主要データベースの増え続けるdisk容量の対応事例 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、SRE の @masartzです。 今回は最近取り組んだ、メルカリの主要データベースの容量削減のお話をしようと思います。 TL;DR 主要データベースの容量を20%以上削減しました どういう状況だったか？ 何をしたか？ メルカリでは2017年11月現在、出品数は1日100万件を超えています。 なので、単純に日々多くのデータが増えていっています。 そのためデータベースのスケーリングは常に検討し、取り組まなければならない課題です。 今回扱ったデータベースはいくつかあるデータベースの中で商品テーブルを持つ、メルカリの主要データベースになります。 増え続けるデータに対応するための、テーブル分割を変則的な形で対応したのでその過程を紹介します。 前提：データベース分割方法 メルカリのデータベースには 会員情報や商品情報など、基本要素となるデータから、通知やお知らせメッセージなど付加的な機能
広告配信管理システムを支えるPHP - レガシーシステムからの段階的移行戦略 / phpcon2017
。PHPカンファレンス2017での発表資料です。
複雑さに潜り込む - 大規模PHPアプリケーションにおける例外・モニタリング・ロギング - すずけんメモ
みなさん、PHP書いてますか？ここ2ヶ月くらいPHPも書いていたのでその話を書きます。 この記事はVOYAGE GROUP techlog / Advent Calendar 2016の記事です。 例えば以下のような話に身に覚えはありませんでしょうか。 例外がどこかで握りつぶされており、例外的状況なのにエラー表示がまちまち。レスポンスステータスも一貫性がない。エラーログが適切に出ていない。 エラーログ出力用コードがいろんなところで散乱している。エラー文字列整形のための適当なヘルパメソッドがクラスごとに実装されている。 エラーごとにエラー表示のためのメッセージを設定するのが面倒になり、「システムエラーが起きました」とだけ表示されるようになってしまった。 例外ハンドリング周りのコードは考えるのが面倒なのでコピペだらけになっている。 オブジェクトの依存関係がクラスのプロパティに大量に埋め込まれて
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技術的負債と向き合う
