設定だけで Ruby アプリを高速化する
新年あけましておめでとうございます。 @rosylilly です。 この前 SRE 養成講座の体験授業配信 をしたんですが、その時にハンズオンの一環で Ruby 製アプリケーションをいじって高速化してみる。という内容を実施しました。 コンセプトとしては、『ちゃんと設定ファイルを書くだけでも高速化する』という感じです。作業としてはアプリケーションをいじらずに、設定だけいじって高速化する、ということなんですが、結局何がどれくらい効くのか、というのを事前に参考値レベルで弾いておかないとぶっつけ本番になっちゃうな、ということで何がどれくらい効くのかを試してからにしようということで、事前に調査したときのベンチテストと何を変えたかの記録になります。 ベンチマークの前準備 今回はほぼ何もしない Sinatra アプリケーションを作って、その性能差から測ります。ということで用意した性能測定用何もしない S
表示速度を飛躍的に向上させるHTML/CSS最新仕様「content-visibility」「Lazy loading」「contain」をコード付き簡単解説
これまではJavaScriptを用いて実装するしかありませんでしたが、ついにimgやiframe要素であればloading="lazy"を付与するだけで、簡単に実装できます。 <!-- 画像に適用する場合 --> <img src="pic.png" alt="画像の詳細" loading="lazy"> <!-- iframeに適用する場合 --> <iframe src="external.html" loading="lazy"></iframe>画面外では読み込みが発生しないので、必要になった時（画面内に要素が入りそうになった時）に読み込みが発生するのでパフォーマンスが向上します。 また画像についてはsrcsetを用いたレスポンシブな画像に対しても指定できますし、picture要素を用いてfallback形式でも記述できます。 <img src="normal.png" srcse
本当は速くならない「Webサイトの表示高速化アンチパターン」10選｜榊原昌彦
ベストプラクティスや「高速化につながる！」と紹介されている記事では、逆効果、もしくは効果があるシチュエーションがあまりに限定的な手法が紹介されていることが多いので、アンチパターンとして紹介します。 本記事は「Webパフォーマンス Advent Calendar 2019」2日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2019/web_performance 本記事はWebパフォーマンス高速化の専門家である株式会社Spelldataの竹洞 陽一郎氏にアドバイスをもらいました。HTTP/2の伝送の画像など一部資料のご提供もいただいております。誠にありがとうございます。 https://spelldata.co.jp/ ほとんどの場合で間違い 1. すべての画像をCSSスプライトその昔、画像をすべて1枚にまとめて、DOMのbackground-image
Linux Performance
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
Javaのパフォーマンスについての９つの誤信
JVMはプロファイリングを利用してコードの最適化を行います。対象は頻繁に利用されるコードパスのみですが，徹底的に行うことで大きな効果を上げています。JITコンパイルされたコードに関しては，現在では多くの場面において (その割合も増えつつあります) C++の実行速度を凌駕しています。 このような事実にも関わらずJavaが今でも低速なプラットフォームとして認識されているのは，おそらくは初期バージョンのJavaプラットフォームでの経験が，歴史的な負のバイアスとして働いているためでしょう。 早まった結論を出す前に，客観的な見地に立って，最新のパフォーマンス結果を評価するようにお勧めします。 2. Java コードの１行にはそれ自体で意味がある 次の短いコード行を考えてみてください： MyObject obj = new MyObject(); Java開発者ならば誰でも分かるように，このコードはオ
パフォーマンス比較 Cassandra、Mongodb、SQLite、H2、MySQL、Postgres - cypher256's blog
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
New Relic を Sinatra （というか Rack アプリケーション一般）で使う « blog.udzura.jp
はい。 計測用の Rack Middleware を自作 Rack 向けミドルウェアと言うかたちで切り離されているわけではないようなので、以下の手順で。 NewRelic::Agent::Instrumentation::Rack の説明のとおりに、メトリックだけをするミドルウェアを作成。 lib/app_metric.rb: require 'new_relic/agent/instrumentation/rack' class AppMetric # アプリケーションをスルーするミドルウェアを実装： def initialize(app) @app = app end def call(env) @app.call(env) end # call を定義した後で include すること： include NewRelic::Agent::Instrumentation::Rack e
[37signals] Moore氏はシャーディングを蹴飛ばす
