稼動統計情報を活用しよう(2) — Let's Postgres
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 笠原 辰仁 稼動統計情報を取得してみよう では、実際に稼動統計情報を取得してみましょう。稼動統計情報は、PostgreSQLのテーブルやビューの形で提供されています。pg_stat_* という名称のテーブル/ビューがそれらに当たります。そのため、取得にはSQLを用います。なお、psqlの\dコマンドなどでpg_stat_*のビュー定義を見てみると、pg_stat_get_*() 関数で各種情報が取得されていることが分かると思います。稼動統計情報を直接取得するには関数を使うのですが、それをビュー経由でユーザが閲覧できるようになっています。本項では、pg_stat_*で提供されているビューを読み解いていくことにします。 それでは、前ページの冒頭で紹介した情報について具体的に解説していきます。下記は稼動統計情報の中でも多用される情報ですので、覚えておくと
長い文字列が格納されるカラムに対してINDEXを張る場合には、プリフィックス長を指定してみる - Enjoy*Study
CHAR、VARCHAR、BINARY、そして VARBINARY カラムには、インデックス プリフィックス長を指定する為に col_name(length) 構文を利用して、カラム値の最初に部分だけを利用するインデックスを作成する事ができます。BLOB と TEXT カラムもまたインデックスする事ができますが、プリフィックス長を与える 必要があります。。プリフィックス長は非バイナリ文字列タイプには文字で指定され、バイナリ文字列タイプにはバイトで指定されます。これは、インデックス エントリはCHAR、VARCHAR、そして TEXT カラムのそれぞれのカラム値の最初の length 文字で、そして BINARY、 VARBINARY、そして BLOB カラムのそれぞれのカラム値の最初の length バイトで成り立っているという事です。 ここに表示されているステートメントは、 name カ
Azure Premium Storage: ハイ パフォーマンス用に設計する - Azure Virtual Machines
適用対象: ✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ フレキシブル スケール セット ✔️ 均一スケール セット この記事では、Azure Premium Storage を使用して高パフォーマンスのアプリケーションを構築するためのガイドラインを示します。 このドキュメントで説明する手順は、アプリケーションで使用されているテクノロジに適用できるパフォーマンスのベスト プラクティスと組み合わせて使用できます。 ガイドラインを示すために、このドキュメント全体を通じて、Premium Storage で実行されている SQL Server を例として使用しています。 この記事では、ストレージ層のパフォーマンスのシナリオに対処していますが、アプリケーション層を最適化する必要があります。 たとえば、Premium Storage で SharePoint ファームをホストしている場合
CPU使用率100％のWebサーバをOSのチューニングだけでCPU使用率20%まで改善する - 人間とウェブの未来
こんばんは、 @matsumotoryです。 hb.matsumoto-r.jp 上記エントリにおいて、プロセスの大量メモリ確保に伴うページテーブルサイズとベージテーブルエントリ数の肥大化によるcloneやexecveの性能劣化とCPU使用時間の専有問題、および、それらの解決方法についてシステムコールレベルで確認しました。 そこで今回は、システムコールやそのカーネル内部の処理の性能、というよりは、より実践的な環境であるApache httpdとmod_cgiを用いて、phpinfo()を実行するだけのCGIに対してベンチマークをかけた時にどれぐらいCPUのidleが空くか、システムCPUの使用量が変わるかを、前回示した解決方法の1つであるHugePagesを使うかどうかの観点で比較してみましょう。 特定条件下のWebサーバ環境のシステムCPUに起因する高負荷問題から、システムコールやカーネ
OpenMAMA | OpenMAMA.org
High Performance Messaging and Market Data API Unlocking the raw performance and scalability of Market Data systems for both proprietary and Open Source messaging solutions via a single API with bindings for C, C++, C# and Java. Latest Release 6.3.0 OpenMAMA is an open source project that provides a high performance middleware agnostic messaging API that interfaces with a variety of message orient
Linux Systems Performance 2016
Talk for PerconaLive 2016 by Brendan Gregg. Video: https://www.youtube.com/watch?v=CbmEDXq7es0 . "Systems performance provides a different perspective for analysis and tuning, and can help you find performance wins for your databases, applications, and the kernel. However, most of us are not performance or kernel engineers, and have limited time to study this topic. This talk summarizes six import
6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst
NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。 パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。 この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を
Linux Tips - HDDベンチマーク手順＋性能測定結果一覧（hdparm,dd,bonnie++）
Linux Tips – HDDベンチマーク手順＋性能測定結果一覧（hdparm,dd,bonnie++） システムのパフォーマンスが思うように上がらない場合、ハードディスクのIO性能がボトルネックになっているケースが多く見られます。 システムの環境構築が完了した後には、ハードディスクのIO性能を必ず測定しておきましょう。ここで紹介するHDDベンチマークを実行して、測定結果の妥当性を評価することによって、ほとんどのケースでディスクIO性能に起因する性能問題を未然に検知することが可能です。 ハードディスクのIO性能を左右する要素システムのパフォーマンスが思うように上がらない場合、ハードディスクのIO性能がボトルネックになっているケースが多く見られます。 以下に主要な項目を挙げるように、ハードディスクのIO性能は様々なシステム構成要素やその設定によって左右されます。システムのインフラ基盤で性能
Oracle ORIONの使用方法 （Linuxディスクベンチマーク）
Oracle社が提供するディスクIO性能ベンチマークツール「ORION」を用いて、Linux環境上でディスクのIO性能を測定する際の手順メモです。 「ORION」は、Oracle DatabaseのIO制御プログラムをベースにして作成されており、RDBMSの様々なワークロードパターンをシミュレートしてディスクIO性能を測定できる優れたベンチマークソフトです。Windows版・Linux版・Solaris版・AIX版・HP-UX版が提供されており、異なるプラットフォーム間でディスクIO性能を比較する用途でも利用できます。 動作確認環境CentOS 6.2 （2.6.32-220.el6.x86_64 #1 SMP） Filesystem : ext4CentOS 5.8 （2.6.18-308.el5 #1 SMP) Filesystem : ext3Oracle ORION 11.1.0.
The Performance of Open Source SoftwareWarp
The Performance of Open Source Software Warp Kazu Yamamoto, Michael Snoyman, and Andreas Voellmy Warp is a high-performance HTTP server library written in Haskell, a purely functional programming language. Both Yesod, a web application framework, and mighty, an HTTP server, are implemented over Warp. According to our throughput benchmark, mighty provides performance on a par with nginx. This artic
hasql
Root of the "hasql" ecosystem. This library provides connection management, execution of queries and mapping of parameters and results. Extended functionality such as pooling, transactions and compile-time checking is provided by extension libraries. For more details and tutorials see the readme. The API comes free from all kinds of exceptions. All error-reporting is explicit and is presented usin
Linux Profiling at Netflix
This talk discusses Linux profiling using perf_events (also called "perf") based on Netflix's use of it. It covers how to use perf to get CPU profiling working and overcome common issues. The speaker will give a tour of perf_events features and show how Netflix uses it to analyze performance across their massive Amazon EC2 Linux cloud. They rely on tools like perf for customer satisfaction, cost o
Visualisation of Haskell Performance
Visualisation of Haskell Performance Submitted in accordance with the requirements for the degree of Doctor of Philosophy to the University of Leeds, School of Computing June 2014 Author: Peter Moritz Wortmann Supervisor: Dr. David Duke Advisors: Dr. Simon Marlow Dr. Satnam Singh The candidate confirms that the work submitted is his/her own, except where work which has formed part of jointly autho
Intel(R) Core(TM)2 Duo Processor Overview
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
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
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