ip_squeue_bindは0にするといいらしい
日本最強の看板を下ろしたミラーサーバftp.jaist.ac.jpの管理者の一人が、 このサーバにまつわるよしなしごとを語ります。 English versions of some posts on another blog. 先日増設したネットワークカードでCPUの負荷が偏る問題を検討していてわかったのですが、カーネルパラメータのip_squeue_bindはsun4vでは0にしたほうがよいようです。 ip_squeue_bindはマニュアルには載っていません。1にするとパケットを処理するワークスレッドが特定のCPUに束縛され、0にすると束縛されません。同じCPUで同じスレッドを処理したほうがキャッシュのヒット率が高くなるので性能は高くなります。したがってデフォルトは1です。 ip_soft_rings_cntが16ならソフトリングのワークスレッドが16個と、32CPUのUltraSPA
Load balancing at Github: Why ldirectord? - Anchor | Cloud Engineering Services
Some comments on Github’s blog post “How We Made Github Fast” have been asking about why ldirectord was chosen as the load balancer for the new site. Since I made most of the architecture decisions for the Github project, it’s probably easiest if I answer that question directly here, rather than in a comment. Why ldirectord rocks The reasons for Github using ldirectord are fairly straightforward:
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（後編）～キャッシュが抱えるスケーラビリティの問題とデータセンターにまたがる一貫性 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏が、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Massive Scale-Lessons learned at Facebook」の内容を再構成して紹介します。 （この記事は「Facebookが大規模なスケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題」の続きです） キャッシュがスケーラビリティに大きな役割を果たしている Facebookの主な役割は、ユーザーが簡単に（友人たちの）情報を集めることがで
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題
Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas
yebo blog: BIND DNS Stats
2009/08/24 BIND DNS Stats BIND 9.5から導入されたXML形式で統計情報を出力する機能は、それ以前より詳しい情報を得る事ができる。このXMLファイルをCricket、MRTGやCactiにグラフを表示させるツールBIND DNS Stats (ダウンロード) がリリースされている(但し、テストされているのはCricketのみ)。BIND上でXML統計機能を有効にするには、DNSの設定ファイルに次のような統計チャネルを設定する。統計チャネルに設定されたポート(下記例では50000)にアクセスすることでXML統計が得られる。 acl nms { 192.168.1.1; 192.168.1.2; }; statistics-channels { inet * port 50000 allow { nms; }; }; 投稿者 zubora 投稿時間 05:24 ラ
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと
TheC10kProblem - 「C10K問題」（クライアント1万台問題）とは、ハードウェアの性能上は問題がなくても、あまりにもクライアントの数が多くなるとサーバがパンクする問題のこと 目次 この文書について C10K 問題 関連サイト まず読むべき本 I/O フレームワーク I/O 戦略 1. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と レベル・トリガ型の完了通知を利用する. 伝統的な select() 伝統的な poll() /dev/poll kqueue() 2. 各スレッドが複数のクライアントを受け付ける. そしてノンブロッキング I/O と 変更型の完了通知(readiness change notification)を利用する. kqueue() epoll リアルタイム・シグナル fd 単位のシグナル (Signal-per-fd)
TCP Performance problems caused by interaction between Nagle’s Algorithm and Delayed ACK
TCP Performance problems caused by interaction between Nagle’s Algorithm and Delayed ACK Stuart Cheshire 20th May 2005 This page describes a TCP performance problem resulting from a little-known interaction between Nagle’s Algorithm and Delayed ACK. At least, I believe it’s not well known: I haven’t seen it documented elsewhere, yet in the course of my career at Apple I have run into the performan
Balance Through Extremism » Redhat perl. What a tragedy.