(原文: Mr. Moore gets to punt on sharding) シャーディングは大規模データベースをより小さなものに分割するデータベース構築手法だ。でかい鉄のかたまりのような１台のマシンに１００万人ぶん格納する代わりに、より小さな個別の１０台のマシンに１０万人ぶんづつ格納する。 この手法については一般に、必要に迫られるまで手を出すな、と言われている。Martin Fowler（訳注: リファクタリングでおなじみ）が分散オブジェクト設計の第一法則として「オブジェクトを分散させるな」と言っているのと似たようなものだ。シャーディングはいまだに他の手法と比べて難しいし、支援ツールは貧弱だし、あきらかにセットアップ作業が複雑化する。 まぁ、選択の余地がなくなる日が来るのは避けられないのだということは常に意識してはいる。上方向への拡大（訳注: マシンのパフォーマンス向上などのことか）
バッチ処理時間が要件の7倍、SQL最適化から発想変えて対処
1. 届け先を管理する新設のDBサーバーで、バッチ処理時間が想定の6～7倍と判明 2. 一括ロードツールを使い、メモリー上での処理を活用して1時間以内に収めた 3. SOAサービスの粒度は、カスタマイズの手間を減らすため単純な機能単位にした 「1時間が要件のバッチ処理に当初、6～7時間もかかった。工夫を重ねて、ようやく時間内に収められた」（ヤマトシステム開発 グループソリューションカンパニー 次期NEKOプロジェクト マネージャー 田中諭氏）。 ヤマト運輸が5年ぶりの刷新を進めている基幹システム「第7次NEKOシステム」。住宅に送る「宅配」から、住宅に住む個人の都合に合わせて送る「個配」を目指したものだ。2010年9月には、送り状に記載された届け先の個人名や住所などを登録した「届け先DBサーバー」を新たに稼働させた。これまで送り状に書かれた届け先は、郵便番号など一部の情報しかシステムに登録
ウノウラボ Unoh Labs: ext3の dir_indexを試す
こんにちは、佐藤です。kernel 2.6系のext3からdir_indexというものがサポートされたようなのでどのような状況でパフォーマンスが向上するか実験してみました。 環境は以下です。 uname -a; cat /etc/issue.net Linux 2.6.18-8.1.3.el5 #1 SMP Mon Apr 30 19:55:44 EDT 2007 i686 i686 i386 GNU/Linux CentOS release 5 (Final) まず/dev/sdb1にext3領域をを作ってみます。 sudo mkfs.ext3 -j /dev/sdb1 sudo tune2fs -l /dev/sdb1 # 詳細表示 .... Filesystem features: has_journal resize_inode dir_index filetype needs_r
サイトやサービスのパフォーマンスをチェックして改善点を教えてくれる『GTmetrix』 | 100SHIKI
サイトやサービスを作ったらまずはこれを試してみるといいかもしれない。 GTmetrixはサイトのパフォーマンスをチェックし、どこを改善したら良いかを教えてくれるツールだ。 診断結果ではさまざまな施策を教えてくれるが、優先順位までつけてくれるのはなかなか便利だろう。 また会員登録することで、診断結果の履歴をとることも可能だ。時間をおってどのようにパフォーマンスが改善したか、報告するのに良さそうだ。 最近のサイトにおいては「速度は機能」というのは間違いない。こうしたツールをうまく使いこなしたいですな。
High Performance Web Design ~デザインから考えるハイパフォーマンスWebサイト~ | warikiru
2009-11-24 High Performance Web Design ~デザインから考えるハイパフォーマンスWebサイト~ ラベル: performance CSS Nite in ISHIKAWAで話をしてから1ヶ月経ったので、薄れゆく記憶の復習も兼ねて思いの丈を綴ってみたｗ High Performance Web Design 1. What's High Performance?ここでいうパフォーマンスというのはWebサイトの表示高速化についてです。つまり、ページをいかに早く表示させるかという課題です。でも、そうゆうのってサーバー側の問題でしょ？システムエンジニアの管轄じゃないの？と思われがちですが「ハイパフォーマンスWebサイト」の著者であるSteve Soudersの調査によると、80:20。一般的にユーザーの待ち時間の実に80%がブラウザ側、フロントエンドで費やされて
KOF2009「ウェブサービスのパフォーマンスとスケーラビリティ」 - stanaka's blog
KOF2009にて、「ウェブサービスのパフォーマンスとスケーラビリティ」と題して発表してきました。発表資料を以下に置いておきます。 Performance and Scalability of Web ServiceView more presentations from Shinji Tanaka. 概要は、「ウェブサービスのパフォーマンスを向上させスケーラビリティを高めるために、はてなでは様々な取組みを行っています。本セッションでは、はてなで採用している具体的な技術、ノウハウ、可視化手法と、それらの効果について紹介します。」というものです。 最近の、Interopやカーネル読書会あたりで話した内容をまとめつつ、レスポンスタイムの可視化という最近の取り組みについて話しました。 最近、レスポンスタイムについては、以下のようなグラフを使っています。 x軸がレスポンス時間、y軸がその時間内に収
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