AWS Lambda SnapStartを利用してJava Lambda関数高速化の可能性を探る | TECH | NRI Digital
こんにちは、NRIデジタルの島です。 昨年のre:Inventにて、AWS Lambda（以下Lambda）にコールドスタートの性能を大幅に改善し、初回起動を高速化する「SnapStart機能」のリリースが発表されました。 New – Accelerate Your Lambda Functions with Lambda SnapStart サーバレスアーキテクチャであるLambdaを使用してアプリケーションを構築する際、必ず課題となるのが「コールドスタートにおける処理遅延」です。特にJavaの場合フットプリントも大きく、またJIT（Just-In-Time）等アプリケーションアーキテクチャの特性上初動が遅いです。ひとたびコードが最適化されると他の言語よりも高速になりますが、初動時からスピードが求められるサーバレスアーキテクチャとの相性はあまり良くないです。これが原因で「Lambdaには
Rustで進化するPayPayのスケーラビリティ
PayPayの6年の歴史の中で、私たちは急速な成長を遂げてきました。現在、6700万人以上のユーザーにサービスを提供し、日々数百万件の決済を処理しています。しかし、これを成功させるためには、トラフィックと信頼性の要求を満たすための技術的な挑戦が伴います。 PayPayは設立当初からJavaとNodeJSを採用しており、これらの技術は非常にうまく機能してきました。しかし、成長に伴いサービスをスケールアップする必要が生じ、これによりKubernetesクラスターでのCPUとメモリの使用量が増加しました。これにはサーバーコストの増加が伴います。 2023年末、私たちはコアサービスでのトラフィックをより効率的に処理する方法を模索し始め、GraalVMやGo、Rustなどさまざまな技術を調査しました。Rustは、その優れたパフォーマンスとメモリの安全性が保証されていることから、PayPayの多くのユ
クラウドネイティブ環境におけるJavaチューニングの進め方 〜 20,000rpsをさばく超PayPay祭の事例
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ショッピング統括本部の川口です。 本記事では、2022年2月から3月にかけて開催された超PayPay祭の事例をもとに、クラウドネイティブ環境におけるJavaチューニングの進め方について解説します。 本記事の内容は2022年6月19日に開催された、JJUG 2022 Springで発表した内容をベースにしています。 Yahoo!ショッピングにおける超PayPay祭は高負荷 超PayPay祭は全国のPayPay加盟店とオンラインショップでお得に買い物をお楽しみいただける大規模キャンペーンです。Yahoo!ショッピングにおいても、PayPayポイントがもらえるキャンペーンなどさまざまなお得な施策が実施されます。超PayPay
なぜ Go では何百万もの Goroutine を作れるのに Java は数千のスレッドしか作れないのか?
なぜ Go では何百万もの Goroutine を作れるのに Java は数千のスレッドしか作れないのか? (この記事は Why you can have millions of Goroutines but only thousands of Java Threads の翻訳です) 経験のあるエンジニアならば JVM 言語で次のようなエラーを見たことがあるでしょう。 [error] (run-main-0) java.lang.OutOfMemoryError: unable to create native thread: [error] java.lang.OutOfMemoryError: unable to create native thread: [error] at java.base/java.lang.Thread.start0(Native Method) [erro
JMH - Java Microbenchmark Harness
JMH is short for Java Microbenchmark Harness. JMH is a toolkit that helps you implement Java microbenchmarks correctly. JMH is developed by the same people who implement the Java virtual machine, so these guys know what they are doing. This JMH tutorial will teach you how to implement and run Java microbenchmarks with JMH. Why Are Java Microbenchmarks Hard? Writing benchmarks that correctly measur
［速報］Java 13が登場。ZGCの改善やSwitch式の実現など新機能。 Oracle Code One 2019 － Publickey
2017年9月に登場したJava 9以降、Javaは6カ月ごとに「フィーチャーリリース」と呼ばれるメジャーアップデートが行われています。Java 13は、今年3月に登場したJava 12に続くメジャーアップデートです。 Java 13のおもな新機能は、Application Class-Data Sharing機能を拡張した「Dynamic CDS Archives（JEP 350）」、ZGCガベージコレクタを改善し使われていないヒープメモリを返却する「ZGC: Uncommit Unused Memory（JEP 351）」、Project Loomの一部として既存のSocket APIを再実装した「Reimplement the Legacy Socket API（JEP 353）」、Switch式を可能にする「Switch Expressions（JEP 354）」（プレビュー）、J
Effective Java 3rd ed. の次は Optimizing Java を読もう。 | by mocobeta | Medium
# タイトルはちょっと大げさ？ですが，推しの気持ちを込めて。 Optimizing Java (O’Reilly Media, 2018) という本を読んで，良かった（語彙）ので紹介です。 Optimizing JavaというJavaパフォーマンス系の書籍が面白そう書籍名でググると，日本語だとこちら ↑ の記事1件しか見つからなかったので，オーガニック検索でレビューを探している人向けに，感想を残しておこうかなと。 なにが書かれているのか 書籍名が示す通り，Java のパフォーマンスチューニングに関する本です。同じくオライリーから出ている「Java パフォーマンス」と守備範囲がかなり重なっています。が，こちらのほうが新しく(*1)，JVM (*2) のしくみ，特にハードウェアやOSレベルまで踏み込んだ記述が多めです。多め，というより「JVM徹底入門」というタイトルのほうが適切なのでは…と思う
ben-manes/caffeine · GitHub - A high performance caching library for Java 8
Caffeine provides flexible construction to create a cache with a combination of the following optional features: automatic loading of entries into the cache, optionally asynchronously size-based eviction when a maximum is exceeded based on frequency and recency time-based expiration of entries, measured since last access or last write asynchronously refresh when the first stale request for an entr
Comparing Rust and Java — Llogiq on stuff
28 February 2016 This post compares Rust-1.8.0 nightly to OpenJDK-1.8.0_60 It may not be obvious from my other blog entries, but I work as a Java developer. I also freely confess to enjoy it, which probably makes me part of some minority. However, if you’ve been reading some of my other posts, you’ll be hard-pressed to overlook the fact that I really enjoy programming in Rust, too. So, given that
The thoughts of Norman Maurer and more
If you are familiar with the JVM or JIT you may know that there is a little magic happen that is called inlining. Inlining is often mention as one of the most powerful things the JIT can do to optimize your code while it is executed it at the same time. But what is inlining and why the heck does it make things faster? Inlining is a technique that will basically just "inline" one method in another
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Java vs. Kotlin — Part 1: Performance
Go vs Java naot - Which programs are fastest? (Benchmarks Game)
OpenJDK: jmh
Performance measurement with JMH - Java Microbenchmark Harness
Performance improvement of using lambda expressions with...
Beyond Java
Efficient data transfer through zero copy
Thomas Wuerthinger @thomaswue@mastodon.online 💙 on Twitter: "Main performance trade-offs between just-in-time (JIT) and ahead-of-time (AOT) compilation. With @graalvm you have… https://t.co/lxtaXZhBbr"
『StringBuilderの初期化方法パフォーマンス比較』
