Google App Engine上でアプリを作りはじめて約二ヶ月。いろいろと分かって来たこともあるので、自分へのメモも含めてまとめてみる。まずは、Datastoreの話から。 なによりも大切なのはデータベースの設計 あたりまえと言えばあたりまえの話だが、App Engine上でアプリを作る上でもっとも大切なこと（＝頭を使うべきところ）は、データベースの設計である。特にリレーショナル・データベース（RDB）上でのアプリ作りに慣れた人には、大きな「発想の転換」が必要なので、ここは注意が必要。 特に絶対にやっては行けないのは、 将来RDB上へ移行できるようにレイヤーを作って、その上にアプリを作る RDB上に作ったアプリをデータモデルを大幅に変更せずにApp Engine上に移植する RDBを前提に設計されたフレームワークをApp Engine上に載せて、その上にアプリを作る など。App En
こんにちは、システム本部技術部たんぽぽGの森本です。 先日のmixi大規模障害の原因となったmemcachedの不具合の詳細な解明ができました。 再来週まで発表を見合わせようと思ったのですが、早くお伝えしたほうがいいと思いましたので公開発表致します。 memcachedとlibevent memcachedはlibeventというライブラリを使用してクライアントからの要求(接続、コマンド送信)を処理しています。 libeventを使用するにはevent_baseという構造体を用います。 main threadはmain_baseを使用します。 static struct event_base *main_base; ... int main (int argc, char **argv) { ... main_base = event_init(); ... /* enter the ev
ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ
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どうも、プラットフォームDivでエンジニアをやっている Wataru です。 最近３人目の子供が産まれて、産後自宅勤務をさせてくれた弊社はとてもいい会社だと思います。出産予定のあるエンジニアのかたは是非弊社に転職を。 さて、今回はRedisの紹介をさせて頂きたいと思います。 Redisってすごくマイナーなわけではないのですが、めちゃくちゃ便利なのにあまり注目されていないなーという印象があるので、これを機会に是非使ってみてもらえると嬉しいです。 Redisって何？Redisとは「remote dictionary server」から名前が付けられたオープンソースのkey-valueデータストアです。 MemcacheDB等のKVSとの最大の違いは、格納するバリューがデータ構造というところです。 つまり、リスト・セット・ハッシュなどのデータ構造で格納できるのでバリューに対してアトミックな操作が
Not Only NoSQL!! 驚異的なまでにWRITE性能をスケールさせるSPIDERストレージエンジン
Webサービスでは、世界中からのトラフィックを捌く必要があるため、いくらチューニングしようとも一台のRDBMSでは捌ききることが出来ないのが常だ。MySQLは最初からマスター・スレーブ型のレプリケーション機能が搭載されており、スレーブをたくさんぶら下げることによって参照の負荷をスレーブに割り振るというスケールアウトによってその問題に対処してきた。スレーブによるスケールアウトは、参照（＝PV）が多いWebサイトと非常に相性が良く、幾多のWebサイトにおいて実績を作ってきているし、まだまだ利用されている。 しかしながら、サイトのトラフィックが劇的に増加してくるようになると、レプリケーションによる負荷分散では追いつかなくなってきた。そこで人々がとった選択肢は、memcachedを利用することである。memcachedはインメモリ型の高速なKVSであり、参照・更新性能はMySQLより格段に高い。M
Redisの作者antirez氏自らによる、memcachedとRedisの長所短所の比較。特に、Redisを単なるキャッシュ用アプリケーションとしてmemcachedと比較することの間違いと、それぞれの向いている使用方法についての私見。 あなたが私と面識があるなら、私が競合製品があることが悪いと考える人間でないことはご存知でしょう。ユーザーに選択肢があることは本当にいいことだと思っていますし、だからこそ他の技術とRedisを比較するようなことはほとんどしませんでした。 しかし、最適なソリューションを選ぶためには、ユーザーは正しく情報を持たねばならないのも確かです。 この記事を書くのは、有名なライブラリであるSidekiqの作者として知られるMike Perhamが、Redisのバックエンドストレージとしての使い方を書いた記事を読んだのがきっかけです。従って、私はMikeがRedisに「反
