サーバー未経験者がソーシャルゲームを通して知ったサーバーの事2014/2/8に行ったゲームサーバ勉強会でのスライドです。 サーバー未経験者がソーシャルゲームを通して知ったサーバーの事。 失敗経験を元に何故今がこうなっているかというのを詰め込みました。 初心者〜中級者向け勉強会だったので、なるべく非エンジニアでもイメージで伝わるようにちょっとだけ心がけてます。
Dynamo: Amazonの高可用性Key-value Store[和訳]
Dynamo: Amazonの高可用性Key-value Store.markdown Dynamo: Amazonの高可用性Key-value Store[和訳] 原題：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 原文: Amazon's Dynamo - All Things Distributed (PDF Version) This article is translated by @ono_matope. Please contact me if any problem. Giuseppe DeCandia, Deniz Hastorun, Madan Jampani, Gunavardhan Kakulapati, Avinash Lakshman, Alex Pilchin, Swaminathan Sivasubram
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The Kumofs Project
kumofs Extremely fast and scalable distributed key-value store. Tokyo Cabinet backend and memcached protocol support. Kumofs is a simple and fast distributed key-value store. You can use a memcached client library to set, get, CAS or delete values from/into kumofs. Backend storage is Tokyo Cabinet and it will give you great performance. Data is partitioned and replicated over multiple servers. Ext
kumofsはなぜスケールするか - Blog by Sadayuki Furuhashi
先日、分散Key-valueストア kumofs を公開しました。 多く方から反響とフィードバックをいただいています。ありがとうございます。 今回は、kumofs はなぜスケールするのか、なぜスケールすると言えるのかーということについて紹介したいと思います。 ところでスケーラビリティとは何か？ スケーラビリティとは、利用者や仕事の増大に適応できる能力・度合い とされています（端的！）*1 。Scalability を日本語にすると、拡張性 と訳されるようです。 ただ一口でスケーラビリティと言っても、様々な側面があります。ITシステムでは主には処理性能と運用に関することを指す場合が多いと思いますが*2、その中にも様々な側面があります。 なぜスケーラビリティが必要か スケーラビリティは システムなどが持つべき望ましい特性 であって、高いに越したことはありません。しかし、高いスケーラビリティはタ
京都収納棚：DBMの率直な壱実装 - mixi engineer blog
飲み屋に行くとかなりの確率で荷物を忘れて帰るmikioです。さて、今回はここ2ヶ月ほどで急ピッチで開発した軽量データベースライブラリ「Kyoto Cabinet」について紹介します。 開発の動機 以前から軽量データベースライブラリとしてご好評いただいているTokyo Cabinetですが、DBMとして必要十分な機能と性能を備えていてなかなか良いものだと自負しております。ただ、開発を進める中でいくつか不満な点があったのも事実です。端的に言えば、全てC言語で記述して、標準ライブラリ（とzlib/bzip2）以外の機能は全て自作しているので、最適化がしやすい反面、メンテナンスの難易度が高くなってしまっているというのが不満です。 そこで、多少性能が悪くなってもいいから、私自身としてお気楽に開発およびメンテナンスができて、移植性も高いような実装を作ってみようと思い立ったのが昨年10月頃。様々な検討を
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
Lean & Mean Tokyo Cabinet Recipes
What's New in PHP 8.3 PHP 8.3 is the latest major update in the PHP 8.x series. In addition to performance improvements, it brings a wealth of new features, including amendments to the readonly feature introduced in PHP 8.1; explicitly-typed class constants; a new #[\Override] attribute for methods intended to be overridden from a superclass, and more.
オレオレ検索窓を設置しよう - mixi engineer blog
まだピクミン2をクリアしてないのでケジメ的に新作ゲームを買えないmikioです。今回は、Tokyo Cabinetを使って激烈簡単に特定サイトの専用の検索機能を設置する方法について説明します。クローリングから検索までを10分くらいの作業で可能にします。 特定サイトの検索エンジン Web全体の検索機能を作るのは、途方もない技術力と設備を持っているGoogleやMicrosoftなどのビッグプレーヤでないと難しいのが現実です。でも、自分が気に入っているいくつかのサイトを対象とした検索エンジンを作るのであれば個人だってできます。また、インターネットから手が届かないイントラネットのコンテンツの検索機能は自分達で手がけないと構築できません。 ということで、企業用の検索システムが数多く売られていますし、LuceneやGroongaやHyper Estraierなどのオープンソース製品も世に多数存在しま
3行でできる超お手軽全文検索 - mixi engineer blog
梅雨。部屋干しした洗濯物による異臭騒ぎに苦しむmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテーブルデータベースで超お手軽に全文検索をする方法について説明します。 使い方 テーブルデータベースについてまずおさらいしておきましょう。PerlやRubyのハッシュのようにコラム名とその値