How We Saved 70K Cores Across 30 Mission-Critical Services (Large-Scale, Semi-Automated Go GC Tuning @Uber)
How We Saved 70K Cores Across 30 Mission-Critical Services (Large-Scale, Semi-Automated Go GC Tuning @Uber) Introduction As part of Uber engineering’s wide efforts to reach profitability, recently our team was focused on reducing cost of compute capacity by improving efficiency. Some of the most impactful work was around GOGC optimization. In this blog we want to share our experience with a highly
Apple's M1 Pro, M1 Max SoCs Investigated: New Performance and Efficiency Heights
Apple's M1 Pro, M1 Max SoCs Investigated: New Performance and Efficiency Heights Last week, Apple had unveiled their new generation MacBook Pro laptop series, a new range of flagship devices that bring with them significant updates to the company’s professional and power-user oriented user-base. The new devices particularly differentiate themselves in that they’re now powered by two new additional
ArmにあるというJavaScript専用命令とは何か、あるいは浮動小数点数を整数に変換する方法について - Qiita
// gcc-10 -march=armv8.3-a arm-jcvt.c という風にコンパイル #include <stdio.h> #include <math.h> #include <inttypes.h> #include <arm_acle.h> // Prototype: // int32_t __jcvt(double); #if defined(__GNUC__) __attribute__((noinline)) #endif int32_t cast_double_to_i32(double x) { return (int32_t)x; } int main(void) { printf("(int32_t)(-2.8) = %" PRId32 "\n", cast_double_to_i32(-2.8)); printf("(int32_t)1.99 = %" P
「強いメモリモデル」と「弱いメモリモデル」 - yamasaのネタ帳
Apple M1についての面白い記事を見かけて、久しぶりにメモリモデル屋(?)の血が騒いだのでブログを書く。 note.com 強いメモリモデル 現代のCPUアーキテクチャでは、x86(64bit, 32bitどちらも)が「強いメモリモデル」を採用しており、それ以外のメジャーなCPUが「弱いメモリモデル」を採用している。この「強いメモリモデル」「弱いメモリモデル」について、まずおさらいしておこう。 以下のように、2つの変数a, bに対して異なるCPUコアが同時にアクセスしたとする。 int a = 0; int b = 0; CPU1: a = 1; b = 1; CPU2: int r1 = b; int r2 = a; (上記はC言語に似た疑似コードを用いているが、実際は機械語命令になっていると考えてほしい。つまり、CPU1は変数a, bの示すメモリアドレスに対するストア命令を実行して
jestのテストが遅い場合に確認すべきこと - ishikawa_pro's memorandum
こんにちは。 急に寒くなりましたね。 僕は最近iPad Air4 を予約しました。 今日は、javascriptのテストフレームワークのjestについてです。 業務では去年くらいから新規サーバーアプリケーションはjavascriptではなくTypeScriptを使っています。 それに合わせてテストフレームワークもmochaからjestへ移行しました。 jestjs.io jestの特徴の１つは、一意なグローバル状態を持つことを保証しつつ、複数のテストを別プロセスで並列に実行してくれるため、安全に高速なテストをすることが可能なことです。 しかし、僕が前にいたチームでjestのテストにかかる時間がやたら長いことが話題になってました。 今日は、この高速なはずのjestがやたら遅い問題が社内で話題になっていたので調査してまとめてみたので、もしjestが遅くて困っている方は参考にしてみてください。
ARM64 Performance in .NET 5 - .NET Blog
The .NET team has significantly improved performance with .NET 5, both generally and for ARM64. You can check out the general improvements in the excellent and detailed Performance Improvements in .NET 5 blog by Stephen. In this post, I will describe the performance improvements we made specifically for ARM64 and show the positive impact on the benchmarks we use. I will also share some of the addi
Flutter vs React Native vs Native: Deep Performance Comparison | inVerita
Flutter vs React Native vs Native: Deep Performance Comparison The Story Behind the Research As a custom software development company, inVerita and its mobile development team continuously dig into the performance of cross-platform mobile solutions available on the market, that’s how Flutter vs React Native vs Native Part I emerged. Yes, it was quite controversial as one can state we weren’t using
BPF Performance Toolsを読んだ感想 - go_vargoのブログ
BPF Performance Toolsを読んだので、感想ブログです。 先に感想を言っておくと「最高」でした。 BPF Performance Toolsとは？ NetflixでKernel・パフォーマンスにかかわるチューニング・アーキテクチャを専門にしているBrendan Greggさんが書いた本です。BPFのiovisorというTracing分野の第一人者でもあります。 www.brendangregg.com 2019年12月に発売したばかりなので、BPFの分野では最新の本でしょう。他の著書に有名な本として(日本語版の)「詳解システム・パフォーマンス」があります。 BPF Performance Toolsは「詳解システム・パフォーマンス」第二弾と言えるかもしれません。ちなみにページ数は880Pあり、Kindleで表示される読み終わるための平均的な時間は「27時間30分」で、大作R
JavaScript component-level CPU costs
Stoyan (@stoyanstefanov) is a Facebook engineer, former Yahoo!, writer ("JavaScript Patterns", "React: Up and Running"), speaker (JSConf, Velocity, Fronteers), toolmaker (Smush.it, YSlow 2.0) and a guitar hero wannabe. Let’s talk a bit about keeping tabs on how much CPU is consumed by an application’s JavaScript. And let’s frame the discussion around components – the atomic building blocks of the
A Superscalar Out-of-Order x86 Soft Processor for FPGA | TSpace Repository
Title: A Superscalar Out-of-Order x86 Soft Processor for FPGA Abstract (summary): Although FPGAs continue to grow in capacity, FPGA-based soft processors have grown very little because of the difficulty of achieving higher performance in exchange for area. Superscalar out-of-order processor microarchitectures have been used successfully for hard processors for many years, and promise large perform
goで書いたコードがヒープ割り当てになるかを確認する方法 · hnakamur's blog
2018-01-30 はじめに Allocation Efficiency in High-Performance Go Services · Segment Blog という記事を読みました。素晴らしいのでぜひ一読をお勧めします。 この記事は自分の理解と実際に試してみた結果のメモです。 一番のポイントは go build -gcflags '-m' のようにオプションを指定してビルドすればコードのどの箇所でヒープ割り当てが発生したかを確認できるということです。 pprof や go test -benchmem でもヒープ割り当ての発生回数は確認できますが、上の方法ではコードのどこ(何行目の何カラム目)でヒープ割り当てが発生したかとなぜ発生したかの理由を確認できます。 元記事の内容メモ 冒頭にあげた記事を読んで私が理解した内容のメモです。 元記事の全ての内容を書いているわけでないので、元
「推測するな計測せよ」は「性能上がらなかったら捨てろ」ではない : DSAS開発者の部屋
「推測するな計測せよ」という格言がよく知られています。この格言は（ISUCONに優勝した）Goの作者の一人でもある、 Rob Pike 氏の言葉が元になっています。 ルール1: プログラムがどこで時間を消費することになるか知ることはできない。ボトルネックは驚くべき箇所で起こるものである。したがって、どこがボトルネックなのかをはっきりさせるまでは、推測を行ったり、スピードハックをしてはならない。 ルール2: 計測すべし。計測するまでは速度のための調整をしてはならない。コードの一部が残りを圧倒しないのであれば、なおさらである。 UNIX哲学 on Wikipedia このルールは、推測だけで高速化のための変更をすることを諌めていますが、直接に高速化の効果が無い変更をするなとは言っていません。 正しいデータ構造やアーキテクチャは、それだけでは性能が向上せず、それを利用した改善を入れて初めて効果が
RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
Redisは多彩なデータ構造をもつ1インメモリDBであり、昨今のWebアプリケーションのデータストアの一つとして、広く利用されている。 しかし、一方で、性能改善のための手法を体系的にまとめた資料が見当たらないと感じていた。 実際、最初にCPU負荷が問題になったときにどうしたものかと悩み、調査と試行錯誤を繰り返した。 そこで、この記事では、自分の経験を基に、RedisサーバのCPU負荷対策を「CPU負荷削減」「スケールアップ」「スケールアウト」に分類し、パターンとしてまとめる。 背景 RedisのCPU負荷対策パターン CPU負荷削減 multiコマンド Redisパイプライニング Luaスクリプティング Redisモジュール(夢) スケールアップ スケールアウト 参照用スレーブ 垂直分割 水平分割 Redis Clusterによる水平分割 その他 スライド資料 あとがき 参考資料 背景 R
CPU使用率は間違っている | Yakst
Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや本当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば本当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか？プロセッサーがどのくらい忙しいか？違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが
CPU Utilization is Wrong
Recent posts: 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 APAC 2023: CFP 02 May 2022 » Brendan@Intel.com 15 Apr 2022 » Netflix End of Series 1 09 Apr 2022 » Te
プログラマが知っておくべき、メモリ/ディスク/ネットワークの速度まとめ - Qiita
注: 無線ネットワークは干渉などによりこの数値より遅くなる状況も十分ありえます。 ポイント メモリからの読み込みとディスクからの読み込みはランダムアクセスで1000倍程度違う とは言え、最近はディスクも結構速い きちんと繋がれた有線ネットワークからの読み込みは、ディスクより速い つまり、ディスクから読むより、同じデータセンターのマシンのメモリから読んだほうが速い モバイルネットワークだと100キロバイトのデータでも1秒以上かかることがある メモリからの読込速度の遅さは、CPUのクロック数も10G/s程度なのと、本来はL1/L2キャッシュなどがあることを考えると通常意識しなくて良い 何故この参考値をまとめたか プログラミングをする際、どのくらいの時間でどのくらいのサイズ感の処理が出来るのかを考えられることが、ある一定規模以上のサービスを開発するときは必須条件になってくると思います。 なにより
Linux ネットワークパフォーマンスの機能強化 - Qiita
ソフトウェア割り込みが偏る？ Linuxを利用していて、ネットワーク負荷が高いサーバを運用していると、特定のCPU負荷が高くなっている事があるのですが、そのようなケースを経験されたことはないでしょうか？ topでみると特定CPU(topを起動して1を押すとCPU単位で確認できる)の%si(software interrupt)がやたら高くなっている場合、それはネットワークの負荷が原因かも知れません。(実際のtopを貼り付けたかったのですが、持ち合わせがなかった・・・。)何も設定していない場合はネットワークの割り込みは特定のCPUで行われるため、ネットワークの割り込みに関連づいたCPUの%siが高くなります。ソフトウェア割り込みを確認するには、/proc/interruptsを確認しましょう。 # cat /proc/interrupts CPU0 CPU1 CPU2 CPU3 0: 129
MySQL5.6、5.7性能比較
2015/10/03 phpcon 2015 updated at 2016/01/13 about default_password_lifetime's default will be 0
sar(sysstat)によるボトルネック特定 - Qiita
sar(sysstat)とは LoadAverageやCPU使用率、ディスクI/Oの状態を表示できるコマンド。 何より便利なのは、過去にさかのぼれる点。 sarのインストール
ApacheでCGIを使う場合にpreforkを使った方が良い状況とそのチューニングについて - 人間とウェブの未来
かなり今更感の漂う内容ではありますが、意外と情報が分散していたり、Apache2.4系を考慮した場合に足りていない内容があったのでこのエントリで一度まとめてみようと思います。 CGIを使うようなシステムでそれなりにアクセスが集中するサーバ、例えば日々のピーク時のApacheのbusyワーカー数が1000になるようなサーバで、かつ、それを処理可能なマシンスペックのサーバであることを前提にしています。 ApacheのMPMとCGI実行アーキテクチャの復習 ApacheでCGIを使う場合には、MPMとCGI実行アーキテクチャの組み合わせは大きく分けて以下の2つに分ける事ができます。 worker(event) + mod_cgid prefork + mod_cgi Apacheの2.4系から特にworker(event) + mod_cgidのモデルが推奨されているようです。また、2.4系では
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