CEDEC 2023
こんにちは。@phonypianistです。 本投稿はアクロクエスト アドベントカレンダー 12月21日 の記事です。 最近、Quarkusアプリを本番適用しました。 QuarkusはJavaアプリを作るための軽量なフレームワークで起動が速いって聞くけど、実際どれくらい速いんだろう?と気になったので、Spring Bootや、類似OSSのMicronautと比べてみました。 背景 JavaのフレームワークといえばSpringBootが主流ですが、起動が遅かったり、必要なメモリが多かったりしています。 これは、アプリ起動時にリフレクションを用いてDI(Dependency Injection)を行っているのが要因の1つです。 マイクロサービス、コンテナネイティブなアプリケーションは、負荷の状況に応じて、シームレスにスケールアウトできる必要があります。 アプリケーションの起動速度が遅かったり、
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、第11代黒帯(ヤフー内のスキル任命制度/Webフロントエンド領域)の浜田(@narirow)です。今回はヤフー全社で実施してきた、「Webパフォーマンス改善プロジェクト」についてお話ししたいと思います。 長期に渡る活動の結果、多くのサービスのWebパフォーマンスが徐々に向上しています。この記事では、取り組みの経緯や、多くのサービス分析を通してわかったコスパの良い施策(比較的簡単に実施できてスコアも上がりやすい施策)などをご紹介します。 全社横断でWebパフォーマンス改善を実施する経緯 さかのぼること2021年、Googleから以下のような案内がありました。 「Core Web VitalsがGoogle検索の検索順位に
この記事は、分散アプリケーションを構成するネットワークサービス間の依存関係マップを構築するための基礎技術の改善提案をまとめたものである。第8回WebSystemArchitecture研究会での発表と同等の内容であり、そのときのスライドを以下に掲載しておく。 また、本手法のプロトタイプと評価実験のためのコードを次のGitHubリポジトリに公開している。 1. はじめに クラウドの普及により、サービス事業者は機能追加やアクセス増加への対応が容易となっている。その一方で、クラウド上に展開される分散アプリケーション内の構成要素の個数と種類が増加しているため、構成要素の依存関係が複雑化している。そのため、システム管理者が、システムを変更するときに、変更の影響範囲を特定できず、想定よりも大きな障害につながりうる。よって、システム管理者の手によらず、ネットワークサービス(ネットワーク通信するOSプロセ
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか? Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
2019/02/15 Developers Summit 2019での、森廣の講演資料になります
【第26回Elasticsearch勉強会】Logstashとともに振り返る、やっちまった事例ごった煮
こんにちは、 @snuffkin です。 Acroquestでは、Elastic{ON}のような勉強会やカンファレンスに参加するだけでなく、社内向けの勉強会も開催しています。 新しい技術を調べて「使ってみた」的な発表をしたり、実際に開発の中で得られた知見を発表したり。 各自が得意分野で、様々なテーマで発表し、技術の研鑽を行っています。 私の場合、しばらく性能改善に取り組んでいたため、 その際に解決した問題からいくつか事例をフィードバックし、 性能問題を起こさないよう喚起しました。 10 performanceimprovements 性能改善10事例 from Acroquest Technology www.slideshare.net スライドでも書きましたが、特に大量に繰り返し実行される処理では、性能を意識した実装をしないと問題になりがちです。 問題があちこちに散らばると性能が大きく
いろいろな文字列連結のコードを書いた人がいたのでまとめておきますね。 主に変態さん。 とりあえず、基準として、メモリ確保したStringBuilder版 public static String stringBuilderJoinMem(){ StringBuilder s = new StringBuilder(9100).append("["); for(int i = 0; i < strarray.length; ++i){ if(i != 0){ s.append("],["); } s.append(strarray[i]); } s.append("]"); return s.toString(); } 1037ms ということで、まずはbackpaper0さん。比較的常人のコード。 https://gist.github.com/backpaper0/10273558 pu
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