CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応
Google、ORMが生成するSQLが遅いときの調査を容易にする「sqlcommenter」をオープンソースで公開。Rails、Spring、Djangoなど主要なフレームワークに対応 SQL文を直接書かなくとも、自動的にSQL文を生成、実行してくれるORM（Object-Relational Mapper）は、プログラミングを容易にしてくれる技術としてRailsやHibernate、Springなどさまざまなフレームワークなどで活用されています。 一方で、ORMが生成するSQL文はときに複雑に、あるいは非効率なものとなり、データベース処理の遅さにつながることもあります。 このとき、SQL文の生成と実行を明示的にコードとして記述する必要がないというORMの特徴が、なぜデータベース処理が遅くなったのか、どのようなSQL文が生成され、そのどこに原因があるのか、といった調査を難しくている面があり
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
この記事は@yugui氏の書いた至高のDockerイメージ生成を求めてに感謝しつつ、記事が投稿された当時には無かったさまざまな事情を組み込んで再度まとめたものである。 良いDockerイメージ 良いDockerイメージとは何だろうか。Dockerの利点は次のようなものだから、それを活かすイメージが良いものであるに違いない。 ビルドしたイメージはどこでも動く 適切にインストールされ、設定されたアプリケーションをそのままどこにでも持っていける。 コンテナ同士が干渉し合うことはないので、任意のイメージを互いに配慮することなく柔軟に配備し実行できる 必要のないサービスがコンテナ内で走っていないので、セキュリティの向上に資する イメージの転送が効率的である ベースイメージ部分は一度送ればいちいち再転送する必要がないので、ベースイメージを共有する複数のイメージを効率的に転送できる 標準のレジストリAP
この記事は、 Rails を主戦場としている自分が今後学ぶべき技術について(随筆) | うなすけとあれこれ についてのアンサー記事です。 うなすけ君が Ruby on Rails で育ってきたように、僕も JavaScript とともに育ってきたという自覚があります。なので、これについて書くことは、ポジショントークは避けられない、という感覚があります。 冷静に比較しようとも思いましたが、やっぱり開き直って思いっきりポジショントークをすることにしました。そっちのほうが面白いと思うので。 自分の基本的な主張は、こちらの記事にあるとおりです。 Frontend Study #1: 基調講演 - Frontend 領域を再定義する 自分と Ruby on Rails 僕は、キャリアとしては Rails の会社で JavaScript を書いてきたことが多かったです。学生の頃は socket.io
レシピサービスのフロントエンドを Next.js と GraphQL のシステムに置き換えている話 - クックパッド開発者ブログ
技術部の外村（@hokaccha）です。今回はクックパッドのウェブサイトのフロントエンドを Next.js などを使って作り直している話を書きます。 この記事で紹介する新システムは、スマートフォン向けのレシピページで確認することができます。もし興味があるかたはレシピページをスマートフォンのユーザーエージェントで開いて DevTools などで確認してみてください。 Next.js と GraphQL で動いているのがわかると思います。 ご存じの方も多いかもしれませんが、クックパッドのウェブサイトはモノリシックな Rails で作られていて、10年以上 Rails で開発を続けてきました。10 年以上同じシステムで開発を重ねれば当然レガシーな部分が大量に生まれてきますが、特にフロントエンドはその影響が顕著でした。 どこから使われているかわからない CSS が大量にある、JS のコードは昔なが
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
DXを大幅に低下させるDocker for Macを捨ててMac最速のDocker環境を手に入れる - Qiita
※DXはデジタルトランスフォーメーションではなくてDeveloper Experienceの方です 2020/05/26追記 https://qiita.com/nanasess/items/16ab9274c34bdc34e567 を使うことでVagrantを経由せずにDocker for Macの機能だけでMutagenを使うことができるようになりそうです。 パフォーマンスの測定はしていませんが、Docker for Macの設定のみでこの記事の手法と同等の速度が出るようになるかもしれません。 概要 Macでネイティブでの動作とほぼ同等の速度の安定したDocker環境を手に入れることができたので、その知見について公開します。 ものによりますが、最大10倍程度パフォーマンスの向上が見られました。 具体的な手法としてはVirtualBox + Dockerを用います。 設定は2ファイル50
