Concurrency in modern programming languages: Rust vs Go vs Java vs Node.js vs Deno vs .NET 6
This is part of my "Concurrency in Modern Programming Languages" series Concurrency in modern programming languages: IntroductionConcurrency in modern programming languages: RustConcurrency in modern programming languages: GolangConcurrency in modern programming languages: JavaScript on NodeJSConcurrency in modern programming languages: TypeScript on DenoConcurrency in modern programming languages
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
GoでSQLにトレーシングコメントを埋め込んで実行する | おそらくはそれさえも平凡な日々
アプリケーションが発行するSQLにコメントが埋め込めると便利です。例えば、 /* path/to/logic.go:334 */ SELECT ... のようにSQLに発行元の情報をコメントとして埋め込んでからExecすれば、DB側のログ(general log等)にも記録されるため、SREやDREサイドからも、負荷の高いSQLがアプリケーションのどこから発行されているかが分かりやすくなります。 Goには github.com/shogo82148/go-sql-proxy という、SQL実行をトレースし、フック処理を差し込める便利なライブラリがありますが、今回それにpull requestを送って、SQL実行前にクエリの書き換えができるようにしました。 https://github.com/shogo82148/go-sql-proxy/pull/61 https://github.co
Redis Clusterとgo-redisの深刻な性能劣化を解決した話 - ゆううきブログ
さくらインターネット Advent Calendar 2020の23日目です。 現時点では最新版のRedis 6.0のRedis Clusterに対して、Go言語の代表的なRedisクライアントライブラリであるgo-redisからアクセスしたときに、性能が深刻なレベルで劣化しました。 この記事では、ミドルウェアを利用したGo言語アプリケーションの性能劣化に関する問題調査の事例として、この性能劣化を修正するまでの話をまとめました。 go-redisへのPull Requestはhttps://github.com/go-redis/redis/pull/1355です。 はじめに 半年ほど前の論文の締め切りに追われていたある日、評価実験のためにRedisを使った時系列データベースのプロトタイプを開発していました。 ベンチマークツールでプロトタイプの性能を測定したところ、単一インスタンスのRed
RustのgRPCがGoよりも遅い？
夏のある日、GoのgRPCが、Rustよりも2倍早いという記事を見つけました。「おいおい、測定ミスだろ」と強がっていましたが、日々、不安は高まっていきます。真実の愛であれば、疑うことは許されませんが、エンジニアの言語への愛など、所詮、状況に応じて使い分けるような打算的な愛。確認してみました。 性能測定結果上記の記事と同じく、gRPCのサーバソフトウェアは、Goはgrpc-go、Rustはtonicのgreeterの性能を、gRPCのクライアントソフトウェアghzを使って、測定しました。ハードウェアは、AWSを利用し、サーバはc5a.8xlarge(32 vCPU/64 GiB)インスタンス、クライアントはc5a.16xlarge(64 vCPU/128 GiB)インスタンスを使いました。 1台のクライアントインスタンスは、同時に3,000個のgRPCクライアントを立ち上げ、合計で6,000
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
Big Sky :: golang の遅いコードをたった1行で高速化するテクニック
記事中に間違いがありました。数倍も速くはなりませんでした。確か 1.0X ～ 1.1 倍程度の高速化は得られましたがびっくりするほどの物ではありませんでした。すみません。 そろそろ Go1.7 がリリースされるそうですが、皆さん如何お過ごしですか。Go 界隈の波平こと mattn ですこんにちわ。ﾊﾞｶﾓｰ(略 Go1.7 ではコンパイラの最適化が行われ、ビルド速度がかなり短縮される様になりました。毎日ビルドしてる僕としては非常に嬉しい機能改善ですね。 さてとてもキャッチ―なタイトルで釣ってしまった訳ですが、気にしたら負けなのでどんどん話を進めます。 var t [256]byte func f(b *[16]byte) { for i, v := range b { b[i] = t[v] } } 例えばこのコードを見て下さい。このコードはココから拝借しました。issue の内容はスコー
GoのパフォーマンスTipsメモ
パフォーマンス維持のコツをコツコツとメモする リフレクションは最後の手段 パフォーマンスに寄与しない部分でのみ使う。 どこがパフォーマンスに寄与するのかが不透明なうちは使用禁止のほうが良い。 一度使い出すとリフレクションは多用したくなる魔力がある。 メモリ使用量 値は8バイトアライメントに置かれるので基本は8バイト長分メモリを専有。 ポインタ変数は64bitCPUで8バイト長 インターフェース型変数は16バイト長〜 （値＋型識別） メモリ確保を含む型コンバートは 型キャスト、アサーションに比べると10倍以上遅い。 同じ値なのに「メモリ確保を含む型コンバート」を複数回行う場合は メモリ消費量は増えるが汎用の変数「interface{}」に 値を保存しておいて参照するほうが速度を維持できる。 ゼロメモリアロケーション 高頻度操作におけるメモリアロック１とゼロの間には大きな速度差がある。 可能で
Goでスケールする実装を書く
スケールする実装を書くためのガイド スケールするために 並列度とアムダールの法則 べき等参照透過性 Lock-FreeとWait-Free アトミックアクセス ロックの局所化 並列度とアムダールの法則 時間単位の場合は繰り返し処理のトータル時間に対し、 並列処理を妨げない処理時間の割合を「並列度」という。 （コードプロファイルを使って求める場合もあるが、 比較的単純なコードでないと計算が複雑になりやすい。） p 並列度 n 並列数 性能比 1/((1-p)+p/n) p=0.9のとき４倍の性能を得るにはn=6が必要。 n=5で４倍の性能を得るにはp=0.938が必要。 n=無限大とすると、性能比は以下の式におちつく。 理論上の性能向上限界 = 1/(1-p) 並列度90%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上10倍処理効率が限界。 並列度95%の処理をどれだけ多数コアに分散しても理論上
Golang パフォーマンスチューニング - Qiita
この記事は Go Advent Calendar 2014 17 日目の記事です。 Go におけるパフォーマンスチューニングの話をします。 これらは Denco や Kocha などでのパフォーマンスチューニングの経験などから得た知見です。 処理系の話ではありませんのでご了承ください。 前提 プロファイリングを取った後、じゃあどうやって最適化するかというところの話です 「推測するな、計測せよ」 アルゴリズムやデータ構造は最適なものが選択されていると仮定します 小手先の最適化を行うよりアルゴリズム自体を変えたほうが圧倒的に良くなります。 この記事の各ベンチマークは Go 1.4 （go version go1.4 linux/amd64）で下記のコマンドにて取っています
Goサーバのモニタリング - Qiita
5日目担当の@cubicdaiyaです。先月末のGoConではGoのカンファレンスなのにほぼnginxをビルドする話しかしてなかったので今日はちゃんとGoの話をします。 Goで書くサーバプログラム Goではサーバプログラムを書くためのユーティリティが豊富に揃ってる上に、ゴルーチンやチャネルを利用することで高いパフォーマンスが要求される環境でも十分な性能を発揮することができます。いつだったか「あれはHTTPサーバ書くための言語ですよ」なんて話をとあるエンジニアから聞いたことがあるくらいです。 例えば「Hello, World!」を返すだけのHTTPサーバであれば標準ライブラリのnet/httpを利用することで以下のように書くことが出来ます。 package main import ( "fmt" "net/http" ) func handler(w http.ResponseWriter,
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GitHub - valyala/fasthttp: Fast HTTP package for Go. Tuned for high performance. Zero memory allocations in hot paths. Up to 10x faster than net/http