0から始めるNode.jsパフォーマンスチューニング
近年の Node.js は API のサーバとしてはもちろん、Nuxt.js や Next.js といった SSR や BFF などフロントエンドのためのバックエンド言語としての人気が高まっています。 フロントエンドエンジニアがコンテキストスイッチ少なくバックエンドの整備ができることは非常に大きな利点です。 ですが、フロントエンド（ブラウザ側）とバックエンド（サーバ側）ではパフォーマンスチューニングで見るべき点が大きく違います。 しかし Node.js アプリケーションのパフォーマンスイシューの見つけ方などがまとまっている資料は少ないです。 そこで、本記事ではフロントエンドエンジニアが Node.js でパフォーマンスイシューを見つけ、改善するため自分が普段パフォーマンスチューニングを依頼されているときにみている基礎的なポイトをまとめていきます。 1. 計測ステップlink Node.js
「書ける」から「できる」になれる！ ～Javaメモリ節約ノウハウ話～
Concepts and tools of logging in Java. Javaにおけるログ出力の考え方と道具について説明. CC Attribution Licenseの元に公開します. 1. The document discusses various techniques for testing functions in Go that depend on the time.Now() function, including overriding time.Now(), using a fake clock interface, and monkey patching. 2. It provides examples of overriding time.Now() directly, using a fakeclock.FakeClock type from the cloc
メモリのビット反転エラーとセキュリティの話｜Rui Ueyama
ハードウェアのエラーでメモリの内容が化けてしまうことが稀にある。大抵のDRAMエラーはせいぜいプログラムがクラッシュする結果になるだけだが、データ破壊になることもありえるし、悪意のある使い方をすればセキュリティ破りに使うこともできてしまう。ここではメモリエラーとセキュリティの話をしようと思う。 メモリのエラー率は意外なほど高い。データセンターで大規模なマシン群を対象に実際に観測したところ、1年間に1回以上のエラーが発生したDIMMモジュールは全体の8%にのぼったそうだ。DIMM 1枚に数百億個のメモリセルが実装されているといっても、このエラー率はちょっとびっくりするくらい大きな数字ではないだろうか？ サーバでは普通はエラー訂正付きのDIMMを使うので1ビットのエラーは問題にならないが、エラー訂正のないコンシューマ機器ではこれは実際的な問題になりえる。 メモリエラーを利用したセキュリティ破り
Ruby on Railsで作ったWebサービスを5倍速くしてメモリを半分以下にした話 - Qiita
改善前に比べ約5倍表示速度が速くなりました。また、1秒間にさばけるリクエスト数も約3倍ほどになっています。Unicornの1プロセスあたりが使用しているメモリもだいぶ低くなりました。 なお、ページ読み込み速度は、ブラウザでページを表示したときにインジケータのクルクルが止まったときです。Chromeの開発ツールのネットワークタブで赤い文字で Load 1.2sec とか表示されているやつです。GoogleAnalyticsのページ速度でいうと plt というキーでレポートされているものです（参考ページ）。 グラフとか GoogleAnalyticsのグラフです。読み込み時間が下がっています。 メモリ使用量です。Zabbixからmackerelに乗り換えたのでグラフが違いますが、使用量が下がって安定しているのがわかります。 AWS ELBのレイテンシです。不安定なレスポンスが安定してるのがわか
恐怖の JVM 大量メモリ消費！メモリリークの謎を追え！！ - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは、ミドルウェア開発チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。将来の夢は川口浩探検隊に入ることです。 先日、弊社のアプリケーションサーバーで大量にメモリを消費するという現象に遭遇しました。アクセス頻度の低いサーバーがメモリを大量消費するという謎深いものでした。 発生当初の状況はこんな感じです。 アプリケーションサーバーでは Jetty が稼働 現象が発生した JVM は 5GB 程度のメモリを消費しており、明らかに通常ではない量のメモリを消費している 複数台のサーバーで発生していたが、全てで発生したわけではない。 また、発生したサーバーはいずれもアクセス頻度が少ないサーバーだった。 ヒープ、パーマネント、スタック ひとまず、JVM でトラブルが発生した時は何はともあれヒープダンプとスレッドダンプを見るに限ります。各種情報の取得をインフラ部隊へ依頼し、得られたヒープを解析すると、
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