RDSで接続数とメモリ消費量の調整事例 | 外道父の匠
RDS Auroraを使っているところで、OSの空きメモリが少なくなったアラートが出たので、それについて細かく考察したら、それなりの量になったのでまとめた感じです。 別にAuroraじゃなくRDS MySQLでも、MySQL Serverでも同じ話なのですが、クラウドならではの側面もあるなということでタイトルはRDSにしております。 RDSのメトリクス監視 RDSはブラックボックスとはいえ、必要なメトリクスはだいたい揃っているので、CloudWatch を見たり……APIで取得してどっかに送りつけたりして利用します。 なので、まずは接続数とメモリについて復習です。 SHOW STATUS 的には Threads_connected です。 CloudWatch Metrics 的には、DBInstanceIdentifier → DatabaseConnections です。 見た感じ、ど
JVMのヒープサイズとコンテナ時代のチューニング | Folioscope
最近 JVM のヒープ領域とパラメータ、そしてコンテナの関係について調べてました。 案外まとまった情報が少なかったので簡単にまとめました。 Java のヒープサイズを設定 まずは Java のヒープサイズについて簡単なおさらいです。 本番環境で Java アプリケーションを運用する上で、JVM のヒープサイズを決定するのは非常に大事なポイントです。 ヒープ領域の最大サイズを大きくすればガベージコレクション (GC) の回数は減らすことができますが、 必要以上に大きくしすぎると無駄にリソースを消費したり、OOM killer で OS にプロセスを終了させられます。 JVM が使用できるヒープサイズは、Java API の Runtime.getRuntime().maxMemory() で確認できます。 また java の起動オプションに -XX:+PrintFlagsFinal オプショ
ちょっと待ってください!あなたが使うべきは本当にT系インスタンスですか!? | DevelopersIO
同一のスペックだけど､t3.largeの方が僅かに安いですね｡なのでt3.largeを使おうと思った方!! ちょっと待ってください!! 以下の条件全てに当てはまるなら､最初からT系インスタンスは使わないでください! 初めてAWSを使う 本番環境である 一般公開するシステムである(社内向けシステムではない) また､いずれかに当てはまりT系インスタンスを検討されている方には必ずこのブログを読んで頂きたいです｡ このブログはAWS熟練者が本番環境や一般公開するシステムでT系インスタンスを使うことを否定するものではありません､あくまでもAWS初心者に向けた内容です｡ バースト可能パフォーマンスの選定 まずT系インスタンスはバースト可能パフォーマンスインスタンスと呼ばれます｡ AWSのドキュメントを確認して見ましょう｡ バースト可能パフォーマンスインスタンス T3および T2 インスタンスを含むバー
タウンワーク90万原稿の掲載を支えるレガシーバッチパフォーマンスチューニング #devsumi #devisumiD
2019/02/15 Developers Summit 2019での、森廣の講演資料になります
Webアプリケーションのベンチマークをとるときに気をつけている10のこと - たごもりすメモ
10もないかも、と思いながら項目を書き出してみたら10以上余裕であってキリがないので10で収めた。いやあ、あるなあ。 仕事柄よくベンチマークを実行したりしてて色々と思うところが溜まっていたところ、以下のような記事を見掛けたのでなんか書こうと思った。ところでこの記事はベンチマークを実行するための準備作業がループを回して2時間かかるところの待ち時間に書かれている。 sfujiwara.hatenablog.com ISUCONといえば多少縁があるコンテストで、文中でISUCON5のことについても言及されているので、それも含めて。 自分が業務でいじっているのは "Webアプリケーション" というとちょっと違うんじゃないのというものばかりだが、いやー、最近なんでもHTTPで外部APIを作るからベンチマークのコツとしては大体変わんなかったりするよね。 なおこの記事でベンチマークはどのようなものかとか
Linuxのloadavgが約7時間ごとに上昇する現象の原因 - Mackerel お知らせ #mackerelio
Mackerelチームのエンジニアのid:itchynyです。 「mackerel-agentを入れるとloadavgが7時間ごとに上昇する」 先日、このような問い合わせを複数のお客さまから受けました。私も実験してみたところ、確かに再現しました。EC2 t2.microにmackerel-agentを入れて簡単なログ監視とプロセス監視を設定し、数日放置しました。 確かに、約7時間ごとにloadavgが上昇しています。この周期のcronの設定はしておらず、またmackerel-agent内部でも7時間ごとに行う処理はありません。しかし、プラグインを多く入れるほどloadavgのピーク値も上がります。 本エントリーでは、この現象の原因について説明します。 loadavgが上昇する原因を調べるには、まずloadavg自体がどう計算されているかを知る必要があります。 まずは、Linuxがloada
計算量オーダーの求め方を総整理！ 〜 どこから log が出て来るか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに 世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か ～ 文系理系問わず楽しめる精選 6 問 ～ アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
