Solr 1.3と1.4の検索パフォーマンス比較 - kaisehのブログ
TopHatenarとBlogopolisでは現在、全文検索用途にApache Solr 1.3を使っていますが、去年11月にSolr 1.4がリリースされたので、近いうちに1.4に移行したいと思っています。 そこで、1.3と1.4の検索パフォーマンスにどのくらい差があるのか、TopHatenarで収集しているブログの本文データを使って、以下の条件で計測してみました。 計測は、事前にSolrをウォームアップし、キャッシュが十分に効いた状態で行いました。 Solrサーバ環境 OS: CentOS 5.4 (x86_64) CPU: Phenom II X4 905e RAM: DDR2-800 9GB HDD: Seagate ST3160815AS (160GB, 7200rpm) JRE: 1.6.0_17-b04 (64bit) Tomcat: 6.0.20 Solrのキャッシュ設定
worker MPMの設定(前編)
日本最強の看板を下ろしたミラーサーバftp.jaist.ac.jpの管理者の一人が、 このサーバにまつわるよしなしごとを語ります。 English versions of some posts on another blog. ftp.jaist.ac.jpではHTTPサーバとしてApache HTTP Server (以降Apacheと略記)を使っています。lighttpdじゃないんですかって？ えぇ、違います。SourceForge.netのミラーネットワークに参加するためには、Apacheのmod_rewriteを前提にした複雑なURL書き換え規則を受け入れる必要があるので、Apacheでないとだめなんです。 バージョンはまだ2.0系を使っています。本当は、atomic operationがちゃんと使われている2.2系を使いたいのですが、直ったことになっているこのバグがまだ直っていな
Performance and memory usage comparisons — Ruby Enterprise Edition
Phusion™, The Computer Science Company | Chamber of Commerce no 08173483 (Enschede, The Netherlands) | info@phusion.nl Performance and memory usage comparisons Introduction Testing environment Participants Test scenario Test results Apache (prefork MPM) + Phusion Passenger Apache (worker MPM) + Phusion Passenger Nginx + Mongrel Cluster Nginx + Thin LiteSpeed Apache (worker MPM) + Ruby Enterprise E
ベンチマークツールのまとめ | Carpe Diem
サーバ1台あるいは、サービス全体で、いったいどのくらいのパフォーマンスがあるのかについて計測することは、とても重要なことです。 僕が管理しているサービスは、最初にサービスをはじめるときはある程度の規模感を想像しながらまとまめてサーバなどを調達しましたが、サービスを開始してすこしたってきたところで今後の投資計画をたてたいため、月ごとのトラフィックを予測して、いつごろにどのくらいのサーバなどが必要か情報を調査して計画を立てることになりました。もちろん、最初からちゃんとベンチマークを行って計測してサーバを調達したほうがいいのですが、小さい会社では最初はサービスの開発に注力したいため、なかなかそういった時間をとれないのもまた事実です。 ということで、現状のサービスのパフォーマンスを測定するために必要な CentOS 上で動作するコンソールベースのオープンソースなベンチマークツールについて調べてみま
Amazon Web Services Developer Community : Building for Performance and Reliability with Amazon SimpleDB
Building for Performance and Reliability with Amazon SimpleDB What programming techniques should you use when building an application on top of Amazon SimpleDB? How can you achieve the best throughput and performance? How should you partition data among multiple domains? These topics and more are covered in this article, to help you on your way to building great applications using Amazon SimpleDB.
HTTPプロトコルパーサのオーバーヘッドは18%以下という話 - kazuhoのメモ置き場
「テキストプロトコルは遅くないよ」という話 - kazuhoのメモ置き場に関するの具体的な話。 Kazuho@Cybozu Labs: 「サーバ書くなら epoll 使うべき」は、今でも正しいのかを書く際に自作したベンチマークツールがあるのですが、それを使ったベンチマーク結果をid:tokuhiromがhttp://d.hatena.ne.jp/tokuhirom/20091001/1254355956にまとめてくれている*1。それについて、ちょっと補足と実測値を。 まず、コメントにも書いたんだけど、サーバのスループットを測る際にはTCP接続を多重化する必要があるので、-a 100 -n 100 -f *2のようなオプションでベンチマークをとってください。あと、ローカルホスト上での測定か、ホスト間での測定か、によっても当然結果は変わる。 自分の環境 (linux 2.6.18-028sta
Archive
Case StudiesIn addition to tools, I wrote a number of case studies that are now too out of date to reprint: case1/ Indexing Basic MySQL Queriescase2/ Table Design and MySQL Index Detailscase3/ MySQL ORDER BY With LIMIT and ANALYZEcase4/ How To Index For Joins With MySQLcase5/ How To Look At MySQL Joins and More ORDER BY With LIMITInstead, read my book: Efficient MySQL Performance. It’s up to date,
リモートサーバー側の負荷を抑えてrsyncを実行する方法
