あなたのPythonを爆速にする７つの方法
最近プロコン（プログラミング・コンテスト）をはじめました。 基本的にはアルゴリズム勝負なのですが、とにかく速度を競うプロコンです。 小手先の速度チューニングもバカにできません。 何が速くて何が遅いのかはっきりさせるため、ボトルネックになりそうな操作のベンチマークを取りました。 実行環境は下記のとおりです。 python2.7.5 OS: MacOSX 11 CPU: Core i7 2GHz (4core) MEM: 16GB その1. 配列の初期化を高速化する まずはプロコンの基本中の基本、配列の初期化です。 下記７つの初期化方法を比較してみます。 空配列へappendして配列をつくる for内包表記で配列をつくる サイズ1(None)の配列を乗算してから値を代入する サイズ1(None)の配列を乗算する サイズ1(ゼロ)の配列を乗算する すべてゼロのarrayをつくる 0〜nのarra
nginx最大パフォーマンスを出すための基本設定 | Node.js技術
解説 worker_processes auto; - Nginx本体のプロセス数、autoにしてnginx内部判定に任せるのは賢明 worker_rlimit_nofile 100000; - workerプロセスが最大に開けるファイル数の制限。このように設定したら、ulimit -a以上のファイル数を処理できるようになり、too many open files問題を回避できる worker_connections 2048; - 一つのworkerプロセグが開ける最大コネクション数 multi_accept on; - できるだけクライアントからのリクエストを受け取る use epoll; - Linuxカーネル2.6以上の場合はepoll、BSDの場合kqueue server_tokens off; - セキュリティ対策です、エラー画面のnginxバージョン番号を非表示 sendf
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
Apacheのチューニングメモ - Qiita
個人的Apacheチューニングのメモ。 間違いがあったら教えて下さい！ prefork 前提 Apacheでは、リクエストはApacheの子サーバプロセスが処理する。 子サーバプロセスは動的にforkで生成されたり、殺されたりする。 が、forkはとても重い処理なので、forkが発生しないように設定するのがよい。 チューニング方針 負荷が高かろうが低かろうが常に一定数のプロセスが動いている状態にする。 preforkの動作 MaxClientsは絶対値。 子プロセス数はこの値を超えない。 （以下正確ではないですが簡単に） Apacheは負荷が高くなってきたら 子プロセスを生成していく アイドル状態の子プロセスはMinSpareServers以上になるよう維持 MaxClients以上の子プロセスは生成しない MinSpareServersよりMaxClientsが強い 負荷が低くなってきた
Java5でも動くCPUプロファイラJIPの使い方 - Qiita
概要 JavaのCPUプロファイラであるJIP(The Java Interactive Profiler)のメモです。 以下を示します。 インストール方法及び使い方 Tomcat上のアプリをプロファイル対象とした例 パフォーマンスへ与える影響 JIPの特徴 CPUプロファイラです。メソッド単位での処理時間や呼ばれた回数等を取得できます。 Java6以降であればvisualvmやMissionControl等ありますが、JIPはJava5でも動きます。 Java5でデフォルトで利用できるhprofよりも優れた点として以下が挙げられます。 パフォーマンスへの影響が小さい 任意のタイミングでon/offできる フィルター設定(プロファイル対象のパッケージ/クラスを指定可能)等が可能 インストールと使い方 ダウンロード wget "http://downloads.sourceforge.net
6.4.3. Noop Red Hat Enterprise Linux 6 | Red Hat Customer Portal
パフォーマンスチューニングガイド 1. 概要 Expand section "1. 概要" Collapse section "1. 概要" 1.1. 本書を読むにあたって Expand section "1.1. 本書を読むにあたって" Collapse section "1.1. 本書を読むにあたって" 1.1.1. 対象読者 1.2. リリースの概要 Expand section "1.2. リリースの概要" Collapse section "1.2. リリースの概要" 1.2.1. Red Hat Enterprise Linux 6 における新機能 1.2.2. 水平方向のスケーラビリティ 1.2.3. 分散システム 2. Red Hat Enterprise Linux 6 のパフォーマンス機能 Expand section "2. Red Hat Enterprise Li
チューニング例1 「Java VMのチューニング」(＠IT：連載：J2EEパフォーマンスチューニング 第4回（2/4）)
ヒープサイズを決める ヒープサイズがシステムの使用可能な空き物理メモリより大きくならないようにします。ページスワップが頻繁に発生しない程度に設定を行ってください。OSのページングの設定にも影響しますが、使用可能な物理メモリ（OSまたはそのほかのプロセスによって占有されない物理メモリ）の80％が妥当な値と思われます。今回のテストでは、（全体メモリ[512Mbytes] -OS使用のメモリサイズ[128Mbytes]）×80％＝307Mbytesとなります。また、通常、XmsとXmxは同じ値に設定され、ヒープ時の負荷を軽減します。 GC値を決める パフォーマンスを向上させるポイントは、キャッシュされたオブジェクトをなるべく再利用するようにアプリケーションを作成することと、New世代領域とOld世代領域の比率を考えながらXX:NewSize、XX:MaxNewSizeの値を設定することです。有効
