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どれだけリクエストをさばけるのかを待ち行列理論で考えてみた - Qiita
テレビで素敵なサイトが紹介されていたのでアクセスしてみたら、なかなかレスポンスが返ってこなかったりステータスコード503になったりすることってありますよね。 テレビで紹介されたことで多くの人がサイトにアクセスした結果、そのサービスのキャパシティを超えてしまったわけです。 どうなるとキャパシティを超えるのでしょうか？ また、いつからレスポンスが遅くなるのでしょう。 効果的にリクエストをさばくにはどうしたらいいのでしょう。 Photo by Roman Arkhipov on Unsplash 待ち行列理論を使って理想的なモデルからこれらを考えてみたいと思います。 待ち行列理論はコンピュータサイエンスをやってきた人はみんな触れたことがあるとは思いますが、大石の場合はそれが何十年も(!)前のことなのであらためて思い出してみました。 モデル Railsでサービスを提供するとき、rackサーバとして
Railsでパフォーマンスを低下させないために気をつけること - Qiita
概要 Railsを開発する上でパフォーマンスを低下させないためのTipsをメモ Tips 実行時間の大きい処理はJobで非同期実行する リクエスト内で複数な処理を実行してしまうと、レスポンスが遅くなりユーザビリティの低下につながります リクエスト内で実行する必要がないものは、ActiveJob等で非同期に実効するか、バッチ処理で定期的に処理するように することでユーザビリティの向上が図れます 条件式判定よりもSQLで絞る 取得してきたデータを1件ずつ条件反映して処理をするよりは、 取得するデータそのものをSQLで絞る方がはるかにパフォーマンスが良くなります ループの中で毎回条件式で反映してしまうと、ループの中で毎回SQLが走ってしまうこともあるので、 パフォーマンスが要求される場合はSQLで絞るか、SQLで絞れる設計にすることをおすすめします Array よりも ActiveRecord:
第4回 Railsアプリケーションをもっと速く | gihyo.jp
Rails Web アプリケーションをもっと速く こんなストーリーを考えてみます。 あなたは、Railsを学び、アプリケーションを作成し、サービスをインターネットに公開しました。しばらくすると、最初のユーザができます。あなたはとてもハッピーです。そうするうちにユーザが二人増え、十人になり、百人になりました。あなたはハッピーです、ユーザーもみんなハッピーです。 でも、ユーザが千人になり、一万人になり…。といった場合、何が起こるでしょうか？ そこで起こるのはアプリケーションへの同時接続数増加によるサービス提供速度の低下です。ユーザ数が一万人を越えてしまうWebサーバに特有の問題は、C10K問題として知られています。 それでなくとも、残念ながらRailsは同様他種フレームワークと比べて、単位時間あたりの処理量が低いことで知られています。その理由は、RailsではRubyが遅くて、NativeTh
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GitHub - flyerhzm/bullet: help to kill N+1 queries and unused eager loading
InfoQ: Gregg PollackとScaling Railsのハウツー
