先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
Repcached
repcachedについて repcachedとは、memcachedにデータのレプリケーション機能を追加実装したものです。 memcachedは、以下のようなところによく使われると思います。 一時的なデータの保存場所として キャッシュを保存する場所として RDBMSのデータのキャッシュ 生成したページデータのキャッシュ いずれの場合も消えていいデータなので、万が一memcachedがダウンしても問題はないはずです。 しかし、影響が全くないわけではありません。 例えば、MySQLのデータをmemcachedでキャッシュしている場合、memcachedがダウンしている間は直接MySQLにアクセスがいくことになりDBサーバの負荷が上がります。また、memcachedを再起動してキャッシュが失われた場合は、再びキャッシュが溜まるまではDBサーバに負荷がかかることになってしまいます。 このように
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