実際に関係者から聞いた話なのだが、いま、底辺のソーシャルゲーム会社は大変なことになっているらしい。底辺じゃない会社もそれなりに大変なものかも知れないが、底辺の会社はそれどころの騒ぎではないようだ。 まず、プログラマーの力量に合っていない。 「ソーシャルゲーム(の開発を)舐めんな」みたいな話は大手の開発会社のプログラマーからよく聞くが、人数がある日突然何万ユーザーも増える。このへんの流入する人数の調整が利かない。 もともと何十万人規模の接続をさばくには、MMORPGなどのオンラインゲームよりもシビアであり(普通、MMORPGでもワールドがわかれていて、1つのサーバーの常時接続人数は数千人規模に収まるので)、大人数になったときにうまくスケールアウトするように設計するためには、ゲームシステム自体がそのへんを考慮してうまく練られていないといけない。 ところが、底辺ゲーム会社だと、社長がそのへんの理
無いから作った人たち
データベース技術の世界に新顔が次々と登場している。米Danga Interactiveの「memcached」、ミクシィの「Tokyo Cabinet」と「Tokyo Tyrant」、楽天の「ROMA」、グリーの「Flare」などだ。いずれも半導体メモリーを使って大規模データベースを高速処理する技術である。面白いのは、4社ともIT製品を開発するメーカーではないことだ。 4社は、Webを使ったサービス事業を手掛ける企業であり、本来であればメーカーが開発した製品や技術を使う立場である。ところが、こうした「ユーザー企業」が自ら基盤技術を開発し、それを利用している。 memcachedやTokyo Cabinet/Tyrant、ROMA、Flareの中では、memcachedが一番古い。Danga Interactiveが自社のブログ・サービス「LiveJournal」を改善するために2003年に
データベースについてのそもそも論
先月のはじめのほうで、「リレーショナルデータベースとの上手な付き合い方」というタイトルで、2回発表をした。ひとつは「まべ☆てっく Vol.1」であり、もうひとつは「Hacker Tackle（ハカタクル？）」である。 「リレーショナルデータベースの開発・運用に纏わるもろもろの話をして欲しい」というような内容の話をしてくれないかという同じような依頼を、ちょうど2日違いのイベントで頂いた。9/8のまべ☆てっくと、9/10のHacker Tackleである。そうなると必然的に話す内容も、同じようなものになってくる。同じ人物（＝私）が話すのだから、テーマも同じで時期も同じであれば、内容が同じようなものになるのが自然である。もし違うものになってしまっているのであれば、片方はウソをついているということになるはずだ。今日は発表に使用したスライドを紹介しつつ、なぜデータベースを使うべきなのか（あるいは使う
ついにRFCに登場！Webサーバとの双方向通信を実現する「WebSocket」 - builder
次世代のWebアプリケーションの中核を担う技術として「HTML5」に注目が集まっているが、それと並んで期待されている技術に「WebSocket」がある。 IETFとW3Cによって仕様の策定が進められており、最初の提案以来幾度もの改訂を経て、2011年12月11日にそのプロトコル仕様がRFCのProposed Standard（RFC 6455）となった。 AjaxからComet、そしてWebSocketへ WebSocketはウェブサーバとブラウザが直接コネクションを張って双方向通信するための技術規格である。HTTPとは異なる独自の軽量プロトコルによって通信を行うため、オーバーヘッドが小さく、長時間に渡って通信する場合でもHTTPコネクションを占有する必要がないというメリットがある。 WebSocketが生まれた背景には、サーバとブラウザがもっとリアルタイムに通信して情報の配信や更新を行え
分散システムの一貫性に関する動向について
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 システム統括本部アーキテクト室 今野です。 昨年は、Twitter,Facebookを始めとするクラウド各社で新規の分散システム開発のプロジェクトが相次いで発表された年でした。これらの新しい分散システムを開発する理由や、その背景にあるものは何なのでしょうか？ 今回は、昨年末に開催された高信頼性分散システム系の国際学会であるSRDS 2014[1]の発表内容に関連する論文の話題も踏まえて、昨今のクラウド各社の分散システムの動向について整理してみます。 分散システムにおけるクラウド各社の動向 近年の分散データベースの世界では、AmazonのDynamo[2]やFacebookのCassandra[3]などを代表とする結果整合性（Eve
It's like JSON. but fast and small. MessagePack is an efficient binary serialization format. It lets you exchange data among multiple languages like JSON. But it's faster and smaller. Small integers are encoded into a single byte, and typical short strings require only one extra byte in addition to the strings themselves. Next: MessagePack is supported by over 50 programming languages and environm
