ブラウザレンダリング入門〜知ることで見える世界〜 - Qiita
はじめに 『レンダリングの仕組みなんて知らなくても、ブラウザが勝手にやってくれるじゃん！』 当時駆け出しのエンジニアだった私はそう思っていました。 実際、当時の私はレンダリングの『レ』の字も知りませんでしたが、特に業務上で問題はありませんでした。 しかし、その時は突然訪れました。 クライアントの要望でアニメーションを多彩に取り入れた案件を実装した際に、テスト段階で一部ブラウザ（S○f○ri、E○ge）でアニメーションがひどい状況になっていることが発覚しました。 (開発中はChromeで確認を行っており、Chromeでは特に問題はなかったので発覚が遅れました。) それからは、狂ったようにパフォーマンスの改善方法をググり、修正する日々が続きました。（最終的には、なんとかマルチブラウザでの動作も担保し、納品まで完了しました。） その案件が落ち着いた後、改めて自分の調べたことを振り返ると、局所的な
Ruby でラインメモリプロファイラ - Qiita
プロファイラ好きなモニタの前の皆さんこんにちは。@sonots です。この記事では、Ruby コードのどの行がどのぐらいメモリを消費しているか調べる方法を紹介します。 オブジェクトの数を数える Ruby には ObjectSpace というオブジェクトの情報を集めたり操作したりする module があります。 このモジュールの each_object メソッドを使用すると、RubyVM 上の全てのオブジェクトを取り出すことができます。 このメソッドを使って、以下のようなコードを書くと、実行した地点で、RubyVM 中にどのクラスのオブジェクトが何個存在しているのかカウントできたりするわけです。興味深いですね! ObjectSpace.each_object.inject(Hash.new 0) {|h,o| h[o.class]+=1; h } #=> {Class=>241, Strin
JMeterの正規表現の個人的な謎 - ソフト開発お仕事メモ🐕
はじめに Wicketを使用したアプリに対してJMeterでテストをしようとした場合、避けて通りにくいのが、JMeterの「正規表現抽出」です。 なんとなく使っていたのですが、どうにも細部に謎があったので、調査しました。 正規表現抽出とは何なのかと言いますと、以下の画像の機能です。 環境 JMeter 2.3.4 謎1 JMeterの正規表現は何のルールに則っているのか？ Javaの正規表現のリファレンスを見ながら書くと、たまに不思議な挙動になることがありまして、不思議に思っておりました。 ソースを見てやっと気づいたのですが、どうやらPerl5の正規表現互換だったようです。 以下にorg.apache.jmeter.functions.RegexFunctionのimport部分の一部を引用します。 import org.apache.oro.text.regex.MatchResult;
JMeter簡易リファレンス
<html> <head></head> <body> <select name="name1" > <option value="010000">メンズファッション</option> <option value="015000">レディースファッション</option> <option value="500000">靴</option> <option value="670001">腕時計</option> <option value="980001">食品</option> <option value="999999">家電</option> </select> </body> </html> 参照名:selectname 正規表現:<(.*) value="(.*)"> テンプレート:$1$ 一致番号:0 この指定で取得できた内容がJMeterの変数のいかに格納されている。 sele
JMeterを使ってRailsアプリの負荷テストをやりたい 実践編 - Qiita
前置き 前回のエントリーの続きになります。 JMeterのインストールや基本的な使い方は前回のエントリーを見てください。 JMeterを使ってRailsアプリの負荷テストをやりたい 準備編 http://qiita.com/t_cyrill/items/f2236b010a6b4ff04b9e authenticity_tokenを取り出す RailsのアプリはCSRFを防止するため、authenticity_tokenという名前のトークンを発行するため、Apache BenchなどのツールでPOSTのテストを行うのは難しいのですが、JMeterには正規表現にマッチする文字を一時変数のような形で保持できる機能があるので、少し設定するだけで負荷テストが行えるようになります。 前置きはこれくらいにして、早速authenticity_tokenを取り出して、RailsアプリがPOSTをうまく処理
【JMeter講座②（全３回）】正規表現抽出／BeanShell PostProcessor - 株式会社オーツー｜スタッフブログ
どうも、開発2部でサーバ担当してる山本です。 今回も前回に引き続きJMeter（ジェイメーター）についての投稿です。 前回は変数周りの機能について紹介しましたが、 今回はサーバーから返却されたjsonの内容を後続のリクエストで利用する方法を紹介します。 ▼全記事はこちら【JMeter講座③（全３回）】 【JMeter講座①（全３回）】カウンタ／Random Variable／CSV Data Set Config 【JMeter講座②（全３回）】正規表現抽出／BeanShell PostProcessor 【JMeter講座③（全３回）】BeanShell PreProcessor jsonからデータを取得する方法はいくつか方法はありますが、 今回は以下の2つの方法を紹介します。 正規表現抽出 BeanShell PostProcessor 尚、サーバを以下のjsonを返却するようにしてい
Apache Jmeter入門
Apache Jmeter は 100% pure Java で作られたデスクトップ・アプリケーションで、 Webアプリに代表されるようなクライアント／サーバ側ソフトウェアの 負荷テストを行うためのツールです。 静的ファイル、Java サーブレット、CGI スクリプト、Java オブジェクト、 データベース、FTP サーバといった、静的および動的なリソースに関する パフォーマンスを測定するのに利用できます。さらに、 高負荷状態のサーバ／ネットワーク／オブジェクトをシミュレートしながら それらの性能を測定したり、 システム全体のパフォーマンスを分析するのにも使えます。 また Jmeter では、 あなたの作ったアプリケーションが期待する結果を返しているかを検証するための アサーション（成立条件チェック）やテストスクリプトを組み込むことで、 アプリケーションのリグレッション（回帰）テストを行う
JMeter - Apache JMeter™
The Apache JMeter™ application is open source software, a 100% pure Java application designed to load test functional behavior and measure performance. It was originally designed for testing Web Applications but has since expanded to other test functions. What can I do with it? Apache JMeter may be used to test performance both on static and dynamic resources, Web dynamic applications. It can be u
MySQL のチューニング (ボトルネックの検出) - onk.ninja
MySQL のチューニング (ボトルネックの検出) こんにちは！ onk です。 SAPさんが各社とも「ソーシャルアプリは負荷対策が大事」って言っていますね。 弊社でも mixi アプリ(PC)，mixi アプリモバイルをリリースしたときはお祭り状態だったので， ふりかえりも兼ねて MySQL のボトルネックを調べる方法を書いてみました。 (幸い，モバゲーオープンゲームのリリース時はこれらの経験が役に立ったので何ともなかったです) といっても 9 割方 そもそもサーバの設定がおかしい 更新が多いテーブルなのに MyISAM エンジン for 文の中でクエリを発行 INDEX 張ってない データ量がえらいことになってる 辺りなんですけどねー。 基本は下から まず，ボトルネックを調べるときは下の層から上がっていくのが基本です。たぶん。 なので ssh でサーバに入って (LoadAverage
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
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