些末なコードレビュー - naoyaのはてなダイアリー
朝起きて布団から出るのがつらいので、HBFav をつらつらと眺めていた。 あるサービスの JavaScript が重いとか、そのコードが難読化されてないとか、担当者とおぼしき人間が書いたコメントがそのまま残ってるから消しましょうよとか、そんなことが書かれていた。JavaScript が重い、という話は結局そのサービスの JavaScript が重かったのではなく、ユーザーが自分で導入した広告が重いというだけの話だった。 コードが難読化されていない、趣味の製品ではなく会社の製品なのでコメントそのまま残ってるから消しましょう･･･実にくだらない。 ところで話は変わってコードレビューについて。 コードレビューに慣れないチームが、何の考えもナシにコードレビューを始めるととにかく気になったこと大小様々な指摘が行われることになる。一見、いろいろな指摘が出て議論が活発になっているように見えるが、だいたい
近頃の開発環境 : Mosh、z、tmux、Emacs、Perl について - naoyaのはてなダイアリー
昨日は年始の挨拶ついでに ELPA について脈絡もなく突然書きましたが、引き続き近頃の開発環境についてもだらだらと書いてみよう。 Mosh mosh というと一部の人間はひげなんとかさんが開発しているモナー的なあれを思い浮かべるかもしれないがそうではなく、mobile shell のことである。 思い切り簡略化して言うと「快適なssh」。回線が不安定な所でもエコー遅延など全く気にせず使えるし、Mac をスリープさせて復帰させたときもリモートホストにそのまま繋がりっぱなしのように見せかけてくれたりする。 詳しくはこの辺を。 mosh: MITからモバイル時代のSSH代替品 - karasuyamatenguの日記 インストールはリモートとローカル両方に必要ですが、まあ大概パッケージがあると思います。EC2 の Amazon Linux でも yum レポジトリの EPEL を有効にすれば y
エンジニアの不安と壁 - naoyaのはてなダイアリー
このところ、KLab×はてな エンジニア応援ブログコンテストというのを開催していまして、エンジニア人生に関するちょっとした小話をブログに書いていただくと、内容によっては、シリコンバレーに行けたり、iPad が貰えるかもしれない。という企画です。「え、ブログ書くだけでシリコンバレー? 」 なかなか太っ腹な企画です。 よい機会なので、宣伝がてら、自分もちょっと、昔話をしてみたいと思います。 振り返ってみると、自分がエンジニアとして経験を積むなかで、「ここが壁だったな」と思うところがぼちぼちありました。それが何で壁に感じたのかといま改めて考えると、いずれも体系的な知識がなかったために、それを乗り越えるための指針がなかったというのが大きかったように思います。 きれいなコードを書くにはどうしたらいいんだろう? 負荷分散って、どうやるんだろう? 溜め込んだデータをうまく活用するには、どうしたらいいんだ
naoyaのはてなダイアリー - sched_setaffinity(2) を使って任意のプログラムを任意のCPU上で動かす
Linux 2.6 には sched_setaffinity(2) というシステムコールがあり、これを利用して任意のスレッドを(マルチCPU環境下で)特定の CPU で実行させることができます。http://www-06.ibm.com/jp/developerworks/linux/051028/j_l-affinity.shtml によるとリアルタイムプロセスでマネージャとなるスレッドをこのシステムコールで特定の CPU に固定する...といった応用が考えられるそうです。 へえ、と思ったのでちょっと遊んでみました。LD_PRELOAD を使って任意のプログラムを任意の CPU に固定して動かしてみます。GCC の __attribute__)((constructor))( で sched_setaffinitiy(2) を呼びます。(参考: http://0xcc.net/blog/
マルチスレッドのコンテキスト切り替えに伴うコスト - naoyaのはてなダイアリー
また Linux カーネルの話です。 Linux では fork によるマルチプロセスと、pthread によるマルチスレッドでの並行処理を比較した場合、後者の方がコストが低く高速と言われます。「スレッドはメモリ空間を共有するので、マルチプロセスとは異なりコンテキストスイッチ時にメモリ空間の切り替えを省略できる。切り替えに伴うオーバーヘッドが少ない。」というのが FAQ の答えかと思います。 が「オーバーヘッドが少ない」と一言にいわれても具体的にどういうことなのかがイメージできません。そこで Linux のスレッド周りの実装を見て見ようじゃないか、というのが今回のテーマです。 3分でわかる(?) マルチプロセスとマルチスレッド まずはうんちく。マルチプロセスとマルチスレッドの違いの図。以前に社内で勉強会をしたときに作った資料にちょうど良いのがあったので掲載します。Pthreadsプログラミ
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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