ISUCON11予選の感想戦：ユーザーを一人も増やさない戦略が最強で1373637点出た - (/^^)/⌒●~*$ a(){ a|a& };a
はじめに 弊チーム百万円ドリブンのISUCON11の本戦出場が決まりました。 実はこれで本戦出場は連続5年目です。運がいいですね。 弊チームの予選当日の動きはメンバーのaokabiかnakarioが書いてくれると思いますので、そちらを御覧ください。 今回の問題の構成はこんな感じでした、シンプルで不必要な部分は削られており、今年も良い問題でした。 感想戦 さて、予選当日は449781点で7位通過できたのですが、我々は百万円ドリブンなので百万円にしか興味ありません。限界までチューニングをします。 github.com 感想戦では、この CloudFormation テンプレートを使うと予選と同じ環境が一瞬で構築できました。すごい。 目につくところを細々と直す https://github.com/1m-yen-driven/isucon11q/tree/e235715f52ef2ddd1509
Go専用対ISUCON兵器 「graqt」を書いた - ps aux | grep serinuntius
はじめに この記事でも書いたけど、最近ISUCONの面白さに気づいた。 serinuntius.hatenablog.jp 社内ISUCONはRubyで書かれていたけど、本家ISUCONでは使用言語が選択できる。 そうなったら、今なら迷わずにGoを選ぶ。 それは、何故かと言うとGoが速いとかそういう理由よりも、GolandというIDEのおかげである。 こいつの補完やらなんやらがとても良くできているので、ソースを読むのも書くのも爆速になるからである。 RubyにもJetbrains製の Rubymine というのがあるけれど、動的言語だからか完全にはコードジャンプできない。 同名のメソッドがあったときには、選択肢が出てユーザにどのメソッドですか？みたいな感じで問いかける感じ。 けど、Golandは型があるからか100%の精度でコードジャンプできる。 そのおかげで、爆速コードリーディングが可能
更新頻度の多いデータのキャッシュ : DSAS開発者の部屋
@methane です。 ISUCON 7 本戦で最大のスコアアップできたポイントが、 status と呼ばれる重い計算の結果となるJSONのキャッシュでした。 近年のISUCONによくある、「更新が成功したら以降のレスポンスにはその更新が反映される必要がある」（以降は「即時反映」と呼びます）タイプの問題だったのですが、今回のように更新頻度の高くかつ即時反映が求められるデータをキャッシュする方法について、より一般的に解説しておきたいと思います。 即時反映が不要な場合 まずは基本として、即時反映が不要な場合のキャッシュ方法からおさらいします。この場合、一番良く使われるのは参照時に計算した結果を Memcached などにキャッシュし、時間で expire する方法です。 このタイプのキャッシュには、参照元が分散している場合（Webサーバーが複数台あるなど）に Thundering Herd
社内ISUCON開催のための構成とノウハウを公開！Amazon Lambdaでサーバレスのベンチマーカーを構築した話 - pixiv inside
こんにちは。 pixivの投稿ユーザ向けグロースを担当しているエンジニアのsestaです。 4月28日、ISUCON6本戦の問題を作ったedvakf、catatsuyと一緒に第2回社内ISUCONを開催しました！ ISUCONとは3人までのチームで参加し、与えられたウェブアプリケーションのチューニングを制限時間いっぱい行い、パフォーマンスに基づいたスコアで競いあうコンテストです。 去年の社内ISUCON開催記事に引き続き、 今年は当日の様子のレポートとベンチマークなどの全体構成について紹介します。 当日の様子 今年は38人もの社員が参加し、その中にはなんと、ビジネス職の新卒や人事（！？）も参加していました。 競技時間は10:30から18:00までと本番のISUCONと同様にしました。 10:30によーいどんで始めた社内ISUCONですが、前半はなかなかスコアを伸ばすチームが現れませんでした
Reverse Proxyがなぜ必要か、勝手に補遺 - たごもりすメモ
「全体のリソース効率を上げましょう」というためのものである。 Reverse Proxy がなぜ必要か - naoyaのはてなダイアリー これは完璧に正しくて、ただ「リソース効率」という概念はあまり具体的な想像が追い付かない人がいそうだなと思ったので、ちょっとだけ補足しようと思った。 Reverse Proxyを入れることでリソース効率の向上を狙うんだけど、それは以下のような複数の場面におけるそれぞれのリソース効率向上を複合的に狙うものだ。 通常時のトラフィック配信におけるCPU・メモリ使用率を最適化する バースト時(過負荷時)のトラフィックをより細かく制御可能とする 障害時におけるダウンタイムおよび総合的な計算・配信能力の低下を極小化する 多数のサーバによる構成全体を増強・入れ替え・移動あるいは削減する際の自由度の向上を狙う 簡単にコンピュータの性能だけで言うと最初の項目だけをリソース効
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