環境変数を設定するだけでRuby on Railsサーバが10%高速化する(かもしれない)話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
この記事は Akatsuki Advent Calendar 2019 1日目の記事です。 はじめに アカツキでは Ruby on Rails を使ったゲームサーバを開発・運用しています。ゲームの体験を向上するために、レスポンスタイムは一つの重要な要素となるため、種々のパフォーマンスチューニングを行なっています。今回はその一例として、環境変数を1つ設定するだけで、あるAPIのレスポンスタイムが10%も改善した例をご紹介します。 TL;DR 多数の時刻を含むレコードを扱う Ruby on Rails サーバでは、 TZ 環境変数を設定することで、デフォルトタイムゾーン設定ファイル /etc/localtime へのアクセスが減り、高速化が図れるかもしれません。 効果は Time オブジェクト1個あたり数μsの短縮といったオーダーですが、チリも積もれば山となり、数千個のレコードを処理するAPI
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
Railsで秒間1000コミットを捌くにはどうすればいいのか (Kaigi on Railsのフリースペースより) - joker1007’s diary
先日のKaigi on Rails中の雑談として @ima1zumi さんから、RDBに対して秒間1000コミットぐらいで処理が詰まってる場合ってどうするのが良いのか、という質問を受けまして、雑談の中で色々答えてたんですが、せっかくだから記事にまとめておこうと思います。 ちょっとしたKaigi Effectって感じですね。 今回のKaigi on Railsのトークの中では、 数十億のレコードを持つ5年目サービスの設計と障害解決 by KNR - Kaigi on Rails 2023 の話なんかは割と関連がありますね。ユーザーの行動履歴というのは、ユーザー数 * N * タイムスパンで増えていくレコードなので、書き込みとデータ量が爆発しがちです。トランザクションで堅牢に処理しなければいけないケースもそこまで多くないので、RDBだと書き込みに対する処理が過剰なケースが多い。実際のところこの
これは はてなエンジニア Advent Calendar 2023 の 18 日目の記事です。昨日は id:gurrium による private-isuで70万点取るためにやったこと - ぜのぜ でした。私は 50 万点ぐらいで満足してしまっていたので、しっかり詰めていて凄いなと思う。 developer.hatenastaff.com Web アプリケーション開発において、「キャッシュは麻薬」という言葉がインターネット上をよく飛び交っています。YAPC::Kansai OSAKA 2017 の id:moznion のトークでよく知られるようになったワードじゃないかな。 初出はちゃんとは分からないんですが、少なくとも 2011 年には言われていますね。 「キャッシュは麻薬」とはよく言ったものだ。— TOYAMA Nao (@nanto_vi) November 5, 2011 キャッシ
Rails appをRubyコードの改善だけで50%以上高速にした話 - Money Forward Developers Blog
この記事は Money Forward Engineering 2 Advent Calendar 2022 18日目の投稿です。 こんにちは。マネーフォワード関西開発拠点でマネーフォワード クラウド会計Plus (以下会計Plus)のエンジニアをしているぽっけです。 この記事では、私が行った高速化について紹介します。 私は最近Railsアプリケーションの高速化を行っており、ある画面のレスポンスタイムを50%以上削減しました。そしてこの改善はRubyレベルの変更のみで達成しました。 この記事での「Rubyレベルの変更のみ」は、MySQLやRedis、Web APIなどへのアクセスには全く手を入れず、Rubyのプロセスが消費する時間のみを変更した、ということを意図しています。 MySQLなどへのアクセスは通常ボトルネックになりがちな箇所です。今回そこに手を入れずに高速化を達成できたのは、1つ
GitHub における大規模なモノリポのパフォーマンスの向上
