Twitterのクジラ解剖学、あるいは彼らがいかにサーバの処理能力を向上させたか
Twitterを利用していると、ときどきクジラの絵の画面が表示されることがあります。これはTwitterの処理能力がパンクして一時的に利用不可になったときに表示されるお馴染みの画面。 2月9日にTwitter Engineeringブログにポストされたエントリ「The Anatomy of a Whale」（クジラの解剖学）では、Twitterのエンジニアたちがこのクジラの内部に分け入ってどのようにTwitterサーバの処理能力を向上させたのか、という話が詳しく語られています。 彼らが行ったのは、まず詳細なデータを取得して原因がどの辺にあるのかを推測すること。そこから多数の無駄な処理を発見し、ソースコードの修正による性能の向上に成功します。 元記事は非常に長いエントリになっていますが、問題の調査から解決に至るアプローチについて多くのエンジニアの方の参考になりそうな内容が含まれていますし、T
TwitterとDiggがNoSQLの「Cassandra」を選ぶ理由
スケーラブルなデータベースを実現する手段として「Sharding MySQL plus memcached」がよく知られる方法だとは、1つ前の記事「MySQL+Memcachedの時代は過ぎ、これからはNoSQLなのか、についての議論」で紹介しました。 ちなみに「Sharding」（シャーディング）とは複数のデータベースにデータを分散して運用することで、ざっくりいえばShared Nothing的な分散データベース構成のことです（この記事で紹介する英文中には「Shared MySQL」（共有MySQL）との記述がありますが、これは恐らく「Sharded MySQL」（ShardされたMySQL）のミススペルではないと推測します）。 日本で（たぶん）もっともMySQLについて詳しく解説してあるブログ「漢(オトコ)のコンピュータ道」のエントリ「さらにMySQLを高速化する7つの方法」では、Sh
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