にするのは、その中でも「詰まってい
webpackのbundle後のJavaScriptのサイズを減らしている話 | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
はじめに リクルートテクノロジーズに4月に新卒入社した 辻 健人です．GitHubではmaxmellonで活動しています． 7月より，やりとりも作成もラクになるシフト管理サービス「Airシフト」 のエンハンス開発を担当しています． 以前は，React製SPAのパフォーマンスチューニング実例という内容で記事を書きました． 今回は同じSPAにおいて，いかにwebpackが生成するJavaScriptのバンドルサイズを減らすかについて紹介していきます． webpackが，そもそも何のためのツールか，バンドルする理由などについては割愛させていただきます． そういった話は，こちらの記事 (Webpack の考え方について – mizchi’s blog) がわかりやすいと思います． Airシフトのアーキテクチャ Airシフトは，React-Reduxで開発されており，かつSSRを行っておりコードの大
HTML5とか勉強会にて「大量の要素を高速に表示するバーチャルレンダリング入門」という題で話をした - id:anatooのブログ
第68回HTML5とか勉強会にて「大量の要素を高速に表示するバーチャルレンダリング入門」という題で話をしてきました。 ブラウザのレンダリングは、基本的にそのドキュメントに含まれるDOM要素の数が多ければ多いほどレンダリングが重たくなります。バーチャルレンダリングというのは、JavaScriptでDOM要素の数を調整して見えない部分の描画をうまくサボる仕組みです。 バーチャルレンダリング自体は結構いろんなところで利用されているにもかかわらずその仕組みやアルゴリズムの流れについて日本語での解説をあまり見かけなかったので、HTML5とか勉強会ではこれについて話すことにしました。 このテクニックは結構昔からあるテクニックで、知ってる人は知っているけれども知らない人は知らないままという感じになりがちなんですが、今回はHTML5とか勉強会という参加者が比較的大きな勉強会(180人ぐらい参加してる)で話
パフォーマンスはなぜ重要なのか？ - 目先の UX(?) にとらわれないクライアントサイド開発の本質
名古屋マークアップ勉強会 The Final https://758markup.doorkeeper.jp/events/57811 で使用したスライドです。本編20分。
UnityのGCはどんな実装になっているのか
こんにちは。Aiming エンジニアの久保田です。 僕の携わっているプロジェクトでは、近頃、Unity製クライアントのパフォーマンスの調査や改善を行っている最中です。 プロファイラを眺めていると、僕達が書くアプリケーションレイヤのコードが目立って遅い、ということは珍しいのですが、代わりにC#世界のスパイクとしてよく顔を出すのが、GC実行時間です。 C#は、タイプセーフでありながら人間にやさしく、getter/setter、async/await、Rx、ロケットなラムダ式、他他他…最新型の言語への影響も多大な、ファッション的にも◎な言語です。しかし、闇雲に全ての機能をタダで……というわけにはいかず、ことパフォーマンス面においては、GCというなかなか高い代償を支払うことになりかねないわけですね。 結論としては、UnityのGCは、皆が期待していたほど高性能ではなく、現状では僕達が書くC#が発生
Cより高速なCommon Lispコードを書く - 八発白中
Cで書くコードの方がCommon Lispで書くより速いって人がいたら、それは彼のCの技量が高すぎるってことだね。 “If you can't outperform C in CL, you're too good at C.” — Eric Naggum 最近、Common Lispの非同期Webサーバ「Wookie」を高速化する過程で、ボトルネックになっていたHTTPリクエストのパース部分を高速に処理するライブラリを書きました。 fast-http - A fast HTTP request/response parser for Common Lisp 既存のライブラリ「http-parse」よりも約10倍速く、Cのライブラリ「http-parser」より5%ほど高速です。 追記 (2014/10/26): 最適化をやり直し、現在は「http-parse」よりも約27倍速く、Cの「h
サイトを37倍に高速化した7つの手法 - オールアバウトTech Blog
今回はオールアバウトのnnmrが弊社サイトAll About Japanの速度を高速化した経緯についてまとめます。 All About Japanとは そもそもAll About Japan（以下AAJ）とは何かといいますと、弊社が提供している訪日外国人向けの日本紹介サイトです。 外国人向けサイトで、英語、中国語（繁体字）、中国語（簡体字）、タイ語、韓国語の5か国語に対応しております。 「Anime」「Izakaya」「Ninja」といったような特集や、実際に観光する人向けのモデルルート記事が特色です。 ■ 特集 (url : http://allabout-japan.com/en/tag/sushi/ ) ■ モデルルート記事 (url : http://allabout-japan.com/en/article/222/ ) 技術的な紹介 LAMP環境です。 （サーバー構成は後に記述
Composerを速くするために必要だったもの // Speaker Deck
PHPカンファレンス関西2016の基調講演です。
コンパイラーを負かす
roguelazer's website: beating the compiler なかなか面白かったので翻訳して紹介する。 たとえば、97%の場合において、僅かな効率など忘れるべきである。。早すぎる最適化は諸悪の根源である。とはいえ、残りの重要な3%の機会を逃すべからず。 -- Donald Knuth 計測せよ。計測するまで速度の最適化を施してはならぬ。たとえ計測したにせよ、一部のコードが残りを圧倒するまではまだ最適化してはならぬ。 Rob Pike 最新のWebサービスを主体とした技術の業界に長年浸かった我々は、パフォーマンスの問題を忘れがちである。SQLAlchemy ORMの中で行うリクエスト一つが8,9秒かかる中で、関数呼び出しひとつを3ミリ秒最適化したところで何になるというのか。とはいえ、時にはそのような最適化スキルを養っておくのもいいことだ。今回は、ある簡単な課題を最適化
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HTTP/2で 速くなるとき ならないとき
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2015/10/28/keight_rb_released/