At my new startup, Slaant, we use a lot of perl. We use perl for parsing massive amount of HTML/XML documents, we’ve written a homegrown RDF store in perl and we have a set of web applications built on Catalyst. We use OS X boxes for development and Centos 5.2 for production. Last week we deployed new hardware - over 150 cores of CPU - expecting much higher data processing throughput along the
待ち行列に入門した - steps to phantasien(2008-08-12)
先週, 会社をさぼって システム性能評価と待ち行列理論 という講義を受けてきた. 待ち行列理論の入門講義で, 大学の学部でやるレベルの話らしい. 私は学部でも学部以外でも勉強したことがない話題だったので, とても興味深く聞いた. 受講後はすっかり盛り上り, 待ち行列で性能評価するぜ! という気分になったのだが, 実際は難しい. 性能評価一般の難しさはさておくとして, 待ち行列理論そのものがけっこう複雑. 数学が苦手な身には辛い. 理論の常として, 待ち行列の理論もまず解析対象の特性に様々な制限や前提を設けた上でモデルをたてる. そのモデルがうまく解析できたら, 少しずつ制限をとりはずしていく. 現実を扱えるモデルに至る道程は険しそうだ. 高価なツールを使えばそんな洗練されたモデルも扱えるのかもしれないけれど, もうちょっと庶民に優しい路線であってほしい. 解析に挫ける一方, 理論の成果が明
mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「
Repository - log - WeaselUtils: trunk/munin/ipmi_sensor_
No default branch Revision 242 - (view) (download) - [select for diffs] Modified Sun Nov 12 02:15:47 2006 UTC (22 months, 2 weeks ago) by root File length: 6253 byte(s) Diff to previous 127 Convey limits from IPMI to munin, from "S. Wefel" <wefel@unixos.de> Revision 127 - (view) (download) - [select for diffs] Modified Wed Jun 14 00:42:00 2006 UTC (2 years, 3 months ago) by weasel File length: 581
IBMer Says LAMP Can't Scale - High Scalability -
A very entertaining and somewhat educational article on IBM Poopheads say LAMP Users Need to "grow up". The physical three tier architecture turns out to be the root of all evil and shared nothing architectures brings simplicity and light. In the comments Simon Willison makes an insightful comment on why fine grained caching works for personalized pages and proxy's don't: Great post, but I have t
Hacking is believing@itoshi.tv - 俺もGoogle Chart APIを使ってブログ執筆量の見える化をしてみたよ
二階堂愛 (Itoshi NIKAIDO) が綴る Hacking is beliveing な日常_ 俺もGoogle Chart APIを使ってブログ執筆量の見える化をしてみたよ 日記執筆量の見える化を参考にGoogle Chart APIを使ってブログ執筆量の見える化をしてみた． オリジナルのソースだとデータディレクトリのパスがハードコーディングされていましたが，tdiary.confからパスを自動的に読みこむようにしました．よって，以下のソースをgraph.rbとしてプラグインフォルダにつっこんで設定画面から有効にすれば誰でもすぐに使えるはず． あと，右のほうが切れてしまう場合は適当に自分でwidthを広くする必要がありますよ． def graph(width, height, bar) size = [] year = [] data_path = @conf.data_pat
ベンチマーク対決！ MySQL 4.1.15 vs 5.0.15 どっちが速い？
「MySQL 新バージョン 5.0.15 （5.0.x系正式版）がリリース！」で予告しましたが、ver 4.1 系から大幅に進化した MySQL 5.0系ですが、そのパフォーマンスが非常に気になるところ。早速、mysqlbench を使ってベンチマークしてみました。 結果は MySQL 4.1 系の勝利。それでは、ベンチマーク結果をどうぞ。 ベンチマークツール mysqlbench の準備 まず始めに、MySQL 用のベンチマークツールである mysqlbench をインストールします。mysqlbench 自体は PostGuserQL 用に開発された pgbenchを MySQL 用に移植したツールで、TPC（Transaction Processing Performance Council) が規定している性能ベンチマークの指標のうち、TRC-B に準じたベンチマークとなっています
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Tutorial_ja - skyload - Google Code
http://blogs.sun.com/yappri/entry/httpd_bottleneck_cont
http://blogs.sun.com/yappri/entry/httpd_bottleneck
http://blogs.sun.com/bmseer/entry/sun_x4600_m2_server_sap
hpsub
http://blogs.sun.com/yappri/entry/capped_cpu