こんにちは。サーバーサイドエンジニアの三村（@t_mimura39）です。 さて、Railsエンジニアの皆さんは非同期処理にどのようなライブラリを利用していますか？ ちなみに弊社では Sidekiq を利用するプロジェクトが多いです。 tech.medpeer.co.jp 今回はRailsでの非同期処理ライブラリの新たな選択肢として誕生した「SolidQueue」について解説します。 github.com 目次 🙋 はじめに 🙋 📝 SolidQueueとは 📝 🚀 SolidQueueの特徴 🚀 🔓 「FOR UPDATE SKIP LOCKED」 とは 🔓 🍡 3種類のアクターについて 🍡 起動方法 （おまけ）二つの起動モードについて 🚶 SolidQueue実装の歩き方 🚶 モデル アクター 🥞 SolidQueueのモデル（テーブル）🥞 Jobの状態遷移
Cursor Directory
Python8TypeScript7React6Next.js4React Native4Vite3C#3Meta-Prompt3Expo3JavaScript2FastAPI2Unity2Game Development2API2Function2Tailwind2Astro1Viem v21Wagmi v21Standard.js1SwiftUI1Swift1Laravel1PHP1Ruby1Rails1Microservices1Serverless1Flask1Django1Web Development1Vue.js1Node.js1Critique1Reflection1Trajectory Analysis1WebShop1Acting1Tailwind CSS1three.js1React three fiber1Julia1DataScience1Data Analyst
RubyKaigi Speakers Source Year Name Title 2006 Masayoshi Takahashi Ruby の歴史 2009 Masayoshi Takahashi Keynote Address: Ruby, Nihon Ruby-no-Kai and me 2011 Masayoshi Takahashi Ruby-no-kai Itself and Some Related Projects. 2013 Masayoshi Takahashi The History of Ruby;20th Anniversary Ed. 2019 Masayoshi Takahashi (partially) Non-volatile mruby 2006 井上 浩 NaCl のオープンソース戦略〜そして今後の Ruby 戦略に関して〜 2006 Yukihir
Redis is a high-performance, in-memory key-value database. According to official test reports, it can support around 100,000 QPS (queries per second) on a single machine. However, Redis uses a single-threaded architecture in its design. Why does Redis still have such high performance with a single-threaded design? Wouldn't it be better to use multiple threads for concurrent request processing? In
＃34 Unraveling Asynchronous Programming: Why, What, and How - Qiita
＃34 Unraveling Asynchronous Programming: Why, What, and HowJavaScriptRust Introduction In today's fast-paced digital age, we often expect our devides and applications to perform seamlessly, reacting instantaneously to our inputs, even when managing multiple tasks. Imagine typing into a search bar and waiting miniutes, or even seconds, for auto-suggestions to appear. It would feel painfully slow, w
Pytorchによるテーブルデータのmixup
こんにちは、tonic（@tonic3561）です。この記事はマケデコ Advent Calendar 2023の22日目への寄稿です。今年こそは何かアウトプットしたいと思っていたので、参加することができてとてもうれしいです。 はじめに いもすさん（@imos）がマケデコのAMAで金融データのmixupはいいぞ、とおっしゃっていたので、ディープラーニングのPythonライブラリであるPytorchを使って実装してみました。いもすさんがおっしゃる通り、結構いい感じかもしれないです。 本記事では、PytorchのDatasetを用いて実装を行います。Pytorchの基礎的な知識（MNISTを解く簡単なCNNを組める程度）があれば読みやすいと思いますが、多くの方に読んでいただけるよう、できる限り詳細に解説しています。 なお、本記事では実装方法のみを取り扱っており、実データでの検証は行っていません
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Why is single threaded Redis so fast | PixelsTech