GitHub は、毎日 5600 万人以上の開発者にサービスを提供し、2 億以上のリポジトリをホストしています。これらのリポジトリのごく一部を除いて、世界中の顧客に驚くべきパフォーマンスでサービスを提供しています。 GitHub のような大規模なシステムでは、コードとアーキテクチャのずれというのは限界に達したときに初めて見つかるものです。例えば、何千人もの開発者が毎日同じリポジトリを更新するといったケースです。GitHub は、大規模なモノリポを使用する一部の顧客から、プッシュ操作が失敗するといったパフォーマンスの問題が発生しているというフィードバックを受けました。 そして、それは GitHub においても発生していました。 github/github は GitHub のモノリポですが、私達自身も時々プッシュに失敗することがありました。 調査を開始するにあたり、私たちは社内のチームや顧客
スタディサプリ最大のRailsアプリケーションにYJIT+pitchforkを導入してメモリ使用量を劇的に削減するまで - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。SREのkyontanです。Rubyが大好きなのでRubyの話をします。ちなみにリクルートはRubyKaigi 2024へGold Sponsorとして協賛しています! *1。ぜひ沖縄でお会いしましょう。 これはあるアプリケーションのメモリ消費量を示すグラフなのですが、まさかgemを入れ替えるだけでこんなに嬉しい変化が見られるとは思っていませんでした。今日はそんなgemの話をします。 話は遡って2023年4月のある日、インターネットを眺めていたところ、ShopifyがpitchforkというOSSを公開したという情報が目に留まりました。 調べてみると、どうやら著名なRackサーバー実装の1つであるunicornの派生版であり、メモリ使用量の削減に特化しているらしいのです。 github.com これはスタディサプリ小中高のあのリソースドカ食いマイクロサービス第一位である api
大量データの JSON serialize 処理を高速化し、レスポンスが倍速になった話 - freee Developers Hub
こんにちは、freee会計でワークフロー機能の開発をしている @mitubaEX です。 先日 freee会計のパフォーマンスチューニングに取り組みました。本記事では、調査の流れ、改善の事例を紹介します。 問題発覚までの流れ freee では自社の経理業務に freee会計を利用しており、その中でも経費精算の機能はほぼすべての従業員が利用しています。そのため日々多くのフィードバックをもらえます。そのフィードバックの1つで、「経費精算の一覧を開くのが遅い」という報告をもらいました。幸い表示件数を指定できるので調整すれば遅くはならないのですが、一覧性が下がってしまうため有用な解決策ではありません。 そこでワークフローを開発しているチームで、このパフォーマンスイシューの調査を始めました。 調査する まず事前調査として Datadog*1 で一覧画面を表示するリクエストの処理を確認しました。 一覧
こちらの記事は翻訳記事となります。 原著者の許諾を得て翻訳・公開しております。 英語記事: How to Write Fast Code in Ruby on Rails原文公開日: 2019/10/08著者: Gannon McGibbonURL: https://engineering.shopify.com/blogs/engineering/write-fast-code-ruby-rails はじめにShopifyでは、ほとんどのプロジェクトの開発フレームワークにRuby on Railsを使用しています。 RailsとRubyはともにパフォーマンスに対するスティグマ（偏見）が存在します。 多くの個人や企業が、Rails以外での解決方法を探しています。 しかし一方で、私たちShopifyではRuby on Railsを採用して、毎分何百万ものリクエスト（requests per
![[翻訳]ShopifyにおけるRuby on Railsで速いコードを書く方法](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/30f8dce642738cd4af3a29747660c560f0d98458/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fda%3Atrue%2Fresize%3Afit%3A1200%2F0%2Ao26-6XGJfoafCjrd)
Railsパフォーマンス・チューニング入門
黒曜 @kokuyouwind Misoca → 弥生株式会社 (We're Hiring!) 一応Railsエンジニア 最近はAWSとかDocker周りを 弄っていることが多い
