「Elasticsearch での類似文書検索と More Like This Query API 詳解」というタイトルで発表しました - stop-the-world
Elasticsearch 勉強会 in 大阪・京都で発表しました。 最近、興味をもって調べていた More Like This Query API について、改めてソースコードリーディングしながら整理した内容になっています。 Elasticsearch 勉強会 in 大阪（7/13 Yahoo! JAPAN 大阪） Elasticsearch 勉強会 in 京都（7/14 はてな京都オフィス） 大阪と京都でElasticsearch勉強会を開催しました。 ( @johtani さんのブログ) この発表で使ったスライドを Speaker Deck にアップしました。大阪と京都で同内容の発表でしたが、スライドの体裁をよくして見やすくした、京都での発表スライドをアップしています。 Elasticsearch での類似文書検索と More Like This Query API 詳解 // Sp
MySQLシステム変数
MySQLには、様々なシステム変数が存在します。 これらは、my.cnfなどの設定ファイルやMySQLの起動時オプションで 制御することが可能です。 システム変数は、以下のSQL文で参照できます。 SHOW VARIABLES; SHOW VARIABLES like 'charset%'; また、以下のSQL文で更新できます。 SET GLOBAL sort_buffer_size = 10 * 1024 * 1024; SET SESSION sort_buffer_size = 10 * 1024 * 1024; システム変数には、サーバ共通の値と セッション(接続)共通の値とがあります。 前者を変更すると、その後開かれる全てのセッションに影響があります。 後者を変更すると、現在のセッションでのみ影響があります。 以下、MySQL5.0.16に対応したシステム変数一覧です。 自動イン
As someone makes more money, expenses once considered luxuries can suddenly become seen as necessities: It’s called lifestyle creep. In the world of software development, we can suffer from a similar affliction: stack creep. Where hardware limitations once restricted developers to a minimalist approach, increased processing power, memory, and storage have led many down a more maximalist path. It’s
『fluentd + Elasticsearch + kibanaでCassandraモニタリング』
はじめまして。インフラ＆コアテク本部の鳥垣と申します。普段はAmeba Smart Phone PlatformやAmebaの基幹系サービス全般のインフラを見る仕事をしております。 昨今fluentd + Elasticsearch + kibanaを使ったリアルタイムモニタリングが流行っていますが、これを使ってCassandraのステータスをモニタリングするシステムを作ってみましたので、そのお話をさせていただければと思います。 構築のきっかけこちらのサイトにてdstatのモニタリングをkibanaでやっている記事を拝見し、Cassandraのステータスも同じようにリアルタイムグラフの描画ができないかと考えました。 以前にWebSocketで監視もリアルタイムにという記事でもあるとおりリアルタイムモニタの仕組みはありましたが、kibanaの検証も兼ねてリアルタイムのグラフ描画にチャレンジし
Play Framework 2徹底入門 JavaではじめるアジャイルWeb開発 作者:掌田 津耶乃,原 一浩翔泳社Amazon 言語とFrameworkの選定 phpにはあまり魅力を感じていない@yutakikuchi_です。本題とは関係ありませんが4.25(金)@ヒカリエのイベントに登壇します。ネタは同窓会GrowthHackとログ集計/解析の2本立てです。興味のある方はどうぞ。【ヒカ☆ラボ】同窓会GrowthHack！×データログ集計、解析！をテーマに事例をまじえお話します！ 16年ぶりの再会でも参加率6割の同窓会を開くには？Yahoo出身のエンジニアが語る、アクセスログ可視化、 ユーザ属性解析を行うためのシステム設計のコツとは？ Round 8 results - TechEmpower Framework Benchmarks さて、本題に入ります。僕がphpを書き始めたのも前職
MySQL is a widely used and fast SQL database server. It is a client/server implementation that consists of a server daemon (mysqld) and many different client programs/libraries. You can check the same tips from here.Here is very useful tips for all mysql DBA’s,Developers these tips are noted from MySQL Camp 2006 suggested by mysql community experts. Kaj (Most Excellent Obvious Facilitator) Index s
