SSH接続を10倍速くするたった3行の設定 - Qiita
今回は、SSH接続を劇的に高速化する方法をご紹介します。たった3行の設定を追加するだけで、接続時間を10分の1に短縮できます。しかも、2回目以降の接続では認証も自動的に行われるので、パスワードやパスフレーズの入力も不要になります。 要点 .ssh/configファイルのHost *セクションに以下の3行を追加するだけです。 詳しい説明 1. ControlMaster auto この設定で、1つのSSH接続で複数のセッションを共有できるようになります。新しくSSH接続を確立するたびに認証情報を入力し直す手間が省けて、接続がぐっと速くなります。具体的には： 初回の接続時のみ認証が必要 2回目以降は既存の接続を再利用するため、認証プロセスをスキップ パスワードやパスフレーズの入力が不要になり、接続がほぼ瞬時に完了 2. ControlPath ~/.ssh/mux-%r@%h:%p Contr
マンション光回線の配線方式のお話 - notokenの覚書
これは マンション光配線の方式別になぜ速度が出ないのか？を解説する資料 配線方式によって天地の差が出るマンションタイプの回線を、できる限り快適に利用したい人向けの情報 付随情報として、J:COMとかのCATVの話や、UCOM光とかBB4Uとかのマンション共有インターネットの話も載せておく (注意) 一部例外はあります。例外につきましては、「そういうこともある」だと思って下さい。 想定すべき前提知識 フレッツ光やauひかりの分岐数は方式に関わらず 1収容 あたり 最大で 32 回線 となる 光配線方式はGE-PONの仕様上、どの事業者でも最大分岐数は32分岐となる NUROの採用するG-PONは規格上の最大分岐数は64~254となっているが、実際の運用は資料がないのでわかりません NTT の シェアドアクセスを利用している以上、8以上、8の倍数(8, 16, 24, 32, .... )分岐
データベースを遅くするための８つの方法
はじめに Twitterのタイムラインを見ていたらバッチ系のプログラムで逐次コミットをやめて一括コミットにしたら爆速になったというのを見ました。当たり前でしょ、と思ったけど確かに知らなければ分からないよね、と思って主に初心者向けにRDBを扱うときの注意点をまとめてみました。 プログラミングテクニック的なところからテーブル設計くらいの範疇でDBチューニングとかは入ってないです。 自分の経験的にOracleをベースに書いていますが、他のRDBでも特に変わらないレベルの粒度だと思います。 大量の逐次コミットをする バッチアプリケーションでDBにデータをインサートすると言うのはかなり一般的な処理です。しかしデータ量が少ない時はともかく大量のインサートを逐次コミットで処理するとめちゃくちゃ遅くなります。数倍から十数倍遅くなることもあるので、10分程度のバッチが１時間越えに化けることもザラにあるので原
bashの組込みコマンド自作によるスクリプトの高速化 - Qiita
はじめに bashには次の2つの理由によって、組み込みコマンド(builtin command)というものが存在します。 スクリプトの高速化のため。組み込みコマンドであれば通常のコマンドを実行する場合に比べてプロセスの生成コスト(fork()/exec())が削減できる bash自身の状態を変更させるため。例えばcdコマンドを/bin/cdとして用意してbashから当該コマンドを実行しても、当該コマンドのpwdが変更されるだけで、bashのそれは変更されないため、意味がない 今回は前者に焦点を合わせて、その効果と、組み込みコマンドの自作方法について述べます。 予備知識: 組込みコマンドによるスクリプト高速化の効果 組込みコマンドそのものの存在、及びその存在意義について既にご存知のかたは、この節を飛ばしてもらって構いません。 例えば皆さんがbashスクリプトからechoコマンドを実行した場合
高速化のためのPython Tips - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか？私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
Big Sky :: golang の遅いコードをたった1行で高速化するテクニック
記事中に間違いがありました。数倍も速くはなりませんでした。確か 1.0X ～ 1.1 倍程度の高速化は得られましたがびっくりするほどの物ではありませんでした。すみません。 そろそろ Go1.7 がリリースされるそうですが、皆さん如何お過ごしですか。Go 界隈の波平こと mattn ですこんにちわ。ﾊﾞｶﾓｰ(略 Go1.7 ではコンパイラの最適化が行われ、ビルド速度がかなり短縮される様になりました。毎日ビルドしてる僕としては非常に嬉しい機能改善ですね。 さてとてもキャッチ―なタイトルで釣ってしまった訳ですが、気にしたら負けなのでどんどん話を進めます。 var t [256]byte func f(b *[16]byte) { for i, v := range b { b[i] = t[v] } } 例えばこのコードを見て下さい。このコードはココから拝借しました。issue の内容はスコー
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablog
以下、長々と書いてますが、結論は ”私の環境で”大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablogに書いてます はじめに awk file より cat file|awk のほうが速いという以下のブログエントリが興味深いので調べてみました。 ちなみに cat file|awk が速くなる環境は稀で、巷では awk file のほうが速い環境のほうが多いようで、どちらが速いかは環境依存です。 [root@localhost sample]# cat command1 awk '$5 ~ /((26|27|28|29|30)\/Jun|(01|02|03)\/Jul)/{ print }' sample.txt > result1.txt （中略） [root@localhost sample]# time sh command1 real 0m53.92
大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むのと、ファイル読み込みするのどっちが速いか比較 - カメニッキ
追記が増えたので整理 経緯 2.5GBのテキストファイルを加工する必要があり、①vimで開いて加工→vim死亡②sublime textで開いて加工→sublime text死亡となったため、awkを用いて以下の様なコマンドを実行した。 $ cat sample.txt | awk '$5 ~ /((26|27|28|29|30)\/Jun|(01|02|03)\/Jul)/{ print }' > result.txt すると 「catいらなくね？」と指摘 さらにMATSUMOTO, Ryosuke (@matsumotory) | Twitter ＜ 「キャッシュに入れて高速化してるんかと思った」 とコメントをもらいました。ので、どっちが速いかの検証です。 注意 加工の目的はログファイルからある期間だけの行を抜き取りたい 正規表現がいけてないのは気にしない 比較 awkにファイル指定す
iostat はどのように %util を算出しているか(3) - ablog
iostat はどのように %util を算出しているか - ablog http://d.hatena.ne.jp/yohei-a/20130925/1380070554 と続いた iostat から Linux Kernel のブロックレイヤーへの旅は Etsukata blog: iostat -x の出力を Linux Kernel ソースコードから理解する のおかげでほぼ終わりを迎えました。 part_round_stats() では、その延長で、全てのリクエストがキューにいた時間の積算値を表すtime_in_queue と、デバイスがIOリクエストを発行していた時間を表す io_ticks を更新しています。io_ticksには前回のリクエスト完了から、今回のリクエスト完了までを加算し、time_in_queueにはそれに実行中のリクエスト数を掛けたものを加算しているのがわかり