この連休の読書にオススメの一冊「SQLパフォーマンス詳解」（割引コードあり）
最近、久しぶりにPostgreSQLのクエリチューニングをしていたのですが、その過程で「この本はぜひもっと多くの人に読んでもらいたい」と改めて思い出した一冊がありました。 それは、「SQLパフォーマンス詳解（原題：SQL Performance Explained）」という本です。 SQLパフォーマンス詳解 http://sql-performance-explained.jp/ パフォーマンスチューニング、特にクエリチューニングについて説明する場合、その前提となる知識は広範なものになります。 そのため、自分が頑張って説明するよりも、優れたエキスパートのまとめたコンテンツを活用させてもらう方が、質・量ともに優れたインプットにしていただけるのではないか、と思うのです。 また、この「SQLパフォーマンス詳解」は非常に良い本であるにも関わらず、一般の出版社から出ているわけではないため、それほど積
Deflate (gzip) のアルゴリズムを視覚化してみた
のような感じにエンコードされることが分かります。 自分の好きなデータで試すことができて便利！という話でした。 PS. 以下は実行結果です。 % make % gzip < alice.txt > alice.txt.gz % ./puff -10 alice.txt.gz puff() succeeded uncompressing 1328 bytes 8 compressed bytes unused inpos=406,inbits=224,outpos=0,outbytes=45 41 6c 69 63 65 20 77 61 73 20 62 65 67 69 6e 6e 69 6e 67 20 74 6f 20 67 65 74 20 76 65 72 79 20 74 69 72 65 64 20 6f 66 20 73 69 74 74 A l i c e w a s b
ウェブシステム内の待ち行列をMackerelで可視化してみる - ゆううきメモ
この記事は、Mackerel Advent Calendar 2017の19日目の記事です。 前日は fullsat_ さんによる Lambdaを使ってMackerelのアラートをRedmineのチケットにする でした。 ウェブシステムの障害発生時に、どのコンポーネントの処理が滞っているかをざっくり知りたいことがあります。 そこで、ウェブシステムは待ち行列の集合体であることに着目し、各コンポーネント状態を把握するダッシュボードを最近作成しています。 待ち行列については、自分もそれほど詳しいわけではありませんが、待ち行列システムをみるとざっと把握できます。 簡単な例として、安定した系であれば、リトルの法則により、平均待ち行列数Lは、平均到着率λと平均待ち時間Wの積に等しいことがわかっています。 リトルの法則とキャパシティプランニング - ゆううきメモ これらのパラメータをウェブシステムでよく
How to find disk I/O latency with ioping monitoring tool on Linux
How do I monitor disk I/O latency in real time on Linux, FreeBSD, OpenBSD, and MacOS operating system? You can use ioping tool to monitor I/O latency in real time. It shows disk latency in the same way as ping command shows network latency on Linux or Unix-like system. Installation Install as per your operating system. Install ioping on a Debian/Ubuntu/Mint Linux Type the following apt-get command
I/O負荷の正確な状況はiowaitでは分かりません - Qiita
さくらインターネットのアドベントカレンダー9日目として、サーバ屋らしく、運用に関するコマンドの使い方を紹介します。 サーバの負荷が高まってきたときに、vmstatやtopなどのコマンドで調査する事が出来ますが、I/O負荷をwa(iowait)によって判断する人も多いと思います。 ただ、結論から言うと、iowaitは正確にI/Oの負荷を表しているわけではありません。 これらを、実際に演習をしながら見ていきたいと思います。 iowaitとidle iowaitとはあくまでも、CPUが空いているのにI/Oがボトルネックになっているプロセスを示しているだけで、CPUの利用率が高いときにはI/Oがボトルネックになっていてもiowaitが上がりません。 同様に勘違いされがちなのが、id(idle)はCPUの空きを示しているというものですが、idleは必ずしもCPUの空き時間を示しているものではありませ
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HTTP/2で 速くなるとき ならないとき
Oracle Exadata - poor optimization for FIRST_ROWS
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#dbts2017 入門者向けセミナー「Oracleの実行計画を読んでみよう！」の資料を事前公開しました | コーソルDatabaseエンジニアのBlog
https://engineering.mercari.com/entry/2017/12/18/deadlock
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