さくらインターネット研究所さんの「MariaDB Galera Clusterを試す」という記事を読んで居ても立ってもいられなくなり、さっそく AWS で構築してみました。 上記の記事によれば 簡単にまとめると次のようになります。 Galera Replicationが複数のRDBMをレプリケーションするwsrep APIを提供し、同期をとります 完全同期型であるため、すべてのノードがアクティブかつマスターとなります クラスターノードのどれに対してもリード／ライトが可能です ノードの追加／削除は自動で行えます クライアント接続は通常のMySQLとなんら変わりなく使えます via. MariaDB Galera Clusterを試す (1) « さくらインターネット研究所 おー！スレーブ/マスター形式のレプリケーションよりも、断然使いやすそうやんか！ ってわけで AWS の ELB 配下に複
10/27の夜に社内勉強会「開発環境勉強会：超エディタ論争」が開催されました。 9月に自称PHPer最強のVimerが入社し、社内のEmacserの心に火をつけたのが開催のきっかけだったようですが、当のVimerさんは体調不良で不参加と言う中、[twitter:@yattom]さんも見学に来られるとのことで強硬開催されました。 今回は、Vimer代表、Emacser代表、NetBeans代表がそれぞれネタを持ち寄って発表するとのことだったので、コンテンパンに叩きのめされるのを覚悟でネタで「秀丸代表」を務めさせていただきました(^_^;) エディタ論争と言うことでエディタの話題だけでしたが、開発環境はエディタだけでなく、OS、テスト環境、ブラウザ、ブラウザに入れるプラグイン、PC周りに置かれたガラケー、スマホなどの実機など、開発を効率化するために必要なあらゆる環境が今後の勉強会で議論されれば
go tool traceでgoroutineの実行状況を可視化する - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
こんにちわ。しいたけです。今日はgoroutineの実行状況をいいかんじに可視化するツールの話です。 goのプロファイリングツールと言えば、 runtime/pprof や net/http/pprof ですよね。これらの使い方はググればすぐに出てくるのですが、 詳細なtraceを取得して可視化できる runtime/trace については、日本語の情報が殆ど無いので書いてみましいたけ。 runtime/trace はgoroutineの実行状況やsystem callのイベント、Heapやnetworkの状況をこんな感じに可視化してくれるので便利です。 これは自作のクローラーを動かしている際のtraceを可視化したもので、横軸がタイムラインになっており、上段に Heapの使用状況やgoroutineとos threadの数が, 下段はnetworkやProccesor(GOMAXPROC
「Java のヒープサイズ」についての簡単な説明
Java のヒープ領域及び 非ヒープ領域、メモリ管理について簡単に説明いたします。 ヒープやヒープサイズはガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) と密接な関連があります。以下のページも合わせて参照ください。 ガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) についての簡単な説明と調査方法 Java のオブジェクトは、大きく分けて、New、Old 、Permanent というメモリ領域で管理されます。 新しいオブジェクトを格納するのが New 領域と呼ばれ、古いオブジェクトを格納するのが Old 領域と呼ばれます。 Permanent 領域にはクラスやメソッドなどの情報が格納されます。 ( これらは Permanent Generation, Tenured Generation, Young Generation とも
PostgreSQL: 「OR」を避けてパフォーマンスを向上させよう（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: avoid OR for better PostgreSQL query performance - Cybertec 原文公開日: 2018/05/07 著者: Laurenz Albe サイト: CYBERTEC -- データサイエンス分野でのPostgreSQLサポートやコンサルティングを行っている企業です ※挿絵は原著者自らによるものです。 生きるべきか『OR』死すべきか、それが問題だ」 「帰れ！」「非効率！」「同義反復！」 © Laurenz Albe 2018PostgreSQLクエリのチューニングは私たちCybertecの日常的な業務ですが、チューニング中にクエリにORを1つでも見つけた瞬間、恐ろしさに身の毛もよだつ思いがします。たいていの場合、ORはクエリのパフォーマンス低下の原因となるからです。 言うまでもないこ
Apache JMeter で負荷試験をしよう!
