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Etsukata blog: FreakOut DSP 入札サーバの CPU 使用率を 30% 削減する Performance Tuning
はじめに 勤務先の FreakOut 社では RTB で広告枠を買い付ける DSP の開発・運用を行っています。RTB とは、インターネット広告のインプレッションが生じる毎に、広告枠の競争入札を行う仕組みです。 DSP とは、 RTB において、競争入札をする側のシステムになります。広告枠/広告を見ている人 に対し、最適な広告を、最適なタイミングで届ける機能を広告主に提供する仕組みです。 FreakOut DSP は最適な広告探索・入札価格調整のため、非常に多くのデータを参照し、沢山の演算処理を行います。広告を見ている人が過去にアクセスした Web ページの情報や検索ワード、さらに 広告がクリックされる予測確率(過去のログから機械学習で算出) などを参照し、入札価格を決定するのです。そのため、DSP で入札を担当するサーバは CPU がボトルネックになっており、台数も数百台に嵩んでいます。
Thread Pools in NGINX Boost Performance 9x!
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書籍「Javaパフォーマンス」を読んで - n-agetsumaの日記
監訳者の@cero-tさんから頂きました。@cero-tさん、ありがとうございます。 Javaパフォーマンス 作者: Scott Oaks,アクロクエストテクノロジー株式会社（監訳）,寺田佳央（監訳）,牧野聡出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/04/11メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見るJavaトラブルシューティングに関する仕事に関わっていると、まだ切り分けができていない性能遅延の原因について、GCが疑われることが良くあります。『自動で動く』ことによるブラックボックス感によりGCは疑われやすくなっていると思います。 しかし、実際に色々な案件の解析を繰り返すと、性能遅延の要因は多種多様です。過去に遭遇した代表的なものには、GC以外にも以下のような遅延要因があります。 アプリケーションの不効率なロジック (ループ過多、オブジェクト生成過多) 過度なロ
nginxのパラメータチューニングとh2o - Qiita
(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
Java VM Options You Should Always Use in Production
This post is a cheatsheet with enumeration of options, which should be always used to configure Java Virtual Machine for Web-oriented server applications (i.e. Web Front-End) in production or production-like environments. For lazy readers full listing is here (for curious detailed explanation is provided below): Java < 8 -server -Xms<heap size>[g|m|k] -Xmx<heap size>[g|m|k] -XX:PermSize=<perm gen
pg_repack 1.5.0 -- Reorganize tables in PostgreSQL databases with minimal locks
pg_repack 1.5.0 -- Reorganize tables in PostgreSQL databases with minimal locks Versions: 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 master Languages: en jp pg_repack is a PostgreSQL extension which lets you remove bloat from tables and indexes, and optionally restore the physical order of clustered indexes. Unlike CLUSTER and VACUUM FULL it works online, without holding an exclusive lock on the processed tables during
Log4j 2にも採用されたLMAX Disruptorはなぜ狂ったように速いのか？
LMAXという会社はおそらくFX業者で、筆者はLMAXの開発者の講演を、InfoQの動画で何度か見たことがあった。 彼らは非常に特異な集団で、さしずめ「Javaのスピード狂」という感じだ。 印象的なのは、シングルスレッドで仕事を片付けることを強調している点だ。 「Javaならマルチスレッドで並列処理すれば性能が出ると広く思われているが、我々の仕事においてはシングルスレッドが最速だ」というような主張を何度も見た。 ゴールドマンサックスといいLMAXといい、やはり多額の金が動く会社でガチでJavaをやっている連中はカリカリにチューニングするため、技術的には非常に面白い。 彼らがコアのライブラリをOSS化してくれるというのは、金融業界を否定的な目で見る筆者からすると複雑だが、悔しいことに参考になる。 LMAX DisruptorはJavaのライブラリだ。Producer/Consumerパターン
Cより高速なCommon Lispコードを書く - 八発白中
Cで書くコードの方がCommon Lispで書くより速いって人がいたら、それは彼のCの技量が高すぎるってことだね。 “If you can't outperform C in CL, you're too good at C.” — Eric Naggum 最近、Common Lispの非同期Webサーバ「Wookie」を高速化する過程で、ボトルネックになっていたHTTPリクエストのパース部分を高速に処理するライブラリを書きました。 fast-http - A fast HTTP request/response parser for Common Lisp 既存のライブラリ「http-parse」よりも約10倍速く、Cのライブラリ「http-parser」より5%ほど高速です。 追記 (2014/10/26): 最適化をやり直し、現在は「http-parse」よりも約27倍速く、Cの「h
Jubatusによるアセンブリ実行速度の自動チューニング
Jubatusの回帰分析を使って、 アセンブリプログラムのエミュレートされた実行速度を自動チューニングしてみました。Read less
