Git で全ブランチから検索ググったけどmacOSでぱっと動くのがなかったのでメモがてら書く。 全ローカルブランチから検索 % git grep keyword $(git branch | colrm 1 2) リモート含む全ブランチから検索 % git grep keyword $(git branch -a | colrm 1 2)
Fastly に入社しました
Summary in English: Joined Fastly, will continue my work on H2O there as an open-source developer. 2017年1月1日付で、Fastly 社へ転職したので報告いたします。 過去５年間、DeNA では R&D 的な立場から、様々な基盤的ソフトウェア（オープンソースになったものもありますし、クローズドなものもあります）の開発に携わってきました。 最近２年間は、同社のゲーム用サーバに端を発するオープンソースの HTTP/2 サーバ「H2O」の開発に従事してきましたが、その実装品質が高く評価され、世界有数のコンテンツ配信ネットワーク（CDN）である Fastly で採用された他、大規模なウェブサービス事業者で採用にむけた動きが進むなどの成果が出つつあります。 また、H2O における実装経験をもとに、H
雑なツイートをしてしまったばかりにrubyを高速化するはめになった俺たちは！
逆に言うと、Rubyの文字列型の内部実装がropeになれば、freezeしてもしなくても変わらない速度が出るようになって、結局freezeする必要なんてなかったんやーで丸く収まるんじゃないの？と思いました #雑な感想 — Kazuho Oku (@kazuho) October 6, 2015とツイートしたところ、処理系の中の人から @kazuho 文字列を弄る話じゃなくて、文字列の identity の話なので、ちょっと関係ないかなぁ、と — _ko1 (@_ko1) October 6, 2015みたいなツッコミをもらって、うっすみません…ってなってRuby VMのコードを読むことになったわけです。 で、まあ、いくつか気になる点があったので手をつけてしまいました。 1. オブジェクト生成のホットパスの最適化 ホットスポットだとされていたところのコードを読んでると、オブジェクト生成の際に
Kazuho's Weblog: さらば、愛しき論理削除。MySQLで大福帳型データベースを実現するツール「daifuku」を作ってみた
さらば、愛しき論理削除。MySQLで大福帳型データベースを実現するツール「daifuku」を作ってみた 先のエントリ「論理削除はなぜ「筋が悪い」か」で書いたとおり、データベースに対して行われた操作を記録し、必要に応じて参照したり取り消したりしたいという要求は至極妥当なものですが、多くのRDBは、そのために簡単に使える仕組みを提供していません。 daifukuは、RDBに対して加えられた変更をトランザクション単位でRDB内にJSONとして記録するためのストアドやトリガを生成するコマンドです。 % daifuku dbname tbl1 tbl2 > setup.sql のように実行すると、指定されたテーブル（ここではtbl1とtbl2）にセットすべきトリガや、更新ログを記録するためのテーブル「daifuku_log」を生成するCREATE TABLEステートメントなど、必要なSQL文をset
論理削除はなぜ「筋が悪い」か
「論理削除が云々について - mike-neckのブログ」を読んで。 データベース設計において、「テーブルの書き換えをするな、immutableなマスタと更新ログによって全てを構成しろ」というこの記事の主張はモデリング論として全く正しい。 だが、残念なことに、ディスクやメモリが貴重な資源だった時代の技術であるRDBは、そのようなモデリングに基づいて設計されたデータベースには必ずしも適していない。 第一の問題は、RDBに対してなされる様々な「更新」（トランザクション）は不定形（どのテーブルをどのように修正するかはアプリケーション依存）だという点。不定形な「更新」を時系列にそってRDBに記録していくのは、設計と並走性の点において困難あるいは煩雑なコーディングが必要になる（というか、そのような「イベント」による「変化」はREDOログに書き、その更新された「状態」をテーブルに反映していくというのが
Kazuho's Weblog: 「技術的負債」は避けるべき？ - 割引率を使って考えてみた
「技術的負債」をコントロールする定量評価手法への期待 からの続きです。 ソフトウェアサービス企業における技術責任者の最も重要な仕事のひとつが、エンジニアリングの効率化です。そのためには、サービスの初期開発コストだけでなく、運用コストを織り込んだ上で正しい技術的判断を行っていく必要があります。 「技術的負債」という言葉は、この運用コスト最適化の重要性を指摘する上で、とてもキャッチーなフレーズだと考えられます。しかし、「技術的負債」を産まないように、あるいは負債を早めに返していこうとすると、開発工数が大きくなってしまうという問題もあります。 初期開発コストと運用コストのバランス注1を、どのようにとっていけば良いのでしょう？ 同等の機能を提供する「ソフトA」と「ソフトB」を考えてみます。ソフトAは、初期開発工数が6だが、２年目以降の維持工数が毎年4かかるとします注2。ソフトBは、初期開発工数が1
sprintf を最大10倍以上高速化するプリプロセッサ「qrintf」を作った
最近H2OというHTTPサーバを書いているのですが、プロファイルを取ってみるとsprintfが結構な時間を食っていて不満に感じていました。実際、sprintfは数値や文字列をフォーマットするのに十徳ナイフ的に便利なので、HTTPサーバに限らず良く使われる（そしてCPU時間を消費しがちな）関数です。 では、sprintfを最適化すれば、様々なプログラムが より高速に動作するようになるのではないでしょうか。ということで作ったのが、qrintfです。 qrintfは、Cプリプロセッサのラッパーとしてソースコードに含まれるsprintfの呼出フォーマットを解析し、フォーマットにあわせたコードに書き換えることで、sprintfを高速化します。 たとえば、以下のようなIPv4アドレスを文字列化するコード片を sprintf( buf, "%d.%d.%d.%d", (addr >> 24) & 0xf
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