© 2006 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice 2007 Apache JMeter 2007 1 30 2 19 2 14 • • Apache JMeter − • − − 3 19 2 14 • − • 2 − • − 4 19 2 14 • • • • • • Free Apache JMeter Apache JMeter 6 19 2 14 JMeter JMeter Jakarta / z z 100% pure Java Windows Linux z GUI z / z HTTP(HTTPS) FTP WEB z z Web 7 19 2 14 JMeter y y Java y y J
アルゴリズムをビジュアル表示できコードでも確認できるサイト「Algorithm Visualizer」 - GIGAZINE
アルゴリズムをプログラムで表示した場合、アルゴリズムの概念自体が複雑な上に抽象的なコードのせいもあって、実行されるアルゴリズムのプログラムをイメージするのは難しいものです。そんな抽象的なアルゴリズムのプログラム学習には、コードだけでなく、実際にプログラムを走らせるときのログを表示しつつ、アルゴリズムをビジュアル化してくれる「Algorithm Visualizer」が非常に役に立ちます。 Algorithm Visualizer https://algorithm-visualizer.org/ Algorithm Visualizerは、バブルソートやバイナリーサーチ(二分探索)などのアルゴリズムを、プログラムとして表示させつつ、実際に実行した場合の動きを可視化したりログ化したりすることで、アルゴリズムの理解を深められるサービスです。 ページ左にアルゴリズム名がずらりと並んでおり、選択し
去年の10月、私が所属している 会社 の部署で、組み込みファームウェアの開発をC言語からC++に切り替えました。C++のクラス、リソースの自動クリーンアップ、パラメータ多相、そして強化された型安全性などは、汎用OSをデスクトップ機で稼働している時と同様、リアルタイムOS（RTOS）やベアメタル上でも便利です。C++を使えば、安全で表現豊かなファームウェアを書くことができます。 しかしC++のこの自動的な魔法は諸刃の剣とも言えます。いくつかの機能は、組み込み環境 ^(1) には搭載したくないシステムのファシリティに依存するからです。ツールチェーン周りをどうするかも厄介です。 memcpy やアトミック操作、ハードウェア固有の浮動小数点関数などの重要なファシリティが提供されるので、 libgcc と libstdc++ を完全に破棄するのではなく、特定の部分を避けて使わなくてはなりません。 こ
内容（3行） memoryの使用量を監視している所からアラートが来て調査した アプリケーションのheap使用率は高くなく、top等を見ても他に怪しいプロセスが存在しない /proc/meminfoからslab領域の肥大を確認、slabtopでdentry_cacheが肥大化している事がわかったので、echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches を実施した 何があったのか 運用中のとあるサーバーのmemoryが残り20%を切ったとアラートが来たため、調査を行った。 当初は何かしらのプロセスがメモリリークしているか何かだろうとあたりをつけていた。 freeで現状確認 キャプチャとるの忘れた… が、一旦確かにfree（buffers, cahceを足したもの）がtotalの20%を切っていることを確認。 topで確認する アプリケーションプロセスにメモリを大量消費しているプ
普段あまりこういう誰の役に立つのか分からない記事は書かないのですが、解析をするまでの背景がOSSに関するとても良い話なので重い腰を上げて書きました。 概要 古のアプリケーション組み込み型のデータベースとしてBerkeley DBがあります。元々はカリフォルニア大学バークレー校によって開発され、その後Oracleによって買収されています。データ操作にSQLは使えず、アプリケーションに埋め込んで使用します。RDBまでは必要ないけどちょっとしたDBが必要みたいな時に使われているようです。機能はシンプルで組み込みのため性能も良いとのこと。詳しくは以下に書いてます。 docs.oracle.com 本記事ではそのBerkeley DBの中身がどのように実装されているのかの雰囲気を記します。Berkeley DBはBtree accessやHash access, Queue/Recno access
ども、かっぱです。 はじめに Java アプリケーションを運用する上では避けて通れないであろうヒープ領域の監視についてフワッと考えてみた JVM には幾つか領域があるがヒープ領域に焦点を当てる 参考 http://www.whitemark.co.jp/tec/java/javaHeap.html http://www.whitemark.co.jp/tec/java/javagc.html http://d.hatena.ne.jp/ogin_s57/20120623/1340463194 http://d.hatena.ne.jp/ogin_s57/20120709/1341836704 https://docs.oracle.com/javase/jp/1.5.0/guide/management/agent.html http://chonaso.hatenablog.com/en
