Railsスケーリング（1）Puma、コンカレンシー、GVLのパフォーマンスへの影響を理解する（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
rails newでRailsアプリケーションを作成したときのデフォルトWebサーバーは、Pumaになります。PumaがHTTPリクエストをどのように処理するかを説明しましょう。 🔗 Pumaがリクエストを処理するしくみ Pumaは受信リクエストをTCPソケットでリッスンします。 リクエストが到着すると、そのリクエストはそのTCPソケットのキューに入れられます。次に、そのリクエストがPumaのプロセスによって取得されます。Pumaのプロセスとは、Railsアプリケーションのインスタンスを実行する、独立したOSプロセスです。 それでは、Pumaがリクエストをどのように処理するかを、順を追って見てみましょう。 Pumaの内部構造 すべての受信コネクションは、ソケットバックログ（socket backlog）に追加されます。ソケットバックログは、保留中のコネクションを保持するOSレベルのキュー
GAS高速化のススメ - Nealle Developer's Blog
GAS高速化のススメ はじめに こんにちは。サクセスエンジニアリングチームの増田です。 今年の8月に入社して早4か月が経ちました。 入社エントリも公開していますので良ければ見ていってください note.nealle.com 最近週4でカレーばっか食ってます。 美味しいカレーの後がけスパイスやソースなどあればぜひ教えていただきたい...！ GASについて みなさん普段から業務でGAS(Google Apps Script)利用されてますでしょうか。 GASは知っての通りセットアップ不要で使え、Googleサービス（Google Sheets、Gmail、Driveなど）への認証が標準で組み込まれている非常に便利なツールです。非エンジニアでも扱いやすく、業務効率化の手段として広く活用されています。 GASのデメリットと課題 そんな便利なGASですが多くの制限が存在します。 その中でも代表的なも
S3へのファイル転送を高速化する手順 - skymatix Developers Blog
システムエンジニアの椎葉です。 ファイル数が多くなるとファイルの転送に時間がかかってしまいます。 ファイル転送の改善で処理時間やEC2のコストを削減することができます。 今回の例でも30%ほど転送時間＆コストを削減することができているので是非参考にしてみてください。 設定項目 今回改善するために変更する設定は下記の２つです。 項目名 説明 max_concurrent_requests 同時に実行できるリクエストの最大数を制御。この設定により、バケットへの同時アクセスを制御することができる。デフォルト:10 max_queue_size タスクキュー内の最大タスク数を制御。タスクが多くなると速度も速くなるが、比例して多くのメモリが必要になる。デフォルト:1000 設定変更のコマンド 設定を変更する際は下記のコマンドを実行します。 aws configure set default.s3.m
PayPayの1秒あたり1000決済への道のり
パフォーマンス・チューニングに関するブログの第１回目です PayPayは、日本でもっともよく知られているQR決済サービスとなりました。2018年10月5日のローンチ後、2018年12月より実施した100億円あげちゃうキャンペーンは、その後のプロダクトの急成長に合わせたシステムのスケール拡張という長い道のりのスタート地点でもありました。 ここ数ヶ月の新規ユーザーの増え方[1]を見るにつけても、PayPayが驚異的な成長を続けていることは間違いありません。スタートアップ企業はまるで竹のように成長するとはこのことではないでしょうか。（竹は24時間で最大約90cmも伸びるそうです） PayPayの成長速度は？ ユーザー数の伸び 2018年10月に初めてユーザーが増え、キャンペーンや日々メディアで報道されることによるユーザー数の増加もあり、1年後には1500万人を突破しました。2020年5月現在、サ
PythonのDaskをしっかり調べてみた（大きなデータセットを快適に扱う） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PandasやNumPyの並列処理だったり、メモリに乗り切らないデータを扱う際などによく見かけるDaskライブラリ。 ただ、細かいところまで触れている日本語の資料があまり無かったので、公式ドキュメントなどをしっかり読んでみてまとめてみました。 ※Daskのドキュメント既に読まれている方はご存知かと思いますが、ドキュメントがかなりのボリュームなのと、細かい所まで把握するのを目的とするため、本記事も長めです。仕事などの都合でさくっと使われたい方には向いておりませんので、そういった場合は別の記事をご参照ください。 どんなライブラリなのか Py
ZEAM開発ログv0.1.2 AI/MLを爆速にしたい！ Flow のコードを OpenCL で書いてみる〜CPU編 - Qiita
kernel void logisticsmap( global int *mu, global int *p, global int *input, global int *output) { int x, m, pp; size_t i = get_global_id(0); x = input[i]; m = mu[i]; pp = p[i]; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x + 1) % pp; x = m * x * (x
Double-checked locking - Wikipedia
In software engineering, double-checked locking (also known as "double-checked locking optimization"[1]) is a software design pattern used to reduce the overhead of acquiring a lock by testing the locking criterion (the "lock hint") before acquiring the lock. Locking occurs only if the locking criterion check indicates that locking is required. The original form of the pattern, appearing in Patter
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ErlangVMの落としかた初級編 - Qiita
defmodule SupRestartLimit.Worker do use GenServer require Logger @counter_limit 5 def start_link(interval) do GenServer.start_link(__MODULE__, [interval]) end @impl GenServer def init([interval]) do state = %{counter: 0, interval: interval} Process.send_after(self(), :countup, interval) {:ok, state} end @impl GenServer def handle_info(:countup, %{counter: counter, interval: interval}=state) do Log
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AWSが落ちてもGCPに逃がすことで落ちないシステムを作る技術
My recent performance story on Elixir
Intel、第8～6世代CPUで脆弱性対策後のベンチマーク結果を公開 ～性能低下はおおむね数%以内
http://rodrigodumont.com/2017/11/10/profile-go-micro-services-in-kubernetes-with-pprof/