Ruby 開発チームに4週間インターン生として参加いたしました、永山 (GitHub: NagayamaRyoga) です。 私は「Ruby中間表現のバイナリ出力の改善」という課題に取り組み、Railsアプリケーションのコンパイルキャッシュのサイズを70%以上削減することに成功しました。以下ではこの課題の概要とその成果について述べたいと思います。 InstructionSequenceの概要 まず、RubyVM 内で実行される命令の中間表現、InstructionSequence (以下 ISeq と省略) について簡単に説明します。 通常の Ruby プログラムは、以下のような手順で実行されます。 ソースコードを構文解析し、抽象構文木を作る。 抽象構文木をコンパイルして、ISeq を作る。 RubyVM (YARV) で ISeq を解釈し、実行する。 ISeq は、このように Ruby
「リードエンジニアから学ぶMedPeerのプロダクト開発」 https://medpeer.connpass.com/event/181835/
RailsでTZ環境変数を設定するハックを不要にした話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
TL;DR 『環境変数を設定するだけでRuby on Railsサーバが10%高速化する(かもしれない)話』 でRailsを高速化させる素晴らしいハックが紹介されましたが。いまや有効なハックではなくなりました。 TZハックさん、ながい間（2日間）おつかれさまでした。 はじめに アカツキさまで技術顧問をさせていただいている小崎です。 このエントリは『環境変数を設定するだけでRuby on Railsサーバが10%高速化する(かもしれない)話』をRubyコミッタが読んだらこうなったというアンサーソングになっています。合わせてお読みください TZ環境変数でTime.newが10倍近く速くなるのは素晴らしい発見ですが、コミッタとしてはTZなしでも速くなって欲しいなと思いました。だってめんどうだし。 現状分析 まず問題のテストプログラムを軽く分析してみましょう % strace -c ruby .
Amazon ECSで動かすRailsアプリのDockerfileとGitHub Actionsのビルド設定 - メドピア開発者ブログ
CTO室SREの@sinsokuです。 Dockerイメージのビルドを高速化するため、試行錯誤して分かった知見などをまとめて紹介します。 AWSのインフラ構成 assetsもECSから配信し、CloudFrontで /assets と /packs をキャッシュする構成になっています。 Rails on ECS デプロイ時にassetsが404になる問題 以前の記事に詳細が書かれているため、ここでは問題の紹介だけしておきます。 Rails等のassetsファイルをハッシュ付きで生成し配信するWebアプリケーションの場合、ローリングアップデートを行うと、アップデート時に404エラーが確立で発生してしまいます。 引用: メドピアのECSデプロイ方法の変遷 Dockerfile 実際のDockerfileには業務上のコード、歴史的な残骸などが含まれていたので、綺麗なDockerfileを用意しま
ニコニコ漫画をRuby3.2.0に更新してYJIT有効化するとパフォーマンス改善された話 - BOOK☆WALKER inside
はじめに こんにちは。ニコニコ漫画の開発をしているyotaとtukiyoです。 この記事はペアブロギングによって執筆しています。 本記事ではニコニコ漫画で利用しているRubyのバージョンを3.2.0へ更新したこととYJITの有効化によるパフォーマンスの変化について紹介します。 ニコニコ漫画のインフラ構成についてにある通り、ニコニコ漫画は4つのプロダクトによって運用されています。 このうち本記事の対象となるのは、Rubyを利用している「新バックエンド」と「課金サブシステム」になります。 今回、Rubyのバージョンが3.2.0になったことでYJITが実験段階ではなくなりました。*1 ニコニコ漫画のバックエンドシステム内では複雑な処理も多く、恩恵に与ることを期待して更新を行いました。 結果として大きなパフォーマンスの向上が見られました。 はじめに 更新に関する作業 更新前後のパフォーマンス比較
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
