「stone for iOS」について : DSAS開発者の部屋
2018年6月追記：諸般の事情により App Store 上の本アプリの更新は今後当面見送らせて頂きます。本アプリをご利用下さった皆様に謹んで御礼申し上げます。 使い方 アプリの使い方を簡単に説明します。 メイン画面 画面最上部のコマンドフィールドに stone パラメータを記述します。パラメータの記述方法は「stone の README」を参照して下さい。 各ボタンの機能 [Run] - stone の処理を開始します [Stop] - 本アプリケーションを終了します [Clear] - 表示中のログを消去します [History] - コマンド履歴を表示します ツールボタン - ツールメニューを表示します "-dd www.gcd.org:80 1234" 初期状態でコマンドフィールドに表示されている上記のパラメータは stone の効果を確認するためのサンプルです。[Run] で s
Re: Configuring sql.DB for Better Performance : DSAS開発者の部屋
Configuring sql.DB for Better Performance という記事を知りました。 コネクションプールの大きさを制御する3つの設定を丁寧に解説されたとても良い記事です。 しかし、この記事で推奨されている設定については同意することができません。私が推奨する設定とその理由を解説していきたいと思います。 Limit ConnMaxLifetime instead of MaxIdleConns Allowing just 1 idle connection to be retained and reused makes a massive difference to this particular benchmark — it cuts the average runtime by about 8 times and reduces memory usage by ab
Python の dict の実装詳解 : DSAS開発者の部屋
@methane です。 最近 Python の dict をハックしているので、その紹介をしたいと思います。 ですが、まずこの記事では現在 (Python 3.6a2) の dict の実装を詳解します。 データ構造 基本となる構造体は3つです。(Python 3.6a2 のソースより引用) typedef struct _dictkeysobject PyDictKeysObject; typedef struct { PyObject_HEAD Py_ssize_t ma_used; PyDictKeysObject *ma_keys; PyObject **ma_values; } PyDictObject; typedef struct { /* Cached hash code of me_key. */ Py_hash_t me_hash; PyObject *me_key;
ISUCON6予選をトップ通過しました : DSAS開発者の部屋
@methane です。「この技術部には問題がある！」というチーム名で @kizkoh (インフラ担当), @mecha_g3 (アプリ担当) とともに ISUCON 6 に参戦し、予選をトップスコアで通過しました。 恒例のふりかえり記事を書きます。 ふりかえり 残念ながらスコアは記録してないのですが、時系列順にやったことをまとめます。 アプリのコードは methane/isu6q-app で公開しているので、興味がある方はコードを確認してください。 strings.Replacer を使う 使用言語は最初から Go と決めていたのですが、Goの初期実装は遅すぎてタイムアウトで最初からスコア無しでした。 top でアプリのCPUが支配的なのはすぐ判りましたし、コードを読めばなにが遅いのかも一発で判りました。そんなに長くないので関数全体を張ります。 func htmlify(w http.R
Tornado アプリのログファイル書き込みのチューニング : DSAS開発者の部屋
最近は協力プレイやPvPなどの「リアルタイムサーバー」を書くときは Go が主流になっているのですが、 Tornado を使ったシステムも健在です。 (以前の記事) 数人〜十数人程度の「部屋」を、1つの Tornado プロセスに複数もたせ、さらに一台のサーバーにその Tornado プロセスを複数置くことでCPUのマルチコアを活用する構成になっているのですが、最近各プロセスがログファイルを書く部分でブロックして応答性能が悪化するケースがあったので対策しました。 この記事ではその対策で行ったチューニングや、行わなかったチューニングについても紹介します。 ※なお、この記事は Tornado を題材にしていますが、似たような仕組みになっている node.js などの他の言語のフレームワークでも同じ事が言えるはずです。 前提知識 Tornado は epoll や select などのIO多重化