MongoDB使いましょって時に、やれ、レプリカセットだの、シャーディングだの、いちいち手順とか教えていくのがめんどくさくなったので、これを見たらコマンド的な手順はひと通りいけますよ。だから後は自分で調べてね、っていう資料をつくってみたのだ。 というわけで、「MongoDBのはじめての運用テキスト」SlideShareにあげました。 MongoDBのはじめての運用テキスト from Akihiro Kuwano 内容 PDFには、以下の様な内容を盛り込んでいます。 インストール レプリカセット構築 シャーディング設定 基本的なオペレーション Stat系ツールの見方。 ただし、徐々に古い情報にはなってくると思うので、詳しい情報や、最新の情報を見たい方には公式のWikiなり、ソースなり見ていただくのを推奨いたしますｗ 意図 以前MongoDBの薄い本などもあって、あれはすごくわかりやすい入門テ
HowFriendFeedUsesMySqlToStoreSchemaLessData - FriendFeed では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 目次 この記事について FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか 背景 概観 詳細 一貫性と原子性 性能 FriendFeed? では MySQL を使いどのようにスキーマレスのデータを保存しているのか この記事について "How FriendFeed? uses MySQL to store schema-less data" の日本語訳です http://bret.appspot.com/entry/how-friendfeed-uses-mysql CC 2.5 でライセンスされています: http://creativecommons.org/
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
つまり、これらのマーケットは小さく、しかもデータベースのマーケット自体よりも小さいのです。とは言え、どれかが他よりもマシになりうるでしょうか？ マネージドホスティングは、本質的にはユーザのためにAWSでデータベースを動かすことで、そうすることでユーザたちは自分で動かす必要がなくなります。これらのサービスを使う代わりになるのは、AWSに自分でデータベースを立てることです。したがって、マネージドなデータベースホスティングサービスが課金できる額には、非常に厳しい上限があることになります。Compose.ioやmLabが、RethinkDBよりも1桁あるいは2桁多いユーザを抱えるMongoDBを提供していることを考えて、マネージドホスティングを提供することには少しの良い点もないという結論を下しました。 Database as a Serviceはマネージドホスティングの更に複雑なバージョンです。D
QConTokyo ( http://www.qcontokyo.com/KotaUENISHI_2015.html ) の発表スライド
DotCloudの最大の特徴は、PHPやPerl、Ruby、Java、Python、Node.jsなど複数の言語と、MySQL、PostgreSQL、Cassandra、MongoDB、CouchDB、Redisなど複数のデータベースやMemcached、RabbitMQ、Hadoopなどのさまざまなソフトウェアを開発者が自由に組み合わせてプラットフォームを構成することができ、それがクラウド上のPaaSとして提供されるという点です。 構成されたPaaSの運用は当然ながらDotCloudが行います。モニタリングや動的なスケーリング、フェイルオーバー、耐障害性向上のため自動的に3つのデータセンターへの分散などが行われ、基本的に開発者は運用を気にする必要はありません。 新しい世代のPaaS これまでの代表的なPaaS、例えばグーグルのGoogle App Engine、セールスフォース・ドットコ
グーグル発「Hadoop」、日本企業も利用へ
Hadoopは、グーグルが検索エンジン用に開発したバッチ処理システムを基に開発された、オープンソースソフトだ。グーグルが開発した分散ファイルシステム「Google File System（GFS）」を模した「Hadoop Distributed File System（HD FS）」と、データ処理機構「MapReduce」を模した「Hadoop MapReduce」で構成する。 米国では米VISAや米JPモルガン・チェースのような大手金融機関が、バッチ処理にHadoopを使用する。 そのHadoopがいよいよ、日本企業でも使われ始めた。例えば楽天は、ある商品に対するお薦め商品をリストアップする「レコメンド処理」にHadoopを使用する。NTTデータは、全国の渋滞情報をリアルタイムに可視化するシステムの構築にHadoopを採用した。三菱UFJインフォメーションテクノロジーもHadoopを使っ
2017-09-28 thu. 第 1 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps 株式会社バンダイナムコスタジオ エンジニア 保科 一成 氏の登壇スライドです。Read less
Discover gists
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AWS、SQL互換の新問い合わせ言語「PartiQL」をオープンソースで公開。RDB、KVS、JSON、CSVなどをまとめて検索可能
