デシリアライズ速度の比較 ByteBuffer vs DirectBuffer vs Unsafe vs C - Blog by Sadayuki Furuhashi
OpenJDK や Hotspot VM には sun.misc.Unsafe という内部APIがあり*1、これを使うと ByteBuffer.getInt や ByteBuffer.getLong よりも高速にバイト列から整数値をデコードできるという。これを駆使することで、Cで実装された拡張ライブラリに匹敵する速度を出せるらしい。 それが本当なら、データ圧縮やハッシュ関数、シリアライザ/デシリアライザなどの実装を高速化できる。例えば、lz4 や xxhash のJava実装が Unsafe API を使用している*2：jpountz/lz4-java Prestoも、中間データのシリアライズ/デシリアライズにはすべて Unsafe API を使っている*3。 そこで、実際にベンチマークしてみた。 ベンチマーク内容 10MBのランダムなバイト列を生成する 先頭から1バイト読み出す その1バ
「分散システムのためのメッセージ表現手法に関する研究」 - 筑波大学大学院を卒業しました - Blog by Sadayuki Furuhashi
このたび筑波大学大学院を卒業し、修士号を取得しました。卒業にあっては本当に多くの方々にご助力いただきました。この場を借りて御礼申し上げます。ありがとうございました。 現在は起業して、12月からアメリカに在住しています。新たな価値を生み出すべく "下から上まで" システムの設計と開発に携わっており、エキサイティングな毎日を送っています。 修論シーズンに日本にいなかったので、修士論文はメールで送って提出し、卒業式にも出席していないというありさまなので、本当に卒業できたのかどうか実感がないのですが、友人によれば「学位記はあった」らしいので、きっと大丈夫でしょう。（写真はカリフォルニア州マウンテンビューにて） さて、せっかく時間を割いて書いたので、修士論文を公開することにしました。 分散システムのためのメッセージ表現手法に関する研究と題して、バイナリ形式のシリアライズ形式である MessagePa
hbstudy#10「ずばり動く！kumofs と ずばり動かないケース」 - Blog by Sadayuki Furuhashi
ずばり動く！kumofs と ずばり動かないケース と題して、hbstudy#10 で発表してきました。 序盤の趣旨は丸レク2010と共通しながらも、別の側面とストーリーから紹介してみました。 また今回は、列指向DBなどの他の分散データストアとの違いについても紹介しました。 kumofsは Dynamo で言うところの Eventually Consistent ではないのですが、今回は Eventually Consistent でポイントとなる Vector Clock についても少し紹介しています。 kumofsは double-hash-spaceという独自のアルゴリズムを使うことで、ノード増減時の一貫性を保っています。Vector Clock で問題となる、データの新旧が「比較不能」になることがないため、アプリケーションでマージ処理を実装する必要がありません。 目次 kumofs
並列イベント駆動I/Oフレームワーク「mpio」リリース - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散KVS kumofs のコードは、全体で約2万行です*1。 そのうち、ネットワークI/Oやプロトコルに関するコードは約1万行*2で、全体の約半分を占めています。 ロジックは残りの半分*3だけで実装されています。 この実例から分かりますが、kumofsのような分散アプリケーションを開発するにはI/O周りの実装が大変で、とてつもなく大きな障壁になっています。*4 さらに今日では、性能を稼ぐためにマルチスレッド化が必須です。また、多数のクライアントを少ないリソースで効率よく相手にするには、非同期・イベント駆動型のアーキテクチャも必要になります。さらに、究極的な性能を達成すべく GC を利用しない C++ においては、実装のみならず設計も大変です。 これに加えてソケットAPIの難解な挙動に対処にしなければならないため、C言語やC++によるネットワークプログラミングは、vimの使いこなしなどと同
54行で分散KVSを実装する（レプリケーション機能付き） - Blog by Sadayuki Furuhashi
Ruby と MessagePack-RPC があれば、簡単なkey-valueストレージは簡単に作れます。54行で書けます（レプリケーションと負荷分散機能付き。サーバー38行、クライアント16行）。 簡単なKVSをベースにして、ログ集計や遠隔デプロイ、遠隔管理機能などの機能を追加していけば、ちょっと便利なサーバープログラムをサクサク自作できるハズ。 この分散KVSは、（keyのハッシュ値 % サーバーの台数）番目のサーバーにkeyを保存します。また、サーバーの名前順でソートしたときの「次のサーバー」と「次の次のサーバー」にデータをレプリケーションします。 すべてのサーバーで同じ設定ファイルを使います。サーバーごとの設定は引数を自分のホスト名に書き換えるだけなので、デプロイが容易です。 MessagePack-RPC for Ruby を使うと、分散しないkey-valueストレージ*1は
分散Key-Valueストア「kumofs」を公開しました！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
分散Key-Valueストア kumofs を、本日オープンソースソフトウェアとしてリリースしました！ kumofs@SourceForge kumofs関連資料まとめ kumofsとは？ kumofs（クモエフエス）は、実用性を重視した分散データストアです。レプリケーション機能を備え、一部のサーバーに障害が発生しても動作し続けます。単体でも高い性能を持ちながら、サーバーを追加することで読み・書き両方の性能が向上する特徴を持ち、低コストで極めて高速なストレージシステムを構築・運用できます。 kumofsの大きな特徴は、システムの構成の簡単に変更できる点です。システムを止めることなく、簡単な手順でサーバーを追加したり復旧したりできます。アプリケーションには一切影響を与えません。 またkumofsは、広く利用されている分散キャッシュシステムの「memcached」と互換性のあるプロトコルを実装
Protocol Buffersは遅い - Blog by Sadayuki Furuhashi
Google の Protocol Buffers は、同技術と競合するバイナリシリアライズ形式である MessagePack と比べて、場合によっては 19倍 以上遅く、シリアライズ後のデータサイズは 7倍 以上になることがあります。平均的に見ると MessagePack の方が高速であり、高い性能が必要とされるなら Protocol Buffers より MessagePack を選択するべきです。 …とはいえどちらも非常に高速なので、実際にはそのAPIの違いで選んだ方が良い。Protocol Buffers と MessagePack は重視している点が異なり、使い勝手は大きく異なる。 Protocol Buffers とは何か Protocol BuffersはGoogleが開発したバイナリエンコード手法で、以下のような要素が提供されます： データフォーマットを記述するための言語（
Comet/Ajaxの上を行く技術 - Blog by Sadayuki Furuhashi
上を行くかどうかは知りませんが :-p Ajaxはクライアントの都合でサーバーに通信を仕掛けるpull型の通信ができ、Cometはサーバーが好きなタイミングでクライアントへデータを送りつけるpush型の通信ができるわけですが、新たに双方向の通信ができる技術を開発しました。 具体的には、JavaScriptとサーバーの間で双方向のRPCができます。すなわち、サーバーからクライアント側のJavaScriptのメソッドが呼べるし、逆にクライアント側からサーバー側のメソッドを呼ぶこともできます。 サーバー側で call("addMessage", "Hello!") とやると、JavaScript側の function addMessage(msg) { ... } という関数が呼ばれたりします。 この技術を使って、試しにチャットシステムを作ってみました ＞ デモ （ソースコード）*1 リアルタイ
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