なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
実録、ほぼ無停止なMySQLのフェイルオーバ (動画もあるよ) - （ひ）メモ
レプリケーションしてるMySQLで、マスタやスレーブが障害停止した場合のリカバリプラン でも掲げたゴールである、「マスタが落ちてもぐーすか寝ていられるようにしたい」がほぼできたので、ほとんどサービスが停止することなく、フェイルオーバする様をスクリーンキャストに収めました。 埋め込みプレイヤーだと、小さくてわからないと思うので、リンク直接でみてください。 http://www.irori.org/pub/mysql-mm.mov 登場するホスト 登場するホストは2台、db901とdb902です。 最初は、db901が更新系クエリを受けるプライマリでdb900の浮動IPアドレスを持っています。 画面分割 画面は5分割しています。 左上 = 「select sysdate(),@@server_id」をdb900に対して(sleep 1しながら)延々と実行しまくりんぐ 右上 = ping -n
楽天、分散キー・バリュー型データストア「ROMA」のソースコードを公開
写真1●楽天テクノロジーカンファレンスでソースコード公開を発表するROMAの開発者 西澤無我氏（左）と、Rubyの開発者で楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏（右） 楽天は2009年10月24日、同社が独自開発した分散キー・バリュー型データストア「ROMA」をオープンソース・ソフトウエアとして公開した。ROMAはスケールアウトが容易で、耐障害性の高いデータストア。「楽天市場」と「楽天トラベル」で、ユーザーによる閲覧履歴の保存にROMAを使用している。同日に開催した「楽天テクノロジーカンファレンス」に合わせて、「github」でソースコードを公開した。 ROMAは、楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏（プログラミング言語「Ruby」の開発者）と協力して、2007年から開発してきた分散キー・バリュー型データストアである（写真1）。Rubyを使った大規模システムを実現するための分散処
サーバは仮想化されるべきだが、データベースには気をつけろ － Publickey
StorageIOblog » Blog Archive » Should Everything Be Virtualized? The Server Storage IO Groupのアナリストが書いているブログ「StorageIOblog」に、「Should Everything Be Virtualized?」（すべては仮想化されるべきなのか？）というエントリがポストされました。 すべてのサーバ、I/O、ストレージは仮想化されるべきなのか？ という問いに答えるエントリになっています。 Unfortunately consolidation is commonly misunderstood to be the sole function or value proposition of server virtualization given its first wave focus.
データベース負荷テストツールまとめ(2) - SH2の日記
データベース負荷テストツールまとめの第2回です。 前回はTPC-Bベース、TPC-Wベースのものから6つのツールをご紹介しました。今回はTPC-Cベースのものについて見ていきたいと思います。 tpcc-mysql 対応RDBMS：MySQL 対応OS：Linuxなど 言語：C 作者：Percona Inc. ライセンス：不明(ライセンスに関する記述がない) トランザクション仕様：TPC-Cベース URL：https://code.launchpad.net/~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql tpcc-mysqlはMySQLのコンサル会社であるPercona Inc.によって開発されたベンチマークツールで、TPC-Cをベースとしています。TPC-Cの仕様やtpcc-mysqlについては以前のエントリで詳しく扱っているので、そちらをご覧ください。 tpc
データベースパフォーマンスに関する、僕が知りうる限り最高の教科書 - レベルエンター山本大のブログ
データベースの醍醐味は、パフォーマンスチューニングにあります。 チューニングによっては、同じ処理でも1時間掛かる場合もあれば、 1秒で終わるということもあり得る世界です。 僕はDBの魅力に取り付かれた者の一人です。 DBという技術の奥深さが気に入っています。 DBを極めると、どこの現場に行っても絶対に必要とされます。 また、どこの現場に行っても正解を導く方程式は一緒なので応用が利くのです。 しかし、その基本原理を体系的に学べる手段はあまりありません。 OracleMasterやMCDBAといった資格試験でも学べることは限られていて あとはWebで調べるなりマニュアルを読むなりするしかありませんでした。 とくに肝であるパフォーマンスチューニングについては、 経験則でチューニングしている部分も多いです。 Oracle、SQLServer、MySQLと色々なDBのチューニングをしてきましたが、
インメモリデータベースがクラウド時代の主流になるという期待
