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Embulk のプラグインを作るにあたって、pure java と jruby でどれぐらい速度差が出るのか気になったので、それぞれ同じ動作をする簡単なプラグインを作って速度比較してみた。 java版 https://github.com/sonots/embulk-filter-java_pass ruby版 https://github.com/sonots/embulk-filter-ruby_pass このプラグインは、入力データをそのまま通すだけの filter プラグインで、ruby 実装だととても単純で、ただ入力を page_builder に add するだけになっている。 def add(page) page.each do |record| @page_builder.add(record) end end Java 版だと型があるので、Visitor を使ってもう少し
Matz も驚く Crystal これ、Rubyでもそのまま動くんじゃないか? Crystalすげーっ。 https://t.co/pO0F0vqTly — Yukihiro Matsumoto (@yukihiro_matz) June 16, 2015 Crystal Language Goals Ruby-inspired syntax. Statically type-checked but without having to specify the type ... http://crystal-lang.org/ ruby と殆ど同じシンタックスが通る様です。 # A very basic HTTP server require "http/server" server = HTTP::Server.new(8080) do |request| HTTP::Response.o
先日PC USERで公開された僕のSurface 3レビュー記事のフォローアップって感じです。 ちなみに公開された記事はこちら。Surface 3辺りのパフォーマンスに興味ある人はまず元記事を読んでからこの記事を読んでもらった方が良いかもです。 USモデル先行レビュー:「Surface 3」を2週間使って分かったこと――Surface Pro 3/新MacBookとの違いは? (1/5) - ITmedia PC USER 元記事では、ベンチマークよりは体感的なパフォーマンスというか、感覚的な実用度を語りたいなと思ったのであまり数値的な検証はしなかったのですが、その後backspace.fmでも「Surface 3のもっさり感」について語ったときに、これってCPUのパフォーマンスから来るものではなくて、ストレージのパフォーマンスに依存してるんじゃないかなぁと思ったので、ストレージパフォーマ
(Notes: * I know that it’s possible to make SML/NJ produce a native binary, but I still haven’t taken the time to figure out how to do it. This time comes from adding a timing wrapper in the program itself and then importing it into the interactive environment. ** Alice ML has three JIT compiler settings; this was mode 1, which proved the fastest.) So SML/NJ is not far off OCaml; it’s clearly poss
2015/10/03 phpcon 2015 updated at 2016/01/13 about default_password_lifetime's default will be 0
少しシリアライズ関係のライブラリを目にする機会がありまして、そういえばこういうまとめ記事あったなぁということを思い出しました。 MessagePack、Kryo、Protocol Buffersなどのシリアライザーのパフォーマンス比較 http://blog.katty.in/4567 気にはなっていたものの、実際にこれらのライブラリを使ってコードを書いたことはなかったので(Protocol Buffersは除く)、いい機会だなと思い試してみました。 今回は、以下について書いていきます。 Java標準 Kryo MassagePack Protocol Buffers JBoss Marshalling 最後の方にかなり個人的な趣向が入っていますが、気にしない方向で…。Java標準が入っているのは、とりあえずといった感じで。 ここから、簡単にシリアライザーごとにシリアライズ対象のクラスと、
(追記:タイトルが少々煽り気味な気がしたので微妙に変更しました。) h2oとnginxの性能比較 nginxよりも速いとされるh2oですが、実際に自分でもローカルでベンチマークを取ってみました。環境は以下の通りです。 EC2のc4.8xlargeインスタンス gcc (GCC) 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16) Linux ip-172-31-13-40 3.14.35-28.38.amzn1.x86_64 #1 SMP Wed Mar 11 22:50:37 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux nginx-1.8.0 h2o-1.2.1-alpha1 wrk(ベンチマーク) ベンチマークコマンド 実行するベンチマークコマンドは以下になります。なお、オプションはできるだけRequest/secが大きくなるように調
Faban is ... a free and open source performance workload creation and execution framework. Faban is used in performance, scalability and load testing of almost any type of server application. If the application accepts requests on a network, Faban can measure it. Read more... Users of Faban SPEC® The benchmark standards organization is using Faban in several benchmarks. Box The cloud storage provi
This repository holds benchmarks comparing various parser libraries: nom, a parser combinators library written in Rust combine, a parser combinators library written in Rust pest a PEG parser written in Rust hammer a parsers combinators library written in C attoparsec, a parsers combinators library written in Haskell Along with existing libraries for comparison: Joyent's HTTP parser for NodeJS, wri
Glasgow Haskell Compiler(GHC)は、関数型言語Haskellの主要コンパイラです。GHCは(並列性に加えて)並行性を主要な目的として長年開発されてきました。そのため、GHCには、 軽量スレッド(グリーンスレッド) マルチコア用の軽量スレッド・スケジューラ マルチコア上での効率的なメモリアロケータ マルチコア用のガベージコレクタ など、マルチコアで簡潔に並行性を実現するための部品が揃っています。そこで、Haskellで Web サーバなどの並行プログラムを書き、GHC でコンパイルすれば、マルチコア環境でスケールするのを期待したくなります。 残念ながら GHC 7.6.3 までは、入出力を司るIOマネージャの実装にボトルネックがあり、マルチコア環境でスケールしませんでした。エール大学のAndreas Voellmy氏と筆者は、IOマネージャの改良に取り組み、その成果
みんな大好きHaskell風altJS!みんな違ってみんな良いのですが、やはり気になるのは生成するjsの速度やサイズですね! 今回は竹内関数を使用してベンチマークを行ないました! エントリー javascript haste-0.4.3 fay-0.22.0.0 purescript-0.6.2 Elm-0.14 ghcjs-dev idris-0.9.15.1 ベンチマーク条件 ベンチマークには正格評価の竹内関数(Tarai)を使用した コードは以下のHaskell実装をベタ移植した1 2 コンパイルされたコードをuglifyjsにより圧縮した javascriptの実行にはnode-0.10.35を使用した ベンチマークは10回実行し、process.hrtime関数で計測した 実行環境はMac book air Mid 2011(メモリ4GB, CPU 1.8GHz Core i7)
“Hello World”なベンチマークでUnicornに比べ2倍高速に動作するRackサーバをリリースしました。 rubygems: http://rubygems.org/gems/rhebok github: https://github.com/kazeburo/rhebok PerlのGazelleをベースに作っています。Rackアプリケーションの運用経験がほぼないので、機能不足があると思います。issue等で教えて頂ければ幸いです。 なぜ高速に動作するアプリケーションサーバが必要なのか Unicornは高速に動作します。多くのアプリケーションにとっては十分でしょう。それでもRhebokでさらに上のパフォーマンスを出そうとしたのは、技術的なチャレンジの他に以下のようなアプリケーションで高速なアプリケーションサーバが必要とされると考えているからです。 ソーシャルゲーム、広告サーバ、
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