java.lang.OutOfMemoryError #渋谷java
PPLサマースクール2016「商用Java処理系の研究開発」のパート2です． http://ppl.jssst.or.jp/index.php?ss2016 Java言語処理系の実装について詳説する．まずJava仮想マシンの概要について述べ，その主要な構成要素として，クラス管理とインタープリタ，ヒープ管理とガベージコレクション，スレッド管理と同期機構，JITコンパイラとの連携，などについて説明する．性能改善のために行った各種手法についても触れる． 他のパート 1 Javaの登場と発展 http://www.slideshare.net/Tamiya_Onodera/java-66081108 2 Java仮想マシンの実装技術 http://www.slideshare.net/KiyokuniKawachiya/java-66003903 3 Java Just-In-Timeコンパイラの
Java 7 CMS GCの基本的な情報の整理 - nekop's blog
バッチ処理などスループット重視のアプリケーションはデフォルトのパラレルGCで良いが、Java EEアプリケーションサーバなどレスポンスタイム重視のものやHadoopなどのクラスタ系ソフトウェアで死活監視に引っ掛る系などのstop the worldをなるべく避けたいいわゆるサーバ系ソフトウェアを運用する場合には、UseConcMarkSweepGCを付与して停止時間の短いCMS GCを使う。その場合にCMSのチューニングに踏み込もうとするとなんだか難しい記述がいっぱいで若干困るので、簡単なガイドをメモとして書いておく。 対象バージョンは以下。 $ java -version java version "1.7.0_51" OpenJDK Runtime Environment (fedora-2.4.5.1.fc20-x86_64 u51-b31) OpenJDK 64-Bit Serve
Garbage First Garbage Collector (G1 GC) - Migration to, Expectations and Advanced Tuning
Learn what you need to know to experience nirvana in the evaluation of G1 GC even if your are migrating from Parallel GC to G1, or CMS GC to G1 GC You also get a walk through of some case study data G1 GCRead less
Oracle WebLogic Serverチューニングのポイント
Oracle WebLogic Serverチューニングのポイント 1. Oracle WebLogic Server チューニングのポイント 日本オラクル株式会社 オラクルユニバーシティ 岡田 大輔 2013年11月27日 1 Copyright © 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 2. 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するもので す。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み 込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供す ることをコミットメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際 の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機 能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により決定されます 。 O
Norikra等JavaアプリケーションのGCをチューニングしたい - Qiita
Javaアプリケーションを運用していると必ず突き当たるのがGCの問題である。JVMの上で生きている限りこの問題を避けて通ることはできない（し、この問題に手をつけたら終わりだとも聞いたことがある）。NorikraはJRubyで記述されているJavaアプリケーションであり、用途からして大量のオブジェクトを作って破棄していることが容易に想像できるので、GCのチューニングは重要であることが考えられる。 GCのログをとりたい チューニングしたいのであれば、まずはともあれロギングである。ログなくしてチューニングすることなどできない。ということでまずはGCのログをとる。 $ norikra start -Xmx4g -Xms4g -Xloggc:/var/log/norikra/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails
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見せてやろうJVMが持つ真のチカラを！ JVMのオプションを一覧する方法について。 - Qiita
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