JVM上で動くWebアプリケーションがリソースを食いつぶす原因を探るためにやったこと【Backlog Play化プロジェクト】
ヌーラボでScalaを書くRubyistの谷本です。ヌーラボでは、Backlogの開発を担当しており、最近ではBacklogをJavaからScala / Play Frameworkに移行するプロジェクトのメンバーでした。 BacklogのPlay化プロジェクトでは、OutOfMemorryError(以下、OOM)の発生やCPU使用率とロードアベレージが上がったままという、Java Virtual Machine（以下、JVM）上で動くBacklogのパフォーマンスに関する問題に対処すべく、何度かHeap/Thread dumpを見る機会がありました。 私がPlay化プロジェクトで取り組んだパフォーマンス改善の知見や経験をもとに、本記事では「JVMで起こったパフォーマンスの問題の切り分け方」についてお届けします。 はじめに 本番環境でしばらく動かしていると、コード自体は正しく実行できるけ
Rubyコミッター・笹田耕一に世代別インクリメンタルGCを発想したプロセスを聞いてみた - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
Rubyコミッター・笹田耕一に世代別インクリメンタルGCを発想したプロセスを聞いてみた Rubyのフルタイムコミッターである笹田耕一さんに、Rubyの処理性能を向上させるいくつかのブレイクスルーをどのように解決し、どのような困難があったのかを聞きました。 直感的な文法や生産性の高さから、世界中の人々に愛されるオブジェクト指向スクリプト言語Ruby。その黎明期から現在に至るまで、大きな変化を遂げてきた要素があります。“処理速度”です。数々の最適化が行われた結果、Rubyの処理性能はかつてとは比べものにならないほど向上しました。 その改善を支えたのは、世界中のRubyコミッターたち。中でも、性能向上において多くの成果を残してきたのが、クックパッド株式会社でフルタイムRubyコミッターとして働く笹田耕一（ささだ・こういち／ @koichisasada ）さんです。本稿では、彼がいかなる設計方針に
Ruby 2.6 の改善を自慢したい - クックパッド開発者ブログ
技術部で Ruby インタプリタの開発をしている笹田です。娘のために、今年はじめて大きなクリスマスツリー（1.8 m）を買いました。 本稿では、私が Ruby 2.6 で取り組んだ中から、次の新しい機能と性能改善について紹介します。どちらのトピックも、普通に Ruby を使っているだけなら気にならない、玄人向きの記事になっていると思います。興味がある人にお読み頂ければ幸いです（居ればいいのですが）。 TracePoint の拡張 新しいイベント script_compiled の導入 フックを有効にする場所を制限する機能の導入 デバッガの実装が、10～100倍くらい速くなる、かもしれない ブレイクポイントの実装を例に解説 Transient Heap の導入 短寿命メモリオブジェクトの高速化 世代別コピーGCのアイディアを利用 Rails とかには効かないかも...。 そういえば、両方とも
Go言語のGCについて - LINE ENGINEERING
なぜGo言語はコンパクションを採用していないのか GoogleのRick Hudson氏によるISMM 2018 Keynote “Getting To Go”を参照すると、以下のことがわかります。 2014年の時点では”Read barrier free concurrent copying GC”を計画していた しかし期間的な制約から断念し、CMSに舵を切った（この時期に彼らは、ランタイムをCからGoに書き換える作業も行う必要がありました。Changes to the runtime） TCMallocをベースとしたメモリアロケーターを採用することで、断片化およびアロケーションの速度の問題を解決した Go言語のメモリアロケーションについては、ランタイムのコードのコメントにも詳しく記載されています。 malloc.go This was originally based on tcmal
GolangのGCを追う
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
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5分でわかるガベージコレクションの仕組み