全て 1.このサイトについて 2.作品DB開発/運用 3.ホームページ制作技術 4.Perl 5.C言語 / C++ 6.検索エンジン&SEO 7.サッカー 8.自分のこと 9.Linux 10.旅行 11.思ったこと 12.パソコン 13.Berkeley DB 14.その他技術系 15.企画 16.スマートフォン 17.鑑賞 18.皆声.jpニュース 19.インターネット業界 20.運用マニュアル(自分用) 21.技術系以外実用書 22.料理 23.ALEXA 24.アニメ 25.会計 26.漫画 27.設計書 28.色々サイト作成 29.サーバー 30.自分専用 31.生活 32.OP/ED/PV 33.ゲーム 34.DB整備 35.新規開始作品紹介 36.英語圏の話題 37.大道芸 38.映画 39.PHP 40.ダイエット 41.Mac 42.JavaScript 43.MySQ
My experiences of Google AppEngine usage : Svarichevsky Mikhail
Tests were done on 20 concurrent requests from 2 different servers at the same continent. Averages for 7 seconds of execution. Some might say "Hey! They are not terrible, my [place url here] could handle just 2 hits per second, so even 38 is a nice upgrade". Well, first of all, this is hello-world class application. It is as simple as possible. Real application would have 5-25 memcached/datastore
Perf4jでプロファイリングが容易になる
Javaアプリケーションのプロファイリングについて考え始めると、多数のツールが思い浮かぶだろう。しかし、プロファイリングがロギングステートメントの追加と同じくらい容易になると考えたことは? これがPerf4jプロジェクトの目標である。 Perf4JのSystem.currentTimeMillis()に対する関係は、log4jのSystem.out.println()に対する関係と同じである この目標を念頭に置いて、Perf4Jは、次のような印象的な機能リストを提供している。 簡潔なタイミングステートメント用のシンプルなストップウォッチメカニズム。 集約統計とパフォーマンスグラフを生成するログファイルを解析するためのコマンドラインツール。 非常に一般的なロギングフレームワークおよびファサード（log4j、java.util.logging、Apache Commons Loggingおよび
SVMソフトウェアの比較 - tsubosakaの日記
オープンソースのSVMソフトウェアの基本デフォルトの設定で比較などをしてみた。 利用データはLIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-labelのa9aとnews20.binaryを利用した。 データセットの詳細は以下のようになっている データセット名 訓練データ数 テストデータ数 データの次元 a9a 32561 16281 123 news20.binary 15000 4996 1355199 なお、news20.binaryでの訓練データとテストデータの作成については id:n_shuyoさんの記事を参考にした。 比較に用いたソフトウェアは以下の5つ LIBSVM リンク SVM-Light リンク TinySVM リンク SVM-perf リンク LIBLINEAR リンク 測定結果は以下のようになった。パラメータの設定
XPの無駄なサービスを止めて見違えるように高速化 | 教えて君.net
XPはユーザーの目に触れないバックグラウンドで「サービス」と呼ばれるプログラムを多数実行している。サービスはネットに接続したりフォルダを開いたりするために欠かせない、XPの根幹に関わるものが多い。しかし中にはあまり重要でないサービスがいくつかある。 不要なサービスを停止するとXPの起動が速くなりメモリの空き容量が増やせるぞ。サービスの停止はXPの管理メニューから行えるが、一歩間違うとパソコンに大きなダメージを与えることがある。「デーモンバスター」を使おう。比較的安全なサービスだけをリストアップして手軽に無効化できる。どれを止めたらいいのか分からないという人はぜひ使ってみよう。 ■ 安全にサービスを無効化できる デーモンバスターを起動する。「バックアップファイルの作成」をクリックして元に戻せるようにしておく 「サービスの説明」「サービスを停止/無効にしても良い場合」を読みながら無効にするサー
Mozilla Re-Mix: Firefoxを高速化する３つのabout:config設定。
Firefoxスピードアップについてはユーザーの誰もが感心を持っていることでしょう。 ブラウジング速度の高速化はブロードバンドの普及に伴い、もっと、もっとと欲求が高まるのは当然なことですね。 前回も書いたように、Firefoxはアドレスバーに”about:config”と入力することによって各種設定項目の追加・変更を行うことができるようになっています、今回も3カ所ほどいじってみましょう。 このネタは海外のブロガーや日本のブロガーもかなり実践・紹介しているものですが、とりあえずIEで言えば「窓の手」を使ったカスタムみたいなものとでも解釈してください。 まず、アドレスバーにabout:configと入力します。 １．フィルタ欄に、”network.http.pipelining”（””は必要ありません。以下同）と入力し、表示されたnetwork.http.pipelining部分をダブルクリッ
重いFirefoxをなんとかして速くしたい | バシャログ。
その強力なアドオンで、とっても便利なFirefoxですが、毎日使っているとドンドン動きが重くなっていってしまいます。 うーん、どうにか軽くならないものかと色々やってみました。 起動を速くしたい まずはとにかく時間のかかる起動をなんとかしたいと思います。 Firefoxはブックマークやら履歴やらクッキーやらをSQLite DBで管理しています。 毎日使っていくうちにDBは大きくなり、起動や動作が重くなっていくとのこと。 そこでSQLite Optimizerというアドオンを使って、DBの最適化をしてしまいます。 手順は以下の通り。 1. SQLite Optimizerをインストール。 2. アドオンの管理画面でSQLite Optimizerの環境設定画面を開きます。 3. 『Firefox終了時にsqliteデータベースのREINDEXを実行する』にチェックを入れます。 以後、Firef
Kazuho@Cybozu Labs: MySQL のボトルネックを統計的に監視・解析する方法
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
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MySQLTuner-perl
Solution Hacker » Tomcat Performance Tuning
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Google App Engine Datastore Performance Test
What time 18446744073709550.000 means