ISUCON4 予選で workload=5 で 88000点出す方法 (lily white 参戦記) : DSAS開発者の部屋
ISUCON4 予選1日目に、 lily white というチームで参戦してきました。 試合中に 62000 点は出していたのですが、最終的に提出したスコアは 60344 点でした。 以降、予選終了までと、その後に気づいたさらにスコアを上げる方法について書いていきます。 実際の提出時のコードは methane/isucon4q-go リポジトリの "final" タグを見てください。 準備 (~前日) 予選方式が発表された時点で、 isucon3 予選と同じ方式だったので、有効な作戦もほぼ同じになる事が予測できました。 具体的には以下のとおりです。 PIOPS な EBS を使わないので、性能が不安定なディスクがネックになる問題は無いでしょう。 1インスタンスのみを使うということから、ネットワーク帯域がネックになる可能性も無いはずです。 ほぼ確実に CPU ネックな問題が出るはずです。 ア
MySQL 5.6 でのレプリケーション遅延は危険 : DSAS開発者の部屋
MySQL 5.6 の検証中に MySQL 5.5 とは違うタイプのレプリケーション遅延を見つけたので紹介します。 MySQL のレプリケーションのおさらい MySQL のレプリケーションは次のような仕組みで動作しています。 マスターの更新トランザクションが binlog を書く スレーブの I/O スレッドがマスターに接続し、 binlog を取得し、 relaylog を書く. マスター側はスレーブからの接続を受け付けると(dump スレッド)、指定された場所から最新までの binlog を転送する binlog が追記されるのを待ってさらにスレーブに送る スレーブのSQLスレッドが relaylog を再生する MySQL 5.5 でよくあったレプリケーション遅延 マスターは並列してトランザクションを処理して、最終的にコミットした順で反映されれば問題ないようになっています。 一方、ス
Redis Sentinel で冗長構成を組む際の注意点 : DSAS開発者の部屋
KVS界隈ではすっかりおなじみ(?)のRedisですが、当社でも徐々にそのニーズが高まってきました。 標準機能として、レプリケーション、Pub/Sub、ソート等の便利機能が満載のRedisですが、サービスに投入する際に冗長構成をどう組むかといった点が気になっている方もいるのではないでしょうか。 まだまだ検証中ではあるのですが、Redisに実装されているRedisSentinelを用いて冗長構成を組んだ際にハマった所をご紹介したいと思います。 RedisSentinelとは Redisに標準実装されている機能の一つで、Redisのステータス監視、通知、自動フェイルオーバーが行なえます。 詳細な仕様、設定に関しては以下のドキュメントをご確認下さい。 http://redis.io/topics/sentinel RedisSentinel導入前の構成 特に何の変哲も無い構成です。 Redisサ
gitでバイナリファイルを気軽に扱えるフィルターを作りました : DSAS開発者の部屋
ネイティブアプリの開発とかしてると、ついつい git にスプライトの png とか一緒にコミットしてしまって、気づいたらリポジトリサイズが 1GB 超えてたとかありますよね。 git annex とか、本格的なアセット管理システムとか使えば良いんだけど、普通のgitコマンド覚えるだけでいっぱいいっぱいな人にさらに他のツールまで覚えてもらうのは大変です。 そこで、登録しておいた拡張子のファイルはハッシュ値だけをリポジトリに格納し、ファイルの内容は別のディレクトリやAmazon S3に格納する git-largefile/gits3 を作りました。 git-largefile/gits3 は git の filter として動きます。 filter は通常改行コードの変換をしたり $Id$ のようなキーワードを変換したり行末のスペースを消す、文字通りフィルターなのですが、ここでファイル本体から
グリーン破壊の破壊度をアップしました : DSAS開発者の部屋
負荷試験ツール「グリーン破壊」を公開しました で紹介したグリーン破壊ですが、その後も KLab 内の案件で利用されつつ 地道に強化されています。 最近強化された点を2つ紹介します。 グリーン破壊(KLab/green-hakai) 分散攻撃 以前紹介した時のグリーン破壊は fork して複数プロセスから攻撃する方式だったのですが、 execnet というライブラリを用いて実際に攻撃を行う外部プロセスを作成するようにしました。 execnet は fork&exec だけでなく、 ssh 経由でリモートマシン上に外部プロセスを 作ることができます。グリーン破壊もこれを利用して分散攻撃ができるようになりました。 設定ファイル (YAML) に次のようなセクションを書くと、ローカルに2プロセス、 attacker ホスト上に 4 プロセスの合計6プロセスから攻撃を仕掛けることができます。 #破壊
OpenSSH クライアントの proxy -- 踏み台サーバを経由しての ssh : DSAS開発者の部屋
DSAS のメンテナンスは，基本的に ssh を使ったリモートメンテナンスで済んでしまいます．夜中や休日に非常事態が起こったとしても，ネットワーク接続さえ確保できればその場で対応できます．ただ，さすがにインターネットから DSAS に直接 ssh できる様にしておくのは一抹の不安があります．ですので，DSAS への ssh 接続は社内のサーバからのみ許すようにしておいて，外からログインする必要があるときは一旦社内のサーバを経由することにしています． このような形にしている場合，DSAS にログインしようとする際は，一旦社内のサーバに ssh 接続する必要があって，小さなことですが一手間かかってしまいます．できればワンステップで接続できる方法が無いかと思って色々検索してみた(※)ところ，このページで ProxyCommand という設定項目を見つけました(見つけたのがボスの個人サイトなのは本
WebSocket アプリの負荷分散 : DSAS開発者の部屋
最近 SPDY と WebSocket がアツいですね。 再来週の SPDY & WS 勉強会 も、定員100名に対して 参加者が 247 名とかなりアツいことになっています。 その予習というわけでもないですが、最近 WebSocket を実サービスへの 導入方法を考えながら遊んでいたので、 WebSocket の負荷分散方法について 考えていることを書いておこうと思います。 ステートフルな WebSocket アプリケーション HTTP サービスは基本的にステートレスな実装になっており、リクエストが来るたびに DBサーバーや memcached などのバックエンドから情報を取得して返していました。 この構成では Web アプリ自体は完全にステートレス化することができているので、 負荷分散機はラウンドロビン等のアプリケーションを無視した負荷分散をすることができました。 しかし、 WebSo
負荷試験ツール「グリーン破壊」を公開しました : DSAS開発者の部屋
takada-at 作の インターネット破壊 を Python + Gevent で書きなおした グリーン破壊 を公開しました。 なんで作りなおしたのか インターネット破壊は Ruby + rev 製なのですが、 Ruby のバージョンや gem まわりなどが Ruby に詳しくない人にとっては複雑で、セットアップに数時間かかることがありました。 また、インターネット破壊が使っている rev というライブラリはオワコンらしいです。 さらに、 Rev を使ってイベントドリブンの書き方をしているために複雑で、カスタマイズや デバッグが難しいという問題もありました。 結局、インターネット破壊が期待通りに動かなくて調査していた時に、調査するよりも Gevent で書きなおした方が早い！と思って書き直してしまいました。 パフォーマンス グリーン破壊は内部でコネクションプールを利用しており、 keep
ログからは見えてこない高負荷サイトのボトルネック : DSAS開発者の部屋
ちょうど１年前に「高負荷サイトのボトルネックを見つけるには」という記事を掲載していますが、この手のトラブルシューティングって結構大変で悩ましいですよね。はじめまして、新入りの@pandax381です。 ログからは見えてこないもの 「サイトの応答が遅い」という問題が発生した場合、その原因はどこにあるでしょうか。 Webアプリケーションの処理に時間が掛かっている DBサーバに投げたクエリーの応答が遅い サーバの処理能力を超えている などなど、いくつもの可能性があります。通常、上に挙げているような問題は、アプリケーションやサーバのログを調査することで、原因を突き止めることができます。 一方で、こういったログの調査だけでは、その原因にたどり着くことができなかったり、相当な苦労が伴うケースもあります。 あるサイトのある日の出来事 つい先日のことですが、KLabの運営している某ソーシャルゲームにて、サ
ソーシャルアプリのボトルネック調査例（strace編） : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の6日目です。 はじめに ソーシャルゲームの開発では、仕様変更への柔軟な対応が求められることが多い上、突発的なアクセス増加にも耐えられる応答性能が要求されます。 一昔前までは、サービスの性能を担保するにはきちんとアーキテクチャを設計し、入念に動作チェックして、負荷試験して、プロファイル取って・・・みたいなことをリリース前にひらすやるのが理想だと思っていた頃もありました。 しかし、ソーシャルゲームの世界ではリリース直後からイベントやキャンペーンなどの追加開発が入ったり、ユーザの動向やコミュニティを参考にして仕様を変更することが多いので、リリース前に頑張ってチューニングしていても、その性能を担保し続ける事が難しいといった現状があります。 まあ、これはこれで刺激があって楽しい面もありますし、遊んで
SHOW PROCESSLIST を使ったカジュアルなプロファイラを強化しました : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の11日目です。 「SHOW FULL PROCESSLIST を使った MySQL のプロファイリング」 で紹介したプロファイラですが、 id:sh2 さんからはてブで 秒間10回叩く例も http://developer.cybozu.co.jp/kazuho/2009/07/mysql-539d.html 。変数ぽい部分をカットする処理はmysqldumpslowのコードを移植するといいかも というコメントをいただきました。 そろそろネタに困っていたので、 せっかくなので、多くのユースケースで 便利に使えるように改良しました。ぜひご活用ください。 myprofiler.py (gist) github 解説 クエリのサマライズ 前のバージョンでは = 以降をバッサリとカットしてしまって
DSAS for Social での MySQL のボトルネックと今後の方針 : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の5日目です。 @methane による MySQL を骨までしゃぶるチューニングシリーズ (シリーズ名は今考えました)のまとめとして、現在の DSAS for Social の MySQL のリアルな性能値や直面しているボトルネックを赤裸々に公開 してしまいます。 innodb_io_capacity を増やそう 本題に入る前に、まだ紹介してないけど1記事にするほどではなかった パラメータを紹介しておきます。 innodb_io_capacity は、 InnoDB に教えるヒントで、 Disk の IO/sec を指定します。 デフォルトでは、通常のHDDでも使えるように中途半端な値(バージョンによって100か200) になっているのですが、BBU付きバッファがあるRAIDカードを使うな
SHOW FULL PROCESSLIST を使った MySQL のプロファイリング : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の3日目は、 引き続き MySQL 周りのチューニングノウハウとして、すぐに役立つ プロファイリング方法を紹介します。 DBサーバーの負荷が高い時、 slow_log を見て問題になっている重いクエリを 発見するのが一般的かもしれませんが、 slow_log に一切ログが残らないのに 負荷が高い状況や、むしろ負荷が高すぎてごく一般的でどう考えても遅いはずが ないクエリ ("SET NAMES utf8" や "BEGIN") すら slow_log に大量に乗ってしまう場合が あります。 slow_log 以外で問題になっているクエリを見つける方法として、 "SHOW FULL PROCESSLIST" コマンドがあります。これを数回〜数十回叩いてみて、 よく出ているクエリは、遅かったり量が
ssh の brute force アタックパケットの制限 -- DOS 的パケットをフィルタリングする : DSAS開発者の部屋
KLab はコンテンツの開発と共に運用も日々担っていますが，その活動の全ての拠点は社内のシステムです．そのため，社のシステムにはいつでも外からアクセスできる必要があります．システムへのアクセスは ssh を使うのですが，この ssh へのアクセスは前記の理由で世界中からアクセスできる必要があります．こういった公開されている ssh のポートへは日々飽きもせずに brute force アタックが繰り返されています．sshd はこのような成功するはずのないアタックであっても律儀にログを出力してくれます．しかしながら，無意味なログの羅列は，重要なログが埋もれる結果になって嬉しくありません．それに，アタックによるログインの試行のために CPU 時間を無駄に費やすのもばかばかしいことです． ログの出力や CPU 時間の浪費を低減するには，これらの攻撃パケットをフィルタリングしてやればいいのですが，
最速TCPサーバーの条件 〜逆襲の Erlang と Haskell の挑戦〜 : DSAS開発者の部屋
釣った反響に応えて echo サーバーを改良していて PyCon JP の発表資料作成が進みません。 自業自得です。 methane です。 Erlangとは何だったのか でのベンチマーク結果では Erlang のスコアが奮わなかったのですが、 github で 性能改善する pull request をいただきました。 性能が悪かった原因ですが、実は backlog がデフォルトだと 5 で、ベンチマーク開始時の 大量の接続要求を捌ききれていないという状況でした。 高負荷サイトのボトルネックを見つけるには で紹介されている事例と同じ現象ですが、こちらのほうが backlog が小さく、 しかもベンチマーク用クライアントはほぼ同時に大量に接続をしてくるという条件で よりシビアに現象が発生してしまいました。 この問題が修正された Erlang は、 Go を超えて一気にランキング上位に踊り出
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