クラウドの伝道師といえるほど熱心にクラウド関係の講演や執筆を行っている早稲田大学 丸山不二夫教授は、クラウドの技術的な発展について次のような見通しを、UNIX magazine 2009 springの37ページに書いています。 筆者は、データのパーシステンシの担い手が、ディスク上のファイルシステムからメモリに移ろうとしていることが、クラウドシステムの技術的な発展方向だと考えている。 僕は今年の1月の丸山氏が登壇したセミナーでこの考えをはじめて聞いたとき、ハッとしました。 クラウドのアーキテクチャでは、クラウドを構成するいずれかのマシンが故障しても大丈夫なように高い冗長性が保証されています。それだけ高い耐障害性を備えているなら、データの永続性を保つためにデータをメモリに置いたままでいいではないか、という斬新かつクラウドのアーキテクチャに沿った考え方に感銘を受けたためです。 実際に長期にわた
データベース負荷テストツールまとめ(1) - SH2の日記
Webシステム開発において性能試験を行う場合、hp LoadRunnerやApache JMeterといったウェブブラウザをエミュレーションしてくれる負荷テストツールを用いるのが定番だと思います。そんななか、たまにデータベース単体での性能を測ってほしいと頼まれることがあるので、そうした便利なツールはあるのかなと思って調べてみました。 データベースに対する負荷テストツールは探すとたくさん出てくるのですが、案件で使用しているRDBMSに対応していなかったり、トランザクション仕様が希望と異なっていたり、微妙に作りが悪かったりと、ニーズに合致したツールはすぐには見つかりません。そんなときにこのエントリがツール探しの参考になればと思います。 pgbench 対応RDBMS：PostgreSQL 対応OS：Linuxなど 言語：C 作者：石井達夫氏 ライセンス：独自(BSDライセンスに近い) トランザ
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは
もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog
Google Fusion Tables Tour
Look at public data. Get started with an interesting data set from the Table Gallery. Import your own. Upload data tables from speadsheets or csv files. During our labs release, we can support up to 100MB per table, and up to 250MB per user. You can export your data as csv too. Visualize it instantly. See the data on a map or as a chart immediately. Columns with locations are interpreted automat
プラグインで独自ストレージを作ろう - mixi engineer blog
OpenSocialとかC++0xとか世の中の流れが早すぎて、いろいろと勉強しなきゃなと焦りつつも、ついついピクミン2にはまってしまうmikioです。今回はTokyo Tyrant（TT）を使ってユーザ独自のストレージシステムを簡単に構築する方法について説明します。 プラグインとは オブジェクト指向プログラミングに慣れた人にとっては、インターフェイスと実装を分離することによってプログラムの拡張性や保守性を向上させる技法（データ抽象）は常識ですよね。その考えをさらに進めると、インターフェイスのみをプログラムに記述しておいて、具体的な実装は実行時に割り当てるという、いわゆるプラグイン（plug-in）という技法に至ります。プラグインでカスタマイズできる能力をプラガブル（pluggable）などと言ったりもします。 例えばTokyo Cabinet（TC）では、レコードの挿入、削除、参照といった
グーグルはリレーショナルデータベースをクラウドに乗せるか
グーグルという会社は、例えばマイクロソフトやオラクルやアップルと比べると「戦略」といったものを積極的にはアピールしない会社です。 マイクロソフトやオラクルやアップルのような企業は、年に何度か大規模なイベントを開催し、現在の戦略や今後のロードマップを示します。しかしグーグルはそういった方法で将来像やスケジュールを明らかにすることはあまりなく、社内でこっそりと開発を続けて、ある日突然「こんなものができました」と発表する方を好むようです。 かつてGMailが登場したときも、そして先日Google App Engine for Javaが登場したときもそうでした。 そのためグーグルのクラウド戦略はどの方向に向かっているのか？ ターゲットとするデベロッパー層や、想定しているアプリケーションの姿といったものがどういったものなのか、次にどんな施策を打ってくるのか、といったことは想像するしかありません。
漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLを高速化する10の方法
ちょっとキャッチ−なタイトルをつけてしまったが、今日は独断と偏見でMySQLを高速化する方法を10個紹介しよう。MySQLサーバをチューニングするときや初期導入する場合などに参考にしてもらいたい。 1. バッファを増やす、または減らす チューニングの基本中の基本であるが、適切なバッファサイズを設定することはパフォーマンスチューニングの要である。主なバッファは次の通り。 innodb_buffer_pool_size・・・InnoDBだけを利用する場合は空きメモリの7〜8割程度を割り当てる最も重要なバッファである。余談だが、実際にはここで割り当てた値の5〜10%ぐらいを多めにメモリを使うので注意が必要だ。 key_buffer_size・・・MyISAMだけを利用する場合は、空きメモリの3割程度を割り当てるといい。残りはファイルシステムのキャッシュ用に残しておこう。 sort_buffer_