Zig is a general-purpose programming language and toolchain for maintaining robust, optimal and reusable software. ⚡ A Simple LanguageFocus on debugging your application rather than debugging your programming language knowledge. No hidden control flow.No hidden memory allocations.No preprocessor, no macros.⚡ ComptimeA fresh approach to metaprogramming based on compile-time code execution and lazy
C++11 FAQ
訳者注 下記の文章は C++0x - the next ISO C++ standard の暫定勝手和訳です。 翻訳は現在進行中であり、未完成かつ不正確である可能性があります。 っていうか未完成かつ不正確です。 正しい情報を必要とされる方は、原文を当たってくださいますようよろしくお願いします。 誤訳の指摘は大歓迎です。 2010年01月06日更新 (訳注: 和訳は2010年01月21日更新) この文書 (訳注: 原文) は Bjarne Stroustrup が記述、更新している。 建設的なコメント、訂正、参考資料、提案はもちろん大いに歓迎する。 現在、著者は参考資料の充実化と清書に取り組んでいる。 C++0x は次期 ISO C++ 標準である。 現時点の 草案 を、コメント募集のため公開している。 以前の (そして現在の) 標準は、しばしば C++98 や C++03 と呼ばれる; C
MySQLに対して、カジュアルにやってはいけない事をやってみよう[追記アリ] - oranie's blog
※ブクマコメントで指摘頂いた箇所を追記しました＞＜ MySQL Casual Advent Calendar 2011 21日目の記事です。 前日は@sohgohさんの 「MySQLのUDFでカジュアルにファイル操作【MySQL Casual Advent Calendar 2011 20日目】」 でした。図や動画もあって見やすいですね！ 改めて自己紹介です。21日目を担当する、今回のカレンダーでNo.1カジュアルの座を狙っているid:oranie（オラニエ）です。 今回はMySQLもそこそこで、僕の名前の正しい読み方だけを覚えてくれれば今日は大丈夫です。 意図的に間違えている人もたまにいますが、心が汚れすぎていると思うのでお寺で座禅とかした方がいいと思います。 今までの記事を拝見させて頂き、みんな真面目に色々Tipsを書いているのでニッチ狙い＆初心者の僕は 「MySQLに対して、カジュア
![MySQLに対して、カジュアルにやってはいけない事をやってみよう[追記アリ] - oranie's blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e7aa7259082e2b3a6d5f7863e2a9b834b82248ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F13208692334729889652%2F8454420450078344003%2F1419834482)
Python Tutor code visualizer: Visualize code in Python, JavaScript, C, C++, and Java
Please wait ... your code is running (up to 10 seconds) Python Tutor is designed to imitate what an instructor in an introductory programming class draws on the blackboard: Instructors use it as a teaching tool, and students use it to visually understand code examples and interactively debug their programming assignments. Quick links: Documentation and unsupported features FAQ for instructors usin
だいありー (2015-10-05)
答え合わせ。 おっと、実時間だと、世代別 GC を、ちゃんと有効にしているやつと、あまり変わりませんね。 とありますが、system time が長いですよね。これ、システムからメモリを確保するために必要となる時間です、多分。800MB 以上ぶんどらないといけないですから。この場合、user 時間を比べて、GC の影響を見ておくのが良いでしょう。つまり、GC の影響は 1.64 sec - 1.47 = 0.17 sec。これが、GC による影響だとみることが出来ます。 まとめると、大ざっぱに オブジェクトの生成 0.7 sec GC 時間 0.2 sec という感じです。潰すべきオーバヘッドはどちらか、というのは、わかりやすい。GC は本当に遅いんですかね。 あと、オブジェクトを 100M 個作っておいた、すぐあとのベンチマークでは、また違った様子ですね。これも、OS とのやりとりやら、
技術部で Ruby インタプリタの開発をしている笹田です。娘のために、今年はじめて大きなクリスマスツリー（1.8 m）を買いました。 本稿では、私が Ruby 2.6 で取り組んだ中から、次の新しい機能と性能改善について紹介します。どちらのトピックも、普通に Ruby を使っているだけなら気にならない、玄人向きの記事になっていると思います。興味がある人にお読み頂ければ幸いです（居ればいいのですが）。 TracePoint の拡張 新しいイベント script_compiled の導入 フックを有効にする場所を制限する機能の導入 デバッガの実装が、10～100倍くらい速くなる、かもしれない ブレイクポイントの実装を例に解説 Transient Heap の導入 短寿命メモリオブジェクトの高速化 世代別コピーGCのアイディアを利用 Rails とかには効かないかも...。 そういえば、両方とも
