Image::Imlib2 を使ってサーバ上の画像を一括圧縮
ブログを自宅サーバから sakuta VPS へ移行しましたが、1.5G プランなのでディスク容量は 50GB しかありません。デジタル一眼で撮った写真を今までは気兼ねなくバシバシとアップロードできていたのですが、移行した時点でディスク使用量が 30% 近くまで行ってしまいました。 # df -k Filesystem 1K-ブロック 使用 使用可 使用% マウント位置 /dev/hda2 17634636 7249188 9444844 44% / /dev/hda1 101086 11918 83949 13% /boot tmpfs 771224 0 771224 0% /dev/shm /dev/hdb1 30961664 10937264 18451640 38% /home 今後を考えると画質を見た目変わらない程度で圧縮をかけておきたいなぁ〜と思って、perl script を
IO Accounting 機能で I/O 負荷の高いプロセスを特定
随分久々の Linux ネタです。以前にロードアベレージに関する考察などの記事も書きましたが、多くのサーバーサイドエンジニアはサーバ負荷と日々戦っていることかと思います。過去多くの場合、負荷の原因特定はおおよそ下記のような手順で分析をしていたことかと思います。※詳しい手順は別エントリとして記載予定。 top をみて上位に張り付いているプロセスを確認しつつ CPU or I/O のどちらが原因か判別 ps を使ってプロセスの状態を確認して(T),(D)の状態から CPU or I/O のどちらが原因か判別 vmstat で procs の r, b の数、swap の si, so の状態、I/O の bi, bo の状態を確認 iostat を使って disk の read/write の状態をさらに詳しく確認 sar を使って os の状態をさらに詳しく確認 おおよその原因特定から設定を
Perl スクリプトで遅い場所を特定する方法 - Devel::Profiler / Devel::NYTProf
今仕事で書いてる Sledge アプリがあるのですが、先日負荷テストを行った結果びっくりすることに現行アプリの１０倍遅いことが判明してしまいました・・・orz Sledge フレームワーク自身が重くないことは今までの経験でわかってるのですが、どうにもソースを見直しているだけでは原因が特定できない・・・そんな活躍するのがプロファイラです。プロファイラの御陰で遅いヶ所を特定することができ、無事に想定するパフォーマンスを得ることができました。この内容に関してはまた別エントリにて。 さて、プロファイラを使うとプログラム実行時の各種情報を収集し、性能解析を行うことが可能です。プロファイラについてもう少し詳しくしるには 性能解析 - Wikipedia あたりを読むと良いでしょう。 プロファイラ（英: Profiler）は性能解析ツールであり、プログラム実行時の各種情報を収集する。特に、関数呼び出しの
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