ベストなユーザエクスペリエンスを実現するJavaScriptの課題と可能性 - ワザノバ | wazanova
https://www.youtube.com/watch?v=p2F-128e3sI 1 comment | 2 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 33分前 Socket.ioのクリエーターとして知られるGuillermo RauchのBrazilJS 2013での講演です。理想のシングルページアプリをつくろうとすると、JavaScriptが損なってしまうケースはあるとしながらも、一方で、多いに可能性を感じさせるトレンドもあるとして、最優先であるユーザエクスペリエンスを向上させるポイントを紹介しています。 1) 課題 スクリプトやCSSにブロックされることで、レンダリングの際にブランクページを表示してしまう。 Webスクレイピングというコンセプトを壊してしまう。サーバレンダリングしない限りは、フロント側はスムーズにスクレイピ
V8の最適化とIRHydraでの可視化とベンチマークについてのメモ
V8 の最適化について 色々(主にVyacheslav Egorovさんの記事やスライド)読んでたのでそれのメモ。 この文章は2014年9月13日に書かれて最適化されていないため、この文章を元に最適化をすると失敗すると思います。 参考まとめ V8に関するリソースまとめ V8 Resources - Vyacheslav Egorovさんによる thlorenz/v8-perf - Thorsten Lorenzさんによる Understanding V8 and JIT compilation basics - Google スライド - 概要分かりやすい Hidden Class V8がリリースされた時から特徴としてあげられている最適化 V8: an open source JavaScript engine - YouTube V8 祭り - Backnumbers: Steps to
loops
loops is a library for fast, imperative-style loops with a clean syntax. Features Fast, imperative-style loops with a clean syntax. Bind (>>=) nests loops, so in do-notation, each subsequent line is nested inside loops that appear above it. Iteration over common data structures, like lists and vectors. Robust performance because there is no reliance on fusion. NEW! Loop-unrolling to arbitrary dept
ニコ動 超チューニング祭で最優秀賞もらいました
ニコニコ超会議で開催された「超チューニング祭り」に恋人である武藤スナイパーカスタムからお誘いされて参加しました。 投票してくださった方々のおかげで最優秀賞！ ありがとうございます！ ニコ動モバイル版のトップページのhtml,css,jsを軽量化するお祭りでして、にぎやかな会場、狭いブースの中で詰め込まれておもしろかったです。 チーム：ウルフギャングの紹介 エンジニア、デザイナーのバランスチーム。 武藤さんが狼が好きなのでそれっぽい名前にしました。ギャングらしくふたりとも革ジャン装備。 武藤スナイパーカスタム Twitter : tai2 コンピューターグラフィックスとPythonをこよなく愛すマッチ棒エンジニア。 イシジマミキ Twitter : woopsdez 写真をアップするたびにおおつねさんに「太った？」と言われる番付上昇中のデザイナー 他はエンジニアふたり、個人での参加などが
「超チューニング祭 ～ニコニコを超快適にしてみた～ in ニコニコ超会議３」の問題点 - Webパフォーマンスについて
来る2014年4月26日(土)・27日(日)に、「ニコニコ超会議3」が開催され、その中で「超チューニング祭 ～ニコニコを超快適にしてみた～」が開催されるそうです。 これは、現行のスマートフォンサイトのTopページのソースファイルを競技者がチューニングして、速度やデザイン・UIの改善をして、速度と使い勝手を競うのだそうです。 「これは面白そうだ! 会場は家から近いし!」と思って参加するつもりでいましたが、事前調査で計測してみた結果、フロントエンドのチューニングでは速くならないことがわかったので、その内容について説明します。 (主催者の方にも、フロントエンドのチューニングでは速くならないという情報は伝えてあります。) まずは、計測データ まずは実際のトップページ(http://sp.nicovideo.jp)の計測データを見てみましょう。 計測は、NTT DoCoMoとSoftBankの3G回
List<T>よりArrayList<T>のほうが速いって本当？ - Islands in the byte stream
結論：どちらも同じなので意味的に適切だと思う方を使ってよい 発端は以下のツイートだ。 たしかに、公式ドキュメントには以下のように書いてある。 On devices without a JIT, it is true that invoking methods via a variable with an exact type rather than an interface is slightly more efficient. (So, for example, it was cheaper to invoke methods on a HashMap map than a Map map, even though in both cases the map was a HashMap.) It was not the case that this was 2x slower; the
ruby/ruby#495日本語解題
三行で卜部って口だけ野郎でどうせたいしたもん書けないんでしょ? [1] [2]→ 見せてやんよゴラァ→ ごらんの有様教訓: 陰口は本人に聞こえない所で。さすがに名指しはまずい。 どういうパッチかRubyのオブジェクトサイズを変更(大きく)する。そのことにより第一義的にはCPUキャッシュミスヒットが削減される。副次的作用として大きくなった余剰の領域にデータを詰め込めるので中間構造体を減らしてメモリアロケーションが最適化される。それらの総合的な結果として全体に高速化する。 前史とはいえこのアイディア、べつに最近涌いて出たものでもない。というか、俺がまだ大学院でNetBurstと戯れてたころの発想だから、かれこれ7～8年物だな。しかもこの間べつに秘密にしてたわけでもなくて、Rubyのオブジェクトって素数幅でいくなくね?ってのは、わりと口頭では折に触れて言ってたので、聞いたことがある人もいるはずか
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