ガベージ コレクションとパフォーマンス - .NET
この記事では、ガベージ コレクションおよびメモリ使用に関連する問題について説明します。 マネージド ヒープに関する問題について取り上げ、ガベージ コレクションによるアプリケーションに対する影響を最小限に抑える方法を説明します。 問題を調査するために使用できる手順のリンクを問題ごとに示してあります。 パフォーマンス分析ツール 以下のセクションでは、メモリ使用とガベージ コレクションに関する問題を調査するために使用できるツールについて説明します。 この記事の後半で説明する手順では、これらのツールを使用します。 メモリ パフォーマンス カウンター パフォーマンス カウンターを使用してパフォーマンス データを収集できます。 手順については、「ランタイム プロファイリング」を参照してください。 ガベージ コレクターに関する情報は、.NET CLR Memory カテゴリのパフォーマンス カウンターか
jsPerf: JavaScript performance playground
jsPerf — JavaScript performance playground What is jsPerf? jsPerf aims to provide an easy way to create and share test cases, comparing the performance of different JavaScript snippets by running benchmarks. For more information, see the FAQ. Create a test case Login with GitHub to Create Test Cases
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
sunagae.net [軽量言語向けリアルタイムプロファイラ (llprof)]
hg clone http://www.sunaga-lab.com/hgrepos/llprof # 安定版へ更新 hg update stable # 最新版へ更新 hg update
負荷試験ツール「インターネット破壊」を公開しました : DSAS開発者の部屋
負荷試験ツール インターネット破壊を公開しました。 こちらはずっと社内で負荷試験に使用していたツールです。社内で使用していたものなので、ソーシャルアプリ向けの機能などが多少追加されていますが、もちろんんそれ以外のWebアプリケーションでも使用できます。 基本的にはApache JMeterのようなWebアプリケーションむけのシナリオ負荷試験ツールです。コマンドラインオペレーションだけで実行でき、サーバー上で簡単に負荷試験を実施できるのが特徴です。POSTリクエストなどはもちろん、レスポンスのチェックやUserAgentの偽装、ランダムな値をパラメーターにセットする機能も実装しています。 注意: 当然ながら自分の管理下にないサイトに向けて負荷試験ツールを実行するのは絶対にやめてください。非常に危険です。 物騒な名前がついていますが、これは完全にわたしの小児的感性の趣味によるところです。地震で
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
Varnish HTTP Cache — Varnish HTTP Cache
Varnish HTTP Cache¶ I’m new here, please explain this Varnish thing What is happening¶ 2024-02-06 - SLASH/ 1.0.0-rc1¶ Celebrating the 18th anniversary of Varnish-Cache and the first anniversary of the SLASH/ storage engines today, your Open-Source Varnish-Cache friends from UPLEX have just tagged the first version 1.0.0 candidate of our extension with storage engines (stevedores) and storage route
sanonosa システム管理コラム集: サーバのボトルネックはどうやって調べるか
サーバのレスポンスが遅くなると経験のないサーバ管理者は無意味にメモリ増強を行ったりしますが、行き当たりばったりのシステム拡張は無駄な投資につながります。ボトルネック個所の調べ方は案外簡単なので、この際押さえるところをきちんと押さえて正しい方法論でシステム拡張をしていきましょう。 【一般論】 ボトルネックとなりうる要素は主に４つです。 ①CPU使用率 ②メモリ使用量 ③ディスクI/O ④TCPコネクション数 これらを押さえておけばボトルネック個所の把握とその解消は難しくありません。これを踏まえた一般論を述べてみたいと思います。 WEBサーバの場合は多くの場合、TCPコネクション数から先に限界が来ます。OSやApache等のWEBサーバのパフォーマンスチューニングを十分施すことが前提ですが、その場合TCPコネクション数1万くらいまではなんとか保てると思いますが、それ以上のTCPコネクショ
マルチコア時代のロードアベレージの見方 - naoyaのはてなダイアリー
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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
YSlowでRailsサイトのパフォーマンスを改善する方法 (BLOG) - RED-MOUNT.COM
YSlowの記事の続きです。 実際に何らかのサイトにチューニングをかける手順と共に紹介した方が分かりやすいと思うので、このサイトを使ってチューニングしようと思います。 ちなみにApache2.x+mod_railsを使ってRailsを動かしているので、そこを念頭に置いたチューニングをかけていきます。 まず、いきなり否定的な話になりますが、全ての項目でAを取るのはかなり困難です。 たとえば、チェック項目2つ目の「Use a CDN」は、最低でも２つのサーバーを必要としますので、先立つものがないと難しいですし、ほとんどのチェック項目ではAPIなど、自分の管理下にないサーバーを使っている場合、手の出しようがない状態になります。 ですので、今回のチューニングは若干消極的ではありますが「Fの項目を少しでもなくす」を目標にしたいと思います。 1. Make fewer HTTP requests
Apache2 - worker MPM のプロセス＆スレッド数のチューニング
前エントリ pound と apache をバランスよくチューニングする必要性について の続きです。Apache2 のチューニングによる高負荷（大量アクセス）対策を考えてみます。 ここまできてやっと、そもそも高負荷時に apache2 のプロセス数が足りていなく、静的コンテンツの応答時間が遅延しているのかも？という仮説を立てることができました。図解するとこんな感じです。 Apache2 はもちろん worker MPM で動作させています。worker MPM ってなんぞ？という方は、このブログを読んで頂けている方にはいらっしゃらないかと思いますが http://httpd.apache.org/docs/2.0/mod/worker.html あたりを読むと良いでしょう。 このマルチプロセッシングモジュール (MPM) は、マルチスレッドとマルチプロセスのハイブリッド型サーバを 実装して
http_load
http_load - multiprocessing http test client Fetch the software. http_load runs multiple http fetches in parallel, to test the throughput of a web server. However unlike most such test clients, it runs in a single process, so it doesn't bog down the client machine. It can be configured to do https fetches as well. You give it a file containing a list of URLs that may be fetched, a flag specifying
Railsbench
Railsbench Railsbench is a small collection of ruby and shell scripts which make measuring raw performance of rails apps a snap. All tests are run from the command prompt making performance regression testing easy. Railsbench measures the raw performance of Rails request processing, ignoring the time spent passing the request from the web server to the Rails application. In addition, a patch for t
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
�Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
NTT Tech Conference 2022 での「Dockerからcontainerdへの移行」の発表資料です https://ntt-techconf.connpass.com/event/241061/ 訂正： P2. . 誤: ``` Ship docker run -it --rm alpine Run docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest ``` 正: ``` Ship docker push ghcr.io/ktock/myalpine:latest Run docker run -it --rm alpine ``` 最近勉強を始めたコンテナ技術に関する基礎的な知識をまとめました。 [訂正と注釈] p.27-30: 「Deployment」内の「Version: 1」 => 「Version: 2」 p.37: 「終了コード
Jet Profiler for MySQL
is a real-time query performance and diagnostics tool for the MySQL database server. Query, table and user performance Jet Profiler focuses on queries, tables and users. This gives you the information you need in order to quickly fix performance problems in your code, such as most frequent queries, most used tables or the busiest users. Graphical visualisation Data is collected, analyzed and displ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
MySQL :: UUID as a primary key
https://www.pylot.org/