この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2021 21日目の記事です。 はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺(@suzu_3_14159265)です。普段は、クラウド・ハイブリッドクラウド・エッジデバイスなどを利用したAI/MLシステムに関する業務に従事しています。本日は、Rustで動的メモリ確保(dynamic memory allocation)のmallocを実装してPythonやvimを動かしてみようという内容をお届けします。 また、去年もRustネタのアドベントカレンダーを書いているのでぜひ見ていただけると嬉しいです！ NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2020 Rustで実装するNetflow Collector 実装するmallocのアルゴリズム 今回実装するmallocのアルゴリズムは小さな
警告 (2014/1/25 追記) 以下の記事ですが、今となっては通用しない記述が多く含まれています。 0.7 から現在までに行われた大きな変更としては、思いつくだけでも 言語組み込み機能としての managed box が非推奨になった (将来削除され、ライブラリによる実装と置き換わる) rusti ツールが削除された というものがあります。 おそらく、文中のコード例はコンパイルすら通らなくなっていることでしょう。 また、今後も 1.0 に向け大きな変更が予定されています (DST や GC の実装など)。 文中の、言語の基本的なコンセプトに関する部分はかろうじて現在でも通用すると思いますが、その他の部分についてはきちんとメンテナンスされている文章 (公式のドキュメントなど) を参照してください。 以下、オリジナルの記事です。 ブログ移転後の最初の記事っということで、最近僕がハマっている
JRuby - Home
JRuby JRuby is an 100% pure-Java implementation of the Ruby programming language. Features A 1.8.6 compatible Ruby interpreter written in 100% pure Java Most builtin Ruby classes provided Support for interacting with and defining java classes from within ruby Bean Scripting Framework (BSF) support Distributed under a tri-license (CPL/GPL/LGPL) The JRuby community is pleased to announce the release
Go言語のスタックとヒープ
GoCon 2013 Autumn で「Go言語のスタックとヒープ」という発表をしました。 資料はこちら： http://goo.gl/s6at62 スライドだけでは分かりにくい部分もあるので、ブロク記事として以下にも記しておきます。(この記事を読めば、スライドは読まなくてOKなはず) スタックとヒープについて 実行時に動的にメモリを確保する領域として、スタックとヒープがある。 スタックメモリは関数のコールスタックを格納していて、ローカル変数、引数、戻り値もここに置かれる。 スタックのPushとPopは高速なので、オブジェクトをスタックメモリに確保するコストは小さい。ただし関数を抜けてスタックがPopされると解放されるので、関数の寿命を超えてオブジェクトは生存できない。 一方のヒープメモリは、コールスタックとは関係ないので、関数スコープに縛られずにオブジェクトを確保しておける。ただし空き領
Elasticsearchのインデキシングに関するパフォーマンス検討 原文：performance considerations for elasticsearch indexing Elasticsearchユーザは様々な楽しいユースケースを持っています。小さなログを追加することから、Webスケールの大きなドキュメントの集合をインデキシングするようなことまでです。また、インデキシングのスループットを最大化することが重要で一般的な目標となります。 「典型的な」アプリケーションに対して良いデフォルト値を設定するようにしていますが、次のちょっとした簡単なベストプラクティスによってインデキシングのパフォーマンスをすぐに改善することができます。それらについて記述します。 第一に、制御できないならば、巨大なJavaヒープを使用しない：必要なサイズ（マシンの持つRAMの半分以下）のheapだけを設定し
追記：いくらなんでもあまりにも長いので、配列演算に焦点を絞ってより「Rustっぽさ」の気持ちを強調した姉妹編を書きました。手っ取り早く雰囲気を掴みたい方はこちらもどうぞ。 TL;DR GHC 9.0 から Haskell に入った線型型（Linear Types）の機能を一部割とガッツリ使ってみたので、Linear Haskell の現在の使い心地と将来の展望を報告するよ。 使おうと思えば使える段階にあるけれど、一部バグもあるし、まだ言語機能面で実装が追い付いていない部分もあって、快適に書けるようになるにはもうちょっと掛かるよ。それでも実用しようと思えばできるレベルにあるよ。 RustのようになるにはLinear Constraintsに期待。 更新履歴 2023/12/15 11:45 姉妹編へのリンク追加。 2023/10/01 12:30 線型性を納得してくれない場合の \eta-展