無いから作った人たち
データベース技術の世界に新顔が次々と登場している。米Danga Interactiveの「memcached」、ミクシィの「Tokyo Cabinet」と「Tokyo Tyrant」、楽天の「ROMA」、グリーの「Flare」などだ。いずれも半導体メモリーを使って大規模データベースを高速処理する技術である。面白いのは、4社ともIT製品を開発するメーカーではないことだ。 4社は、Webを使ったサービス事業を手掛ける企業であり、本来であればメーカーが開発した製品や技術を使う立場である。ところが、こうした「ユーザー企業」が自ら基盤技術を開発し、それを利用している。 memcachedやTokyo Cabinet/Tyrant、ROMA、Flareの中では、memcachedが一番古い。Danga Interactiveが自社のブログ・サービス「LiveJournal」を改善するために2003年に
「RDBMSの時代の終わりが見えてきた」についてそろそろ一言言っておくか - ひがやすを技術ブログ
2008-12-12 いくつか誤解を生みそうな表現があるので、それをまずは指摘しましょう。 プログラムモデルとしては、すでにRDBMSからの脱却の準備は始まっています。ORマッピングがそれです。 これが、意図的かはわからないけど、ミスリードを生んでいます。「RDBMSの時代の終わりが見えてきた」というタイトルで、こういう書き方をすると、「ORマッピングによって、すでにRDBMSからの脱却の準備は始まっている」という風に読めるでしょう。これが、ミスリード。 JPAが大切だと思っているのは、永続パラダイムの転換に、コーディングを変えることなく対応できるからです。もちろんJPA+RDBMSのシステムをJPA+非RDBMSに切り替えれるという話ではなく、プログラマのコードの書き方の対応の話です。 これをもう少し、噛み砕くと、JPAのJPQL(SQLもどき)を使えば、SQLとしては統一されていない複
SSD とストレージの将来 - kazuhoのメモ置き場
SQL に痛痒感を感じる日々を過ごしている身としては、RDBMS がレガシーだというのは、まったく同感ですが。 SSDを前提にしたプログラムモデルになれば、そもそもシーク時間と戦うこともなく、ストレージを意識せずにプログラムが組めます。そうなったとき、アプリケーションのデータを永続化するためにRDBMSをわざわざ使うことはないでしょう。 2008-12-12 そんなことないと思います。理由は以下の２点。 フラッシュの書き換えブロックサイズは数キロバイト以上 トランザクションは意識して実装せざるを得ない フラッシュメモリはランダムリードできますが、DRAM のようにランダムライトできるわけではありません。書き込みが非常に遅いのに加えて書き換え回数の制限もあるので、メインメモリと同様のプログラム手法を使うのは難しいと思います。 次にトランザクションについてですが、組み込み型データベースとして
RDBMSの時代の終わりが見えてきた - きしだのはてな
クラウドと一緒にやってきたもの 最近、クラウドが流行ってます。 GoogleのMapResuceから始まって、MicrosoftのAzureまで、大手のクラウド製品が出揃った感じ。 で、そこで、こんなクラウド製品が出ましたというときに、必ずといっていいほどそのクラウド用のデータベースの説明があります。そして、それはRDBMSではありません。 GoogleだとBigTable、MicrosoftだとSQL Data Services、あとはAmazonのSimpleDB。どれも、基本的にはひとつのテーブルにハッシュコードでアクセスするようになっています。 ほかのクラウド製品も、Oracle Coherenceだったり、楽天のRomaだったり、非RDBMSのデータストレージを提供します。 クラウドというわけではないけど、mixiのTokyo TyrantやApache CouchDBも、RDB
不倒城: SI業界からネットゲーム業界に移った知人に色々話を聞いてきた。
ちょっと技術的な話になる。 私の知人に、かつてはアルファベット三文字の某有名SI会社に在籍していて、今はどういう訳か某ネットゲームの会社に勤めている変り種がいる。 彼はネットワークとDBの専門家である。ゲーム業界には元来DB周りに詳しい人があまり多くなかったらしく、しかしネットゲームの開発にはDBやネットワークのアーキテクチャに関する知識が必須で、要は引き抜かれたらしいのだが、当人それ程ゲーム好きでもないのに面白いルートに行くなーと思っていた。 機会があったら金融業界とネットゲーム業界のシステム周りの違いについて聞いてみたいなーと思ってたんだが、この前久々に会ったら色んな話が聞けた。特定されない程度においおい書いてみよう。ぼかして書く為、ところどころいー加減だが勘弁して頂きたい。 今日はサーバとかデータのやり取りとか、技術的な話。 まず、前提。オンラインシステムの肝の一つに、「誰がデータを
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SQLer 生島勘富 の日記
オラクル、スタンドアローン構成のインメモリRDB「Oracle TimesTen In-Memory Database 11g」などを発表 | RBB TODAY