こんにちは、メドピアCTO室 SREの侘美(たくみ)です。 普段はRails/Vue.js/terraform/Lambdaなどを書いています。 趣味は飼い猫と遊ぶことで、生傷が絶えません。 入社してから約半年間、Railsのプロジェクトで実装をしつつ、合間に開発環境の改善をいろいろとやってきました。けっこうな分量となったので、紹介したいと思います。 なお、本記事で扱う開発環境とは下記2つを指すこととします。 ソースコードの修正/テストの実行/静的解析の実行環境 サービスを起動し、ブラウザでデバッグする環境 特徴 主な改善対象である、「MedPeer」サービスの特徴をご紹介します。 Ruby on Rails製 社内では最も巨大なRailsプロジェクト モデル数693 認証サービス、旧サービス(PHP製)と連携している 開発環境はDocker for Macを利用 コンテナ数は旧システム、
初めてのパフォーマンス改善
2023.10.27 Kaigi on Rails 2023 Day1
非同期ジョブをユーザーアクションに組み込まない
(勤務先に投稿した社内ブログの焼き直しです) ある日同僚から ActiveJob の perform_later で Barbeque にキューした非同期ジョブの起動が遅いと言われた。が、非同期ジョブの使い所について個人的な考えを書いてみることにする。 相談は「非同期ジョブの結果をユーザーに返しているため、高速になって欲しい。現状、最大で数分の時間を要す旨のメッセージを表示している」という内容でした。具体的には {内部 API} が重く、一部の処理を非同期ジョブにしていてユーザー体験の悪化につながっているとのこと。 盲目的に非同期にしても嬉しいことはない 結論としては、非同期にするのであれば丁寧にやれば良いけど、そもそも同期的でよくない? と考えて欲しいと返した。 まず、個人的にはユーザーアクション起因かつユーザーへフィードバックする必要のある処理を非同期ジョブにするのは本当に長時間かかる
docker としての asdf ― あるいは、なぜ私は anyenv から乗り換えたか - ウェルスナビ開発者ブログ
ソフトウェアエンジニアの三上（@mickamy）です。普段の業務では、 取引管理という部署で、主に取引とその周辺（入出金など）に関わる処理の開発を担当しています。 最近、asdf という anyenv の代替となるツールを知り、気になってはいたのですが、なかなか anyenv から乗り換えるモチベーションを見出せずにいました。 あることをきっかけにそのモチベーションを言語化できたので、その使い方とメリットについてお伝えできればと思います（タイトルの前半についてはだいぶ盛っています）。 asdf とは何か asdf は、様々なソフトウェアの複数バージョンを管理するための CLI ツールです。 プログラミング言語のバージョン管理は、特に開発者に馴染みの深いユースケースかと思います。 あるプロジェクトでは ruby の 2.7 系を利用しているが、 別のプロジェクトでは 3.2 系を利用したいと
Ruby 3.3がリリースされた。YJITには非常に多くの改善が含まれたリリースだったが、 NEWS解説記事やリリースパーティーでは 2点しか触れられなかったので、この記事ではRuby 3.3でYJITがどう改善されたかについて解説する。 YJITは既に実用段階 YJITはRuby 3.1で導入されたが、Ruby 3.2の時点でexperimentalのマークが外れ、実用段階となった。 Ruby 3.2では、以下のような企業で性能改善が報告された。 DeNA: 40% 高速化 GMOペバボ: 18% 高速化 STORES: 6.5-7.5% 高速化 Timee: 10% 高速化 メドピア: 2.8% 高速化 BOOK☆WALKER: 20-30% 高速化 Discourse: 15.8-19.6% 高速化 Lobsters: 26% 高速化 CompanyCam: 20-40% 高速化 弊
はじめまして。2019年4月から妊娠・出産アプリ『Babyプラス』の開発チームにJOINした濱田です。 『Babyプラス』のバックエンドはRailsで実装されているのですが、とあるCSV生成処理がとても遅かったので100倍以上に高速化しました。この過程でRailsアプリの処理高速化に関する以下の知見が得られたので、具体例を交えて共有します。この知見は、ActiveRecordを使用してMySQLなどのRDBMSからデータ抽出をする様々な場面で活用できると思います。 いわゆる「N+1問題」を起こさないのは基本 「ActiveRecordインスタンスの生成コスト」はそれなりに高い pluckはjoinsと組み合わせることで他テーブルのカラム値も取得できる 前提: DBスキーマとデータ規模 今回の処理高速化に関わるモデルのDBスキーマとデータ規模は以下の通りです。なお、これらは本エントリ向けに少
RubyのJITコンパイラYJITを開発している弊社Shopifyでは、社内で最もトラフィックが多いストアフロントのアプリにRuby 3.3 (master) をデプロイして平均レスポンスタイムが16%高速化、社内で最も大きなアプリであるモノリスにRuby 3.2をデプロイして平均レスポンスタイムが9%高速化している。他の会社でも、YJITを本番で有効にしたら高速化したという事例をちらほら目にした。 一方で必ずしも良い報告ばかりではなく、YJITを有効化したらメモリを使い切ってしまったりだとか、遅くなったみたいな報告も目に入ることがある。こういった問題は我々も多かれ少なかれ経験しており、それぞれ適切に対処することで解決できたため、その知見を共有する。*1 メモリを使い切ってしまった時 zenn.dev YJITを有効化すると、YJITが生成する機械語に加えて、それに関するメタデータもメモリ
“Railsな人” のための低レイヤへの招待 / introduction-to-low-level-mruby
銀座Rails#34 https://ginza-rails.connpass.com/event/211013/
Rails 7.1をn倍速くした話
鹿児島Ruby会議02 の講演「Rails 7.1をn倍速くした話」のスライド https://k-ruby.com/kagoshima-rubykaigi02/ #k_ruby
HamlitというRubyで使うテンプレートエンジンをメンテしてて、ちょっと前に思いついたけどこれまで実装してなかった最適化のアイデアを昨日それに実装したので、それについてちょっと書きたい。 github.com StringTemplate というテンプレートエンジン amatsuda/string_template というテンプレートエンジンがあって、 これは "the fastest template engine for Ruby" であると主張されている。 I think I just invented the fastest template engine for Ruby (Rails). Please enjoy! https://t.co/N056SReLh2 https://t.co/74MdR5DINj— Akira Matsuda (@a_matsuda) Dece
Development Division/Repro Team/Feature 1 Unit の Watsonです。Feature 1 Unit は Repro Tool の機能開発と保守を担っています。 弊社でも利用している Oj gem のパフォーマンス改善 PR を送った話と、その PR の内容について共有します。 ことのはじまり 以前、同僚が Ruby on Rails で JSON を返す REST API を作成した際、JSON のエンコード部分のパフォーマンス計測をしていました。JSON のエンコード方法は JSON.generate、ActiveSupport::JSON.encode、Oj gem を利用する方法など色々ありますが、私としては Oj gemの ほうがパフォーマンス的にいいだろうからそちらを利用したほうが良いのではと思っておりました。 計測結果を拝見したら確
はじめに 弊社にはGoで作ったシステムが存在しますが、作られてから数年が経過して、メンテナンスも十分にできていない状況でした。 そこで、このシステムをリファクタリングして生産性を上げようという結論になりました。 リファクタリングにあたり、Goのままで行くのか、弊社でよく使われているRubyで行くのかを検討してみましたので、その過程を紹介したいと思います。 Rubyでリプレイスしようと思った理由 Goで動いてて言語やライブラリのバージョンアップなどメンテナンスがされてない部分はありますが、 そこを解消すればGoのままで行った方が良いのでは？と思うかもしれません。 しかし、あえてRubyでリプレイスしようと思うに至ったのは以下の点があります。 Rubyの方が開発速度があがりそう Goのリファクタリングをするのに時間がかかりそう Goのリファクタリングと機能追加でコード修正箇所が被るとスケジュー
Ruby のメモリ使用量問題を調査し upstream で解決していただいた話 - ANDPAD Tech Blog
はじめに こんにちは。リアーキテクティングチームの髙橋と申します。 この記事では、アンドパッドの施工管理サービスで利用している Ruby をバージョンアップしたときに発生したメモリ使用量の問題の発生から解決までをお話しします。 Ruby のバージョンアップ（3.0 -> 3.2） アンドパッドでは昨年 2023 に、施工管理サービスで利用している Ruby を 3.0 から 3.2 にバージョンアップしました。 バージョンアップ自体は過去に確立済みの手法（詳しくは過去記事をご参照ください）により、粛々と進められリリースされました。 ところがこのリリースから数日後、とある問題が発覚しました。 メモリ増大問題 アプリケーションのリソース使用状況を監視している SRE チームのメンバーから、以下のような連絡がありました。 Ruby バージョンアップのリリース以降、アプリケーションの利用するメモリ