Awesome Java : 素晴しい Java フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェアの数々 - Qiita
元記事: Awesome Java Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Python Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium Bean マッピング Bean マッピングを容易にするフレームワーク dOOv - 型安全なドメインモデルの検証とマッピングのための API を提供します. アノテーション, コード生成, および型安全 DSL を使用して, Bean の検証とマッピングを迅速かつ簡単にします. Dozer - アノテーション, API または XML 設定を使用して, あるオブジェクトから別のオブジェクトへデータをコピーするマッパー. JMapper - 高速コードマッピングのためにバイトコード操作を使用. アノテーシ
前回のエントリではMySQL 5.6の新機能についてレビューを行ったが、MySQL User Conferenceに合わせる形でMySQL Clusterの新しい開発版であるバージョン7.2も発表された。一見すると追加された新機能の数は少なくMySQL 5.6ほどのインパクトはないが（というかMySQL 5.6の新機能がありすぎなわけだが）、実は7.2ではMySQL Clusterにとって非常に重要な改善がなされているのだ！ というわけで、今日はMySQL Cluster 7.2の新機能を紹介しよう。 JOINの性能が改善！まず最初に最も重要なことについて述べよう。MySQL Cluster 7.2ではJOINの性能が改善している。非常に大切なことなのでもう一度言おう。MySQL Cluster 7.2ではこれまで最大の弱点であったJOINの性能が改善している！ MySQL Cluster
Machinarium
MachinariumRobot Adventure Game Machinarium is our first full-length adventure game in which players take on the role of a robot who has been exiled to the scrap heap. Players must use logic, collect important items, and solve environmental puzzles to get the robot back into the city of Machinarium so he can rescue his robot-girlfriend, save the head of the city, and defeat the bad guys from the B
React Nativeアプリのメモリリークを追いかける - Quipper Product Team Blog
モバイルエンジニアの@hotchemiです。 今回は少し前にReact Nativeアプリの開発中にメモリリークを調査、解決した体験が学びが多かったので調査の顛末を共有できればと思います。 概要 今回問題となったのは、上記の課題・宿題を管理する画面の開発でした。 QA中に発覚した問題としては、「アプリを操作していると特定の端末(主にiPhone5)でアプリが落ちたり、その他の端末でも次第に筐体が熱くなる事がある」というもので、表示するデータはそれなりにあるものの画像や動画を表示する画面ではないのでさすがにおかしいだろうという事と、プロセス起動から時間が経つに従い事象が発生・深刻化していくという特性を考慮しメモリのリークが発生しているという仮説を元に調査を開始しました。 モニタリング 「推測するな、計測せよ」の格言通り、まずはメモリの使用量を計測する所から始めてみます。 Native Rea
開発/Stg環境のための本番DBマスキングと継続的リストアの仕組みを作りました | ランサーズ（Lancers）エンジニアブログ
SREチームの安達(@adachin0817)です。今回はMENTA、Lancers Creative、Lancers Agencyでマスキングした本番環境のデータをStgや開発環境のMySQLコンテナへ毎週リストアする仕組みを実装しました。実際にここらへんは運用をしていく中で一苦労されている方も多いのではないでしょうか。それではまず背景と、実装するに当たっての活動含めてご紹介できればと思います。 背景 今回はMENTAを例にしています。各サービスの開発環境はDockerを利用しており、本番とStg環境はTerraformで管理しています。カラム追加ではマイグレーションを実行することでサンプルのスキーマファイルを投入して開発をしているのですが、たまに開発環境で動いていたソースがStgや本番で動かないといったことで開発効率が下がることが見受けられます。開発メンバーにとってはより本番環境に近い
Goで、文字列、インターフェイス、チャネル、マップ、スライスのポインタを取っているプログラムは、書いた本人がきちんと自分がなにをしているのか理解しているのでなければ、ほぼ確実に間違っているといっていい。 Goではある種の型の値はそもそもポインタのようなものである。上記の型はどれも任意の大きさになり得るが、大きくなりうる実体のデータはヒープに確保されていて、値そのものが持っているのはそのヒープ上への値へのただのポインタ＋多少の付随的なデータにすぎない。こういった値を値渡しではなくポインタ渡しする必要はない。ポインタのデリファレンスのほうがポインタのコピーより高くつくし、余計な混乱を引き起こすだけだからだ。もしこういう値をポインタ渡ししているとしたら、そのコードはなにか深い意味があるのではなく、それを書いた人が大きな値がコピーされると勘違いしていて書いた可能性のほうがずっと高い。 文字列は2ワ
