FRESH! クライアントサイドパフォーマンス改善
2017.9.8 Frontrend Vol.10 - 夏の終わりに納涼パフォーマンス話 •「FRESH!」が映像配信のタイムラグを大幅に短縮 https://www.cyberagent.co.jp/newsinfo/info/detail/id=14062 •FRESH! における …
Migrating from AngularJS to React — how do you measure your performance gains?
Are you looking into migrating a large AngularJS single page application to React? If so, you may be wondering what sort of performance gains you are going to get with React and how the code will morph (with state management libraries Redux or Mobx). In this post, I’ll try to answer some of these questions, and give you a lot of data you can use to make more informed decisions. First, I will go ov
CPU Utilization is Wrong
Recent posts: 01 May 2025 » Doom GPU Flame Graphs 29 Oct 2024 » AI Flame Graphs 22 Jul 2024 » No More Blue Fridays 24 Mar 2024 » Linux Crisis Tools 17 Mar 2024 » The Return of the Frame Pointers 10 Mar 2024 » eBPF Documentary 28 Apr 2023 » eBPF Observability Tools Are Not Security Tools 01 Mar 2023 » USENIX SREcon APAC 2022: Computing Performance: What's on the Horizon 17 Feb 2023 » USENIX SREcon
MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
A million requests per second with Python – freeCodeCamp
By Paweł Piotr Przeradowski Is it possible to hit a million requests per second with Python? Probably not until recently. A lot of companies are migrating away from Python and to other programming languages so that they can boost their operation performance and save on server prices, but there’s no need really. Python can be right tool for the job. The Python community is doing a lot of around per
BPF: Tracing and more
Video: https://www.youtube.com/watch?v=JRFNIKUROPE . Talk for linux.conf.au 2017 (LCA2017) by Brendan Gregg, about Linux enhanced BPF (eBPF). Abstract: A world of new capabilities is emerging for the Linux 4.x series, thanks to enhancements that have been included in Linux for to Berkeley Packet Filter (BPF): an in-kernel virtual machine that can execute user space-defined programs. It is finding
Known unknowns
“Systems Performance: Enterprise and the Cloud” をずっと読んでいる．この本はNetflixのBrendan Gregg氏がJoyent時代に書いた本である．その名の通りLinux（とSolaris）のシステムのパフォーマンスの本である（とにかく一つ一つが丁寧かつ深く解説されておりページをめくるごとに学びしかないのでパフォーマンスに関わるひとは今すぐ読むと良い）． この本で一貫して現れてくる，通底するのが，known-knowns，known-unknownsそしてunknown-unknownsという概念である．元ネタはDonald Rumsfeld 氏の会見でのコメントだが（cf. There are known knowns），複雑なシステムのパフォーマンスの重要な原則を集約している．良い概念なので簡単に紹介する． それぞれをパフォーマン
(STG403) Amazon EBS: Designing for Performance
Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) provides persistent block level storage volumes for use with Amazon EC2 instances. In this technical session, we discuss how to maximize Amazon EBS performance, with a special eye toward low-latency, high-throughput applications like databases. We explain how to monitor your application and share real-world examples.Read less
not-in-vs-not-exists-vs-left-join-is-null-mysql
Which method is best to select values present in one table but missing in another one? This: SELECT l.* FROM t_left l LEFT JOIN t_right r ON r.value = l.value WHERE r.value IS NULL , this: SELECT l.* FROM t_left l WHERE l.value NOT IN ( SELECT value FROM t_right r ) or this: SELECT l.* FROM t_left l WHERE NOT EXISTS ( SELECT NULL FROM t_right r WHERE r.value = l.value ) Finally, it's MySQL time. A
Etsy Engineering | Q2 2015 Site Performance Report
We are kicking off the third quarter of 2015, which means it’s time to update you on how Etsy’s performance changed in Q2. Like in our last report, we’ve taken data from across an entire week in May and are comparing it with the data from an entire week in March. We’ve mixed things up in this report to better visualize our data and the changes in site speed: For backend performance, we randomly sa
サイトの高速化を難しく考える前に – cat /dev/random > /dev/null &
ここ最近いくつかのサイトを見ていて、アレ？妙に重くない？とDevTools等を見てみたらいろいろな問題点を見つけました。 例えばベースページが重いというのもあるのですが、単純にリソースが大きすぎる、ヘッダがおかしい等少しの工夫で閲覧をする人たちは快適になるだろうというのを思いました。 正直なところ今回記述する内容はいろんなサイトや書籍では触れられてはいるのですが、サイトを見回って共通で考慮が漏れていて、余りサイトに変更を加えずに効果がでそうなのを纏めてみました。 そのページを見るのにどれだけのダウンロードが必要ですか？ 最近はPC環境もモバイル環境もより強力になり、リッチなコンテンツをストレスなく見ることが可能になりました。 マシンスペックやブラウザの高速化等いろいろありますが、ラストワンマイルのNW帯域が改善したのが大きいと個人的には感じています。 しかし、それに甘えて不必要なリソースを
Optimizing Java CMS garbage collections, its difficulties, and using JTune as a solution
Optimizing Java CMS garbage collections, its difficulties, and using JTune as a solution Introduction Let's say you are running Java in a production environment, and one of the instances that plays a critical role fell out of SLA. What do you do? Java tuning has a history of shotgun-approach techniques to recover the service, but what if you had a tool that could: Tell you what the JVM is doing in
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
Gazelle - Plack Handler for performance freaks #yokohamapm
1) Gazelle is a fast PSGI/Plack HTTP server written in Perl and C code. 2) Benchmarks show it can handle 3x more requests per second than other servers for simple applications. 3) Its speed comes from optimizations like using accept4, writev system calls, and being written mostly in fast C code via XS.Read less
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