成功者がどのようにNew Relicを使用してKubernetesのパフォーマンスを4倍に向上させ、拡張性とスループットを改善したかをご覧ください。
Rubyコミッター・笹田耕一に世代別インクリメンタルGCを発想したプロセスを聞いてみた Rubyのフルタイムコミッターである笹田耕一さんに、Rubyの処理性能を向上させるいくつかのブレイクスルーをどのように解決し、どのような困難があったのかを聞きました。 直感的な文法や生産性の高さから、世界中の人々に愛されるオブジェクト指向スクリプト言語Ruby。その黎明期から現在に至るまで、大きな変化を遂げてきた要素があります。“処理速度”です。数々の最適化が行われた結果、Rubyの処理性能はかつてとは比べものにならないほど向上しました。 その改善を支えたのは、世界中のRubyコミッターたち。中でも、性能向上において多くの成果を残してきたのが、クックパッド株式会社でフルタイムRubyコミッターとして働く笹田耕一(ささだ・こういち/ @koichisasada )さんです。本稿では、彼がいかなる設計方針に
プログラミング言語を作る時には、途中で変えることが極めて難しいデザイン選択を最初に行わないといけないことがあります。今回は川合史朗さんがGaucheを設計した時に行ったデザイン選択の判断について話を伺いました。また、浮動小数点数のトリッキーさについても話をしています。出演者: 川合史朗 (@anohana)、Rui Ueyama (@rui314) https://turingcomplete.fm/17 ハッシュタグは#tcfmです。 TCFMはサポーターの投げ銭によって収益を上げています。このコンテンツに課金してもいいよという方はぜひクリエイター支援サイトPatreonから登録してご協力ください。 イントロ (0:00) セキュキャン参加者募集中 (0:41) 俳優のオーディションとその心構え (2:43) 川合史朗さんが出演している映画がサンフランシスコで上映されます (5:16)
Naoya Ito さんをゲストに迎えて、ディープワーク、データサイエンス、Python, GC, マネジメント、Google Apps などについて話しました。 Show Notes Deep Work: 大事なことに集中する けものフレンズプロジェクト WEB+DB PRESS Vol.97 私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか Rebuild: 171: Psychologically Safe Podcast (naoya) scikit-learn: machine learning in Python pandas Matplotlib 優良AIスタートアップの見分け方 Apple Rebuilds Siri Backend Services Using Apache Mesos 集合知プログラミング データサイエンスにおけるRubyの現在の位置づけと可能性
(訳注:2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 私たち Twitch では、通信が大変混み合うシステムの多くで Go を採用しています。ライブ映像を配信したり、何百万人というユーザにチャットサービスを提供したりする場合に直面する問題を考慮すると、Goはそのシンプルさや安全性、パフォーマンス、読みやすさの点で良いツールだと言えます。 しかしこれは、私たちにとってGoがいかに素晴らしいツールかを説明する、よくある記事ではありません。Goで現在実装されているランタイムにより行き詰まったいくつかの局面をどう打開するか、さらに、私たちはそうした限界に達した時にどう対応したらいいのかについて書いたものです。 これからお話しするのは、「Go 1.4からGo 1.6へのGoランタイムの改善が、どのようにしてガベージコレクション(GC)の停止時間を20倍も改善することに
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された.この変更について「ちゃんと」理解するため,アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた. まずGoのGCの現状をパフォーマンス(レイテンシ)の観点からまとめる.次に具体的なアルゴリズムについて,そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する. GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ(2016年5月まで)をまとめる. Go1.4までは単純なStop The World(STW)GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された.導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった.Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた. 以下は公開されているベンチマーク.まずはGo1.5を見る. Gophe
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション(以下「GC」)の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね? 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか? [実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました!] Rubyコミュニティで最近、Rub