Amazon Web Services（以下AWS）は、SQL互換の新しい問い合わせ言語およびそのリファレンス実装である「PartiQL」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 PartiQLはSQL互換の構文に最小限の拡張を施すことで、リレーショナル形式のデータベースだけでなく、KVSやJSONなどを含むNoSQLデータベースやCSVファイルなど、さまざまなデータソースに対して横断的に検索できる問い合わせ言語およびそのリファレンス実装です。 下記はPartiQLを発表したブログからの引用です。 Today we are happy to announce PartiQL, a SQL-compatible query language that makes it easy to efficiently query data, regardless of where or in
Dockerを使って1サーバで複数Webサービスを運用するためのマイベストプラクティス - Qiita
はじめに エンジニアやっていると色んなサービスを作りたくなると思うのですが、Herokuのフリープランが使えなくなってしまった影響で無料でのサービス運営は難しくなってきています。 もちろん、Google App Engineなど無料で運用できるものもあるのですが、サービスにロックインされてしまうのが多くちょうど良い物が見つかりませんでした。 ということである程度安く色々やろうとすると、1台のサーバでいい感じに複数サービスを立ち上げるという昔ながらの構成になるのですが、Dockerを使うことで環境セットアップなどサーバ管理の手間を最小限にしていこう、というのがこの記事の趣旨となります。 方針 要件 安い サービスにロックインされない スケーラブル（もしサービスのアクセス量が増えたとしてスケールさせられる） インフラ管理が容易 セキュリティとかなるべく気にしたくない 以上のことを踏まえた結果C
私は、ソーシャル系とは縁遠い仕事ばっかりしているのですが、そういう依頼も若干増えてきたので話題になっている「艦これ」をお盆にやってみた。 残念ながら、「艦これ」の魅力は分からなかった。しかし、ミッションを用意されると、「クリアーしたい」という欲求から意地になるのは、何となく理解できました。それより、同時に始めた「Clash of Clans」には嵌まりました。気になっていた「ゲームの中に如何に自然に課金システムを取り入れるか」という課題についても、個人的には「Clash of Clans」の方が上手に解決しているように思います。 「艦これ」は、同時アクセスが10万以上あって、何度かシステム障害があったとのこと（そりゃあるでしょうが……）。私の興味の方向性は、課金システムであったり、システム構成にあるので、「艦これ」のシステム障害の方が強い興味の対象になります（苦笑） というわけで、「ソーシ
もう二度と、絶対にMongoDBを使うべきじゃない理由
MongoDBは悪だ。なぜならそれは… …データを無くす（ソース：1、2）。 …実際、長期間、デフォルトでエラーを無視し続け、何があってもすべての単一書き込みが成功したとみなした（ 32ビットのシステムで3GBかそこらを使用したら、MongoDBの制限によって何の警告もなしに全データを失うことになった）。 …宣伝していたユースケースでですら遅く、これが早いと主張するには完全に証拠に欠けている（ソース：3、4）。 …ほぼ全てのユースケースで、暗黙のスキーマという悪しき習慣を強要してくる（ソース：4）。 …ロッキングに問題がある（ソース：4）。 …セキュリティの問題になるくらい、応答時間が酷く遅い。求めてきた人全員に認証なしで全データをさらしてしまうという危険なデフォルト設定をパッチするのに2年かかった（ソース：5）。 …ACID特性に準拠していない（ソース：6）。 …拡張やメンテナンスをする
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
ミツバチワークスのエンジニアは、「月間57億PV」という巨大なトラフィックをさばくため、さまざまな技術を駆使してインフラを構築している。主と副の2本立てでデータベースを運用し、300台のサーバを使いながら「負荷の限界」に挑むエンジニアに、技術ノウハウを聞く。 ミツバチワークスが運営するケータイブログサービス「DECOLOG」は、異色のサービスである。10代後半から20代前半の女性に最も人気のあるケータイブログサービスで、「デコメール」などを利用して、かわいくカラフルなブログを作成できる。広告基準を厳しくすることで女性ユーザーにも不安なく使ってもらえるような安心感を作り出し、口コミだけでじわじわとアクセス数を伸ばしてきた。 結果、2010年7月実績で月間57億PV（ページビュー）超、想定800万UU（ユニークユーザー）、会員登録者数180万件と、ケータイブログサイトでは国内最大のサービスとし
YAPC::Asia Hachioji 2016 mid in Shinagawa 2016-07-03 Yusuke Wada a.k.a. yusukebe
@nishio: あ、そうか、10年前からあったけど10年間の間に勢力を拡大したケースがあるからあんまり厳しく切らない方がいいのか(TypeScriptの登場が2012年、Rustの登場が2010年だった)