これがあるのとないのとでは分かりやすさが全然違うので、perfを使う時は常に入れておくようにすると便利です。 2. --call-graph は fp 以外で使う 上記の問題を解決すると perf record + perf report では何が呼ばれているかおおむね分かることが多いのですが、call graphを出すために perf record -g をすると [unknown] というのが出てきてしまうことがあります。(以降の計測結果はRack::Utils::HeaderHashを使ったRuby VMのベンチをRubyのmasterで走らせたものです) Samples: 38K of event 'cycles:ppp', Event count (approx.): 271180000 Children Self Command Shared Object Symbol - 1
テレビで素敵なサイトが紹介されていたのでアクセスしてみたら、なかなかレスポンスが返ってこなかったりステータスコード503になったりすることってありますよね。 テレビで紹介されたことで多くの人がサイトにアクセスした結果、そのサービスのキャパシティを超えてしまったわけです。 どうなるとキャパシティを超えるのでしょうか？ また、いつからレスポンスが遅くなるのでしょう。 効果的にリクエストをさばくにはどうしたらいいのでしょう。 Photo by Roman Arkhipov on Unsplash 待ち行列理論を使って理想的なモデルからこれらを考えてみたいと思います。 待ち行列理論はコンピュータサイエンスをやってきた人はみんな触れたことがあるとは思いますが、大石の場合はそれが何十年も(!)前のことなのであらためて思い出してみました。 モデル Railsでサービスを提供するとき、rackサーバとして
計測方法は、(10**6).times{ }のような最小限のコードです。 実際、制限時間が2秒だとして、10の7乗台前後から、想定解法でも厳しくなってくる印象です。 それ以前の1,000,000回(10の6乗)で2秒超えてTLEするなら、自分の書いたアルゴリズムを疑いましょう。 今のC++は10の7乗だと「余裕をもって間に合う」レベルらしいので、C++と比べるとRubyは10倍遅い感じです。 競技プログラミングでは、問題に与えられた要素数も 方針・アルゴリズムを考えるヒントになるので、このあたりの感覚はもっておくとよさそうです。 高速化手法のまとめ・見方 先に高速化のまとめがあった方が親切かと思い、簡単にまとめておきます。 (まとめの方にしか書いてないのもあります……) 本記事は、アルゴリズムの話も少し混じっていますが、アルゴリズムはRubyに限らないので、ほぼ触れてません。 「アルゴリズ
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至高のDockerイメージ生成を求めて -2019年版- - Qiita
Re: Rails を主戦場としている自分が今後学ぶべき技術について
Mojoは「C言語のように速いPython」なのか - k0kubun's blog
「キャッシュは麻薬」という標語からの脱却 - id:onk のはてなブログ
[翻訳]ShopifyにおけるRuby on Railsで速いコードを書く方法
Ruby中間表現のバイナリ出力を改善する - クックパッド開発者ブログ
Rails JSON APIとサービス高速化 / JSON Serializer 2020
半年間の開発環境の改善を振り返る - メドピア開発者ブログ
Ruby 3.3でYJITを今すぐ有効にすべき理由 - k0kubun's blog
Railsアプリの処理を100倍以上に高速化して得られた知見 | Recruit Tech Blog
YJITの性能を最大限引き出す方法 - k0kubun's blog
Rubyで最速のテンプレートエンジンを作る方法 - k0kubun's blog
Ruby の JSON ライブラリ Oj のパフォーマンス改善を行いました - Repro Tech Blog
Goで作ったシステムをRubyでリプレイスすることを検討してみた
Linux perfで快適に計測するためのtips - Qiita
どれだけリクエストをさばけるのかを待ち行列理論で考えてみた - Qiita
Ruby競プロTips(基本・罠・高速化108 2.7x2.7)
news.yahoo.co.jp
anond.hatelabo.jp
koubodatabase.com
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