コンテキストスイッチの回数を調べる - Shohei Yoshida's Diary
Starletのヘッダとボディを合わせて出力する閾値を変更してみる - Hateburo: kazeburo hatenablog この手の記事の話でコンテキストスイッチについて出てくることが あるけど、あまり数値が併記されているものがないように思えます。 その手のプロの人が言っているので、確かな情報だと思うのですが、 やはり数字を一緒に載せていただけるとより真実味が増すと思います。 プロセスのコンテキストスイッチ回数の確認方法(Linux) procfsから確認することができます % cat /proc/{目的のプロセスのPID}/status | grep ctxt voluntary_ctxt_switches: 145031 nonvoluntary_ctxt_switches: 13452自発的(voluntary)なコンテキストスイッチは、sched_yieldを呼び出した場合
Coding Q&A: CSS Performance, Debugging, Naming Conventions — Smashing Magazine
Howdy folks! Welcome to another round of Smashing Magazine CSS Q&A — the final one, as of now. One more time, we’ll answer the best questions which you sent us about CSS. Howdy folks! Welcome to another round of Smashing Magazine CSS Q&A — the final one, as of now. One more time, we’ll answer the best questions which you sent us about CSS. It was a great experience to run this Q&A with you - thank
JavaScriptのパフォーマンスを上げる13のテクニック(Google I/O 2012) - ITコンサルタント成長録
JavaScriptのパフォーマンスを上げる13のテクニック 一部意訳あり。(特に関数についての11と13)。深く理解したい方はスライドや動画を観ることをオススメ。 (元記事） http://www.jonefox.com/blog/2012/07/10/13-javascript-performance-tips/ - 先日、Googleのダニエル・クリフォードは"Google I/O 2012"にて「V8で打ち破るJavaScriptのスピードリミット」と題した素晴らしい講演を行った。その中で彼は、JavaScriptコードで実践できる13のシンプルな最適化手法を紹介している。それらはChromeのV8 JavaScriptエンジンのコンパイルや実行速度を上げ、コードを速くするものだ。彼はそれらについての多くの説明を行なっているが、もしただシンプルTips一覧が欲しいというなら、以下を
HadoopのMapReduceジョブのチューニングに関する資料があったのでめもっとく - wyukawa's diary
Hadoop Summit 2012でClouderaの人が発表した資料を見つけたのではっておく。 Hadoop Summit 2012 | Optimizing MapReduce Job Performance View more PowerPoint from Cloudera, Inc. HadoopのMapReduceジョブのチューニングに関するもので、内容的にはHadoop徹底入門の10章の「性能向上のためのチューニング」と若干かぶっているが参考になります。 spillとかのシャッフルフェーズをどうチューニングするかについて詳しく書かれていて、record fullってログに出てたらメタデータがspillしてるからよくないよねみたいなことが書かれてます。 徹底入門だと10.2.2の「Map処理でのフレームワークのチューニング」に書かれていますね。ていうかio.sort.reco
Linuxモニタリングツール pmap, IPTraf, ntop を使ってみた - jitsu102's blog
このエントリを読んでいたら、知らないツールがあったので使ってみました。 pmap(Procps) IPTraf ntopng – ntop 今回は、Ubuntu 11.10で使用してみましたが、RedHat系でも同様に使用することができると思います。 pmap pmap はプロセス毎のメモリ使用状況を表示します。 引数にPIDを付与して実行します。 (インストール) $ sudo aptitude install procps (実行例) $ sudo pmap 533 533: /usr/sbin/sshd -D 00007f49e1137000 48K r-x-- /lib/x86_64-linux-gnu/libnss_files-2.13.so 00007f49e1143000 2044K ----- /lib/x86_64-linux-gnu/libnss_files-2.13.
Top 25 Best Linux Performance Monitoring and Debugging Tools
I’ve compiled 25 performance monitoring and debugging tools that will be helpful when you are working on Linux environment. This list is not comprehensive or authoritative by any means. However this list has enough tools for you to play around and pick the one that is suitable your specific debugging and monitoring scenario. 1. SAR Using sar utility you can do two things: 1) Monitor system real ti
Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server
UPDATE: Oracle officially released memcached daemon plugin that talks with InnoDB. I'm glad to see that NoSQL+MySQL has become an official solution. It's still preview release but will be very promising. Let's try it to make it better! Most of high scale web applications use MySQL + memcached. Many of them use also NoSQL like TokyoCabinet/Tyrant. In some cases people have dropped MySQL and have sh
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あなたはps -ef派なのか、auxf派なのかをちょっとだけまとめてみた | ten-snapon.com
コマンドによる「負荷」の原因切り分け
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