先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
Kazuho@Cybozu Labs: パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ (BPStudy#25発表資料)
先週金曜日、BPStudy#25で、「パフォーマンスとスケーラビリティのためのデータベースアーキテクチャ」という題目で話をさせていただきました。その際に使用した発表資料は以下のとおりです。 1. Happy Optimization 最初に、最適化の考え方として、上限値を予測し、それを元にリソース配分を考える、という手法を説明しました。
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
Twitterがスケールに苦しむ理由 - スケールするサイトのアーキテクチャ考
Twitterのスケール関係で、面白い記事を発見したのでまとめ。 一時期「スケールしない」とか「動作が不安定」だとか言われ続けていたTwitter。5月ごろにslashdot.jpでも話題になっていた。論調は総じて「Twitterがスケールしないのは、Rubyを使っているから」というもの。 ところが同じ５月、「Why Can't Twitter Scale? Blaine Cook Tries To Explain（なんでTwitterってスケールしないの？）」という、blog紹介記事がSilicon Alley Insiderに掲載される。記事の元になったblogエントリは、Twitterの前チーフアーキテクトだったBlaine Cook氏によるもの。Cook氏によれば、TwitterのスケールとRubyは何の関係もないという。 Why Can't Twitter Scale? Blai
【レポート】Facebookのデータセンターに見るMySQL活用事例 - MySQLカンファレンス (1) 熱気に満ちた4日間 - MySQL Conference and Expo | エンタープライズ | マイコミジャーナル
4月14日から17日までの4日間、米カリフォルニア州サンタクララにおいて、MySQL Conference and Expo(以下、MySQLカンファレンス)が開催された。MySQL関連の最大のイベントである。セッションは有料で、日本円で10万円を超える金額にもかかわらず、参加登録者数は2,000人近くに達し※、日本からも多くのユーザーが参加していた。 ※ セッション参加のできない、展示会場のみの申し込み者も含む。 今回のMySQLカンファレンスでは、複数データセンターにまたがってMySQLを活用するような大規模事例、ペタバイト級の規模に挑戦する事例、MySQL Clusterの事例、Heartbeat + DRBDによる高可用性の事例など、さまざまな事例が発表された。とくにFacebookは、1万台のWebサーバ、800台のキャッシュサーバ(memcached)、そして1,800台のMy
KOF 2008 の発表資料 - naoyaのはてなダイアリー
KOF 2008 での発表資料「はてな流大規模データ処理」を以下にアップロードしました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/081108huge_data.ppt 一部参考文献からの引用 (Introduction to Information Retrieval から Vector space model の図、たつをの ChangeLog から転置インデックスの図) があります。この場を借りて感謝。 環境によってはおそらくフォントの表示がいまいちだと思いますが、ご了承ください。 追記 SlideShare にアップロードしました。 081108huge_data.pptView SlideShare presentation or Upload your own. (tags: linux mysql) 追記: メモリはディスクの 150 倍について
Kazuho@Cybozu Labs: フレンド・タイムライン処理の原理と実践
« MySQL のクエリ最適化における、もうひとつの検証方法 | メイン | MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話 » 2008年06月09日 フレンド・タイムライン処理の原理と実践 MySQL (InnoDB) に直接アクセスしてタイムライン処理を高速化する話に続きます。 Twitter が注目されるようになって久しい今日この頃ですが、友人の投稿を時系列に並べて表示する、というのは、Twitter に限らず Mixi の「マイミクシィ最新日記」やはてなブックマークの「お気に入り」等、ソーシャルなウェブサービスにおいては一般的な手法です。ですが、この処理 (以下「フレンド・タイムライン」と呼ぶ) は、一見簡単そうに見えて、実装には様々な困難が伴います。本記事では、「フレンド・タイムライン」を実現する、プッシュ型とプル型の二種類の手法について、その原
スケーラビリティとユーザービリティの話
先日のPhotoShareのスケーラビリティのエントリーに関しては、さまざまなご意見をいただき、とても良い勉強になっている。ただし、少し分かりにくかった部分があると思うのでそこに関して補足しておく。 サーバーのスケーラビリティに関してはすでに色々なところに書かれているが、今回の私が注目しているのは、どうやってサーバーのキャパシティを増やすか、という話ではなく、サーバーのキャパシティを超えたトラフィックが来てしまった際にどんな挙動をするように設計しておくのが良いか、という話である。 限られた資源を使って数万人・数十万人の人たちにサービスを提供するかぎり、予想外の急激なトラフィック増加でサーバーに過負荷がかかったりすることはどうしてもあるわけで、そこで問題となるのは、その手の過負荷をどうさばくか。 たとえば写真に付いたコメントを表示させる場合、「最新の情報をすぐに」表示するのが良いのが当たり前
mixi Engineers’ Blog » 期間限定の新機能「エコー」登場
こんにちは。mixi開発部のyouheiです。 今回は先日8月4日にリリースした「エコー」について書きたいと思います。 エコーとは まずはエコーとはどういう機能かのご紹介ですが、プロモーションページがございますのでそちらをご覧いただければ幸いでございます。 http://mixi.jp/guide_echo.pl いくつか抜粋しますと、 あなたの"今"を一言にしてみませんか？誰かに伝えたいこと、ひとりごと等、何でもOK！ 気軽な新コミュニケーション機能です。 たとえば、「今日はいい天気だな〜」という、ひとりごとから、「お腹すいたー！誰かランチにいこうよ！」というメッセージ的な使い方まで、「エコー」の楽しみ方はあなた次第！ マイミクシィ同士で「エコー」を使うとホームにお互いの書きこみが表示されます。 気になった書きこみには、返信することもできちゃいます。あなたがふと書きこんだ一言に、思わぬ返
The C10K problem
[Help save the best Linux news source on the web -- subscribe to Linux Weekly News!] It's time for web servers to handle ten thousand clients simultaneously, don't you think? After all, the web is a big place now. And computers are big, too. You can buy a 1000MHz machine with 2 gigabytes of RAM and an 1000Mbit/sec Ethernet card for $1200 or so. Let's see - at 20000 clients, that's 50KHz, 100Kbytes
memcachedを知り尽くす 記事一覧 | gihyo.jp
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mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「
mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ
今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基本はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬
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現場指向のレプリケーション詳説
「実現したいことを計算機の問題に置き換えることが『技術力』」、伊藤CTOが“はてな流”大規模データ処理の極意を語る：CodeZine