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション(GC)を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
というわけで、GCの話をしてきました。自分にとっては、ここまで言語機能というかRuntimeの中身について話したのは始めてかなあという感じです。 発売初日に買って、今日までGCの章だけずっと読んでいました。 参考文献です。 プログラミング.NET Framework 第4版 (プログラミングシリーズ) 作者: Jeffrey Richter,藤原雄介出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2013/10/10メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (4件) を見る C#プログラマのための.NETアプリケーション最適化技法 (Programmer's SELECTION) 作者: Sasha Goldshtein,Dima Zurbalev,Ido Flatow,サシャ・ゴルドシュタイン,ディマ・ズルバレフ,イド・フラトー,株式会社プロシステムエルオーシー出版社/メーカー:
たまにはちゃんと書いたほうがいいかなと思って書いてみる。 あらまし 原始的な参照カウントベースのガーベジコレクションは、循環参照が発生すると、その参照に含まれるオブジェクトを回収できないという厄介な問題を抱えている。循環参照とは、1つ以上のオブジェクトが環状の参照関係を形成している状態のことで、このような参照を持つオブジェクトは、やがてルート (ある時点で言語ランタイムが管理しているすべてのスコープと考えてもいい) から辿りつけなくなって、解放されずにリークしてしまう。 この問題はいろんな LL 言語に見られる。 Perl の場合 use Devel::Peek qw(Dump); sub make_circular { my $foo = {}; my $bar = {}; my $baz = {}; $foo->{'bar'} = $bar; $bar->{'baz'} = $baz;
3ヶ月ほど前に、たくさんタブを開く人にとってFirefox 5は福音となる…かも という記事を書いた。 6/21にFirefox 5がリリースされ、実際にFirefox 5が使えるようになった。確かに、Firefox 5になってから、CPU使用率は下がったようだ。タブを100個以上開いた場合でも、CPU使用率は5%程度にまで下がっている。そういう意味では恩恵は大きい。 ここで話が終わればいいのだが、今度は数秒に1度のCPU使用率のスパイクが気になるようになってきた。環境によってスパイクぶりは違ってくるのだが、会社のFirefoxだと、CPU使用率が80%程度にまで一瞬だけ上がる。しかも、そのたびにブラウザが固まる。最近は会社だと暑くて数秒に1回ファンがうるさく回るので、Firefoxを使えなくなってしまった。 数秒に一度のCPU使用率の上昇というと、まず疑うべきはGCだろう。「firefo
Firefox web browser - Faster, more secure & customizable Firefoxユーザの最大の関心ごとのひとつが、Firefoxの消費するメモリ量の多さにある。メモリの消費という面で言えば、マルチプロセスアーキテクチャを採用しているChromeの方が消費量が多いと言われているが、Chromeではタブがプロセスに対応しているため、タブを閉じる(つまりプロセスを終了する)と、そのタブに関連して確保されていたメモリがちゃんと開放される。このため長時間使い続けても問題視されることが少ない。これに対してFirefoxが消費するメモリ量は使い続けるごとに増え、そしてタブを閉じても減らないことが多い。長時間Firefoxを使い続けると重くなると言われる原因はこれだ。しかし、この状況はFirefox 7から大きく好転することになりそうだ。 どのような改善が実
Azul Systems社のZingというJava環境のGCの解説 http://www.infoq.com/articles/azul_gc_in_detail GCはハードの進歩についていけていない 10年前、1GBのヒープは大きいとされていた 今日、通常のサーバでも256GB+24-48コアを装備 この期間にメモリは100倍以上になったにもかかわらず一般的にGCが管理するHeapは二倍にしかなっていない GCの働き Heap内で生きているオブジェクトを識別する 死んでいるオブジェクトのリソースを回復 relocation/compaction: 定期的に生きているオブジェクトを動かして連続した領域を確保 ゴミ収集モード: 「Stop-the-world」か並列処理 (Parallelism and Concurrency) Stop-the-worldはアプリケーションを止めて作業を
iPhone開発で、メモリ管理の基礎を社員に伝えることが増えてきたので、エントリとして書こう。 Objective-C基礎 メモリ管理の前にObjCの基礎として、メソッド呼び出しの話。 クラスのインスタンスaがmethodAをコールするときは、 [a methodA] と書く。このとき、aがnilだったときは、エラーではなく、コールされない。methodAに戻り値があるときは、それは、0やnilやNOが返る。ObjCでは、 void dealloc { if(a!=nil){ [a release]; } [super dealloc]; } は、気持ち悪いので、nilチェックはやめましょう。 なお、ObjCでは、動的にメソッドを差し替えることができ、コールの度にメソッドが存在しているかも確認しています。そのため、LL言語(ライトウェイト言語、スクリプト)のように柔軟な記述が可能です。そし
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