グリーCTOが語る、大規模ソーシャルゲーム開発の舞台裏
9月1日、ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2010」において、SNS「GREE」を運営するグリー株式会社（以下 グリー）が『大規模ソーシャルゲームのつくりかた ～60分でわかるサーバサイド技術～』と題するセッションを講演した。 一日あたり億単位のトラフィックを捌くインフラはどうなっているのか。技術者2名が解説したインフラ構築のノウハウや、ソーシャルゲームと一般のオンラインゲームとの違いについて紹介する。 オンラインゲームとソーシャルゲームとの違い 最近テレビCMでも目にする機会が多くなってきたSNS（ソーシャルネットワーキングサービス）の「GREE（グリー）」。2010年6月時点の数字で、会員数2059万人、月間353億ページビューという言わずとしれた大人気サイトだ。中でも携帯電話向けソーシャルゲームが特徴的で、専用機向けのゲームと比べるとコアゲーマー以外のプレイヤーも多く、利
Neal Sato @nealsato 二日とも複数台のmemcachedが連続して落ちました。コアは吐かずにストンと落ちるので、原因追及に時間がかかりましたが、memcachedへの接続数が異常に多いと落ちる事は再現できました。 #mixi Neal Sato @nealsato memcachedが大量の接続を受けると突然停止をするので、memcachedへの接続数を減らし安定運用中。外部からの過剰アクセスではなく、サーバ追加→クライアント数増加→停止。 Masahiro Nagano / 長野雅広 @kazeburo ファイルディスクリプタが不足してmemcachedが落ちたとして、そのときには、3万強の接続となってるはず。3万強の接続となるにはアプリケーションサーバ側のmax clientが平均60として500台以上必要。そんなに増えたん？
本日、GoogleがCloud SQL（MySQLのレンタルみたいなの）の無料版を発表しました。500MB/6ヶ月でGoogle App Engineなどから無料で使えるようです。 さて、それはいいとして最近弊社なども含め、今時の環境って本気だすと複雑化してますよね。OSCで発表された前佛さんのMunin資料を31pと２つ戻って29pを見比べてみてくださいｗ Muninではじめる実践★リソース監視 -俺のサーバがこんなに重いはずがない、を乗り切るために- from Masahito Zembutsu こんなの絶対おかしいよ！！ NoSQLや非同期処理など、様々な新しい技術にチャレンジしたいと思っていても、どこから手を付けよう、、みたいなことってありますよね。Cassandraがいいのかな、Redisがいいのかな？みたいにはてブの着いた記事があれば読んでみるんだけど、インストールとか面倒そう
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Hadoopの解析資料
オープンソース分散システム「Hadoop」に関する解析資料を公開させて頂いております。この調査はNTTレゾナント株式会社様と共同で行いました(プレスリリース)。 Hadoop解析資料(PDF), 最終更新: 2008/08/25, 公開: 2008/08/25 Hadoopの実際のインストール方法などにつきましては、弊社太田による以下の記事もご参考下さい。 Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム Hadoopのインストールとサンプルプログラムの実行 複数マシンへHadoopをインストールする
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011 2011/02/22 [登壇後エントリ] ：" 「モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用」－Hadoop Conference Japan 2011 #hcj2011 で登壇してきました " http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20110222/p1Read less
When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
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Google App Engine上のベスト・プラクティス、その１: Datastore
mixi大規模障害について 解明編 - mixi engineer blog
NoSQLの成功は1:10問題にかかっている:Kenn's Clairvoyance
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『redis、それは危険なほどのスピード』
Redis作者自身によるRedisとMemcachedの比較 | Yakst
ソーシャルゲーム運営地獄 - やねうらおブログ(移転しました)
MessagePack: It's like JSON. but fast and small.
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