『リッチスマートフォンWebアプリのメモリ管理』
1 pixel｜サイバーエージェント公式クリエイターズブログ サイバーエージェントのクリエイターの取り組みを紹介するオフィシャルブログです。最新技術への挑戦やサービス誕生の裏話、勉強会やイベントのレポートなどCAクリエイターの情報が満載です。 こんにちは、ピグディビジョンでフロントエンドのプログラムを書いています。maginemu (@maginemu) です。 どこでもピグライフとは弊社の提供しておりますPC向けソーシャルゲーム「ピグライフ」をスマートフォン向けに移植したサービスです。『ピグライフのお庭をスマートフォンでも』を目標に移植を行いました。 (「どこでもピグライフ」はPCで「ピグライフ」を開始し、「いちごジュースを作ってみて！」というクエストをクリアするとお使い頂けるようになります) PC版ピグライフはFlashでつくられていますが、どこでもピグライフはHTML5/CSS3/J
Node.jsのメモリ制限 (2024年版)
Node.jsのメモリ制限については以下の記事に記述があります。 しかし、現在の挙動はやや異なるようです。 結論から言うと デフォルトでは、システム (cgroup等) から取得した制限があればそれがそのまま設定、そうでなければ32bit環境では700MiB, 64bit環境では1400MiBの制限が設定されます。 V8のメモリ制限 Node.jsはJavaScriptエンジンとしてV8を利用しています。 V8のGCは世代別GCになっています。ほとんどのオブジェクトは生成されてすぐに不要となるため、メモリ使用量にはそれほど貢献しません。メモリ使用量に貢献するような長命なオブジェクトは、数回のGCを生き抜いた後old generation領域に移されます。したがって、V8のメモリ使用量の制限は実質的にこのold generation領域のサイズ制限によって決まると考えてよいでしょう。 このo
MySQL/MariaDBとTransactdのInnoDBロック制御詳細 その1 - BizStationブログ
今回から数回にわたり、TransactdのオペレーションとInnoDBにおけるロックについて解説します。 ロックについてはあまり良くわからなくてもとりあえずそれなりに動くアプリケーションは作れてしまいます。ですが、マルチユーザー環境でミッションクリティカルなアプリケーションを書くには、ロックの理解が不可欠です。ロックをうまく使って、矛盾や間違いのない読み書きをしつつ同時実行性も高いアプリケーションにしましょう。 その1では、Transactdを実装する上でMySQLのソースやドキュメントから得た知見を基に、InnoDBのロックの種類と分離レベルに応じてそれをどのように使うかをまとめてみます。 Index MySQLのトランザクション関連用語 MySQLのREPEATABLE-READ InnoDBのロック 行ロック (row-level locking) GAPロック GAPロック単体 ネ
ガーベジ・コレクション：GC ( Garbage Collection ) についての簡単な説明と調査方法
Java の GC について簡単に説明いたします。 GC はヒープやヒープサイズと密接な関連があります。以下のページも合わせて参照ください。 「Java のヒープサイズ」についての簡単な説明 Java プログラムが動作するとオブジェクトはメモリ上にロードされます。 大きなオブジェクトを使用したり、また、使用するオブジェクトの数が多ければ、その分メモリの使用領域は増加します。 そのまま、新しいオブジェクトをロードし続けると、Java が使用できるメモリ領域がメモリが一杯になります。 * 「 Java が使用できるメモリ領域 」、これをヒープ領域と言います。( ヒープ領域以外にも Permanent 領域が存在します。) メモリが一杯になると新しいオブジェクトをロードできず、プログラムを実行することができなくなります。 このような状態を回避するための仕組みが ガーベジ・コレクショ
圧縮全文索引の実装などでしばしば利用される Rank/Select 辞書と呼ばれるデータ構造があります。詳しくは参考文献を参照していただくとして、今回は一般の文字列に対して効率的に Rank/Select を可能とするデータ構造である Wavelet Tree (ウェーブレット木) のライブラリを作りました。 http://github.com/naoya/perl-algorithm-wavelettree/tree/master my $wt = Algorithm::WaveletTree->new("abccbbabca"); is $wt->rank(6, 'a'), 2; is $wt->rank(6, 'b'), 3; is $wt->rank(9, 'b'), 4; is $wt->select(0, 'a'), 0; is $wt->select(1, 'a'), 6;
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slab肥大化とdentry_cacheに辿り着くまでの話 - Qiita
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Rust 基礎文法最速マスター (rust 0.7 編) - gifnksmの雑多なメモ
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MySQL Cluster 7.2見参！Webでも使える熱いヤツがやってきた。
Goでxxxのポインタを取っているプログラムはだいたい全部間違っている - Qiita
Wavelet Tree - naoyaのはてなダイアリー