Kafkaに接続するJavaアプリケーションをGravitonインスタンスへ移行してパフォーマンスを改善する - joker1007’s diary
社内向けのドキュメントと兼用したので、前提とかメンバー向けの解説が含まれているので、前後のパフォーマンスの変化だけを見たい人は、下の方のグラフ画像までスクロールしてください。 gravitonインスタンスを活用するモチベーション ワークロードによる相性はあるが、特にマルチスレッド性能で既存のインスタンスより性能向上が見られる上にコストが安いため、うまくフィットすれば性能改善とコスト削減の双方でメリットがある。 また、周辺ハードウェアもアップデートされているため、エフェメラルストレージ付きのインスタンスのストレージサイズが増えているなどのメリットもある。 特に現時点ではr6gdインスタンスが利用したかった。 gravitonインスタンスを利用するためarm64アーキテクチャへの対応 gravitonインスタンスはarm64 (aarch64) アーキテクチャのCPUのため、既存のx86_64
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6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
動的配列について – JavaのLinkedListとArrayListを分析・比較する | POSTD
私はSkienaの『Algorithm Design Manual』 (訳注：『アルゴリズム設計マニュアル』 上巻 ・ 下巻 ) を読んでいました。ところでこの本は素晴らしい本で、連結リストと配列についてこんな比較をしていました(chapter 3.1.3)。 連結リストが静的配列に勝る相対的な長所には以下のものがあります。： • メモリが本当にいっぱいにならない限り、連結構造にオーバーフローが生じない。 • 連続的な(配列)リストに比べて、挿入と削除が単純である。 • 大きなレコードを扱う場合、要素自体を動かすよりもポインタを動かすほうが容易かつ高速である。 一方で、配列の相対的な長所には以下のものがあります。 • 連結構造には、ポインタのフィールドを格納するための余計な領域が必要となる。 • 連結リストでは、要素に対する効率的なランダムアクセスができない。 • 配列は、ランダムなポイン
javaプログラマー向け学習のための本（新人から５年めくらいまで）を考えてみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1.ガチ新人向けのコンピュータに関する教養 新入社員で専門課程で情報処理教育を受けていない場合の基礎教育 専門教育を受けていてもレベルによっては、適宜読んだほうがよい プログラムはなぜ動くのか 第３版 知っておきたいプログラムの基礎知識 プログラマにとってCPUとはなにか データを2進数でイメージしよう コンピュータが小数点数の計算を間違える理由 四角いメモリーを丸く使う メモリーとディスクの親密な関係 自分でデータを圧縮してみよう プログラムはどんな環境で動くのか ソース・ファイルから実行可能ファイルができるまで OSとアプリケーショ
マルチコア時代のプログラマは関数脳になろう〜Java8のススメ〜 - Tech-Sketch
CPUのクロックアップに限界が訪れ、マルチコア化することで処理性能向上を目指す時代になりました。これからのプログラマには、マルチコアで処理性能が向上するプログラム＝マルチスレッドで並列処理が可能なプログラムを書く能力が必要になります。今回は「関数型」でプログラムを書くことによって、いとも簡単に並列化ができることを実例を元に解説します。 関数型プログラミングと並列処理 「関数型でプログラムを書くことで簡単に並列化できる」と書きましたが、そもそもここで言う「関数」とは何なのでしょうか？ 関数型プログラミングの特徴 関数型プログラミングの「関数」を理解するためには、数学における「関数」を想像するとわかりやすいでしょう。 例えば三角関数を用いた y=cos(x) という式を考えてみます。この式に入力値 x=0 を与えた場合、いつでも必ず結果は y=1 になります。x= π/3 の場合は y =
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JVM in Linux containers, surviving the isolation | BellSoft Java