Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング - tehepero note(・ω<)
2016 - 08 - 12 Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング Docker Linux もう半年くらいフルDockerでmicroservicesなサービスを運用してるんですが、イマイチパフォーマンスを出し切れていないなという面がありまして、今回Dockerホストの TCP カーネル パラメータを抜本的に見直しました。 そしたら劇的に症状が改善して、 インスタンス 数も削減できた上に安定して メシウマ状態 になったので紹介します。実際効果があったのでチューニングポイントとしてはある程度正解であったと考えていますが、もちろん扱ってるアプリケーションの特性にもよるはずなので一つの ケーススタディ であることをご了承頂ければと。 前提 まずは今回のお話の前提を。こんな環境です。 EC2 c3.xlarge ホストは Ubuntu （EC2 Opt
nfsiostat で NFS の I/O レイテンシや IOPS を調べる - ablog
NFS で iostat の await と svctm のような情報を取れるツールが欲しいと思っていたら nfsiostat という素敵なツールを見つけた。await にあたるのが avg exe (ms)、svctm にあたるのが avg RTT (ms) だと思う。 iostat の await と svctm の意味は Linux の iostat の出力結果を銀行のATMに例えて説明してみる - ablog 参照。 書式 $ nfsstat <interval> 実行例 ops/s: 秒間の read または write リクエストの発行回数 kB/s: 1秒間に read または write されたサイズ（KB） kB/op: 1回の read または write の秒間の平均サイズ（KB） avg RTT (ms): カーネルが RPC リクエストを発行してから応答までの時間
Linuxパフォーマンス調査などで使うコマンドメモ - Qiita
パフォーマンスなどの調査をする時に利用する便利コマンドメモ。 これないぞ、あれないぞなどあると思いますがとりあえず本などを参考にまとめたものをピックアップしています。 参考 [24時間365日] サーバ/インフラを支える技術 ‾スケーラビリティ、ハイパフォーマンス、省力運用 (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 絵で見てわかるシステムパフォーマンスの仕組み CPU使用率やメモリなど全体の概要把握 top デフォルトでは3秒ごとにOSで利用しているプロセスの数や状態、またOS全体のシステムリソース状況が分かります。 パフォーマンスが悪い場合にOS全体としてどのリソースの利用が多いのか(CPU負荷なのかメモリ利用率が高いのか)などの判断に有用だと思われます。 top - 22:36:56 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.02, 0.
Broken Linux Performance Tools 2016
Broken benchmarks, misleading metrics, and terrible tools. This talk will help you navigate the treacherous waters of Linux performance tools, touring common problems with system tools, metrics, statistics, visualizations, measurement overhead, and benchmarks. You might discover that tools you have been using for years, are in fact, misleading, dangerous, or broken. The speaker, Brendan Gregg, has
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
プロセスのランキュー待ち時間とI/O待ち時間を調べる - ablog
cat file|awk では実行時間 < CPU時間となっていますが、cat が I/O wait していないとは限りません。実行時間は単純に終了時間 - 開始時間で算出しますが、CPU時間はプロセスのCPU時間を getrusage システムコールで取得します。catのプロセスと awk のプロセスが並列実行されている期間があるため、実行時間 < CPU時間となっています。例えば、CPUバウンドな2プロセスがほぼ完全に並列実行されると、実行時間 * 2 ≒ CPU時間 となったりします。 （中略） 大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablog と書きましたが、プロセスの ランキュー待ち時間は /proc//sched の2列目(sched_info.run_delay) I/O待ち時間は /proc//schedstat の se.stati
大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablog
以下、長々と書いてますが、結論は ”私の環境で”大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むと速い理由 - ablogに書いてます はじめに awk file より cat file|awk のほうが速いという以下のブログエントリが興味深いので調べてみました。 ちなみに cat file|awk が速くなる環境は稀で、巷では awk file のほうが速い環境のほうが多いようで、どちらが速いかは環境依存です。 [root@localhost sample]# cat command1 awk '$5 ~ /((26|27|28|29|30)\/Jun|(01|02|03)\/Jul)/{ print }' sample.txt > result1.txt （中略） [root@localhost sample]# time sh command1 real 0m53.92
Etsukata blog: FreakOut DSP 入札サーバの CPU 使用率を 30% 削減する Performance Tuning
はじめに 勤務先の FreakOut 社では RTB で広告枠を買い付ける DSP の開発・運用を行っています。RTB とは、インターネット広告のインプレッションが生じる毎に、広告枠の競争入札を行う仕組みです。 DSP とは、 RTB において、競争入札をする側のシステムになります。広告枠/広告を見ている人 に対し、最適な広告を、最適なタイミングで届ける機能を広告主に提供する仕組みです。 FreakOut DSP は最適な広告探索・入札価格調整のため、非常に多くのデータを参照し、沢山の演算処理を行います。広告を見ている人が過去にアクセスした Web ページの情報や検索ワード、さらに 広告がクリックされる予測確率(過去のログから機械学習で算出) などを参照し、入札価格を決定するのです。そのため、DSP で入札を担当するサーバは CPU がボトルネックになっており、台数も数百台に嵩んでいます。
Velocity 2015 linux perf tools
Video: https://www.youtube.com/watch?v=FJW8nGV4jxY and https://www.youtube.com/watch?v=zrr2nUln9Kk . Tutorial slides for O'Reilly Velocity SC 2015, by Brendan Gregg. There are many performance tools nowadays for Linux, but how do they all fit together, and when do we use them? This tutorial explains methodologies for using these tools, and provides a tour of four tool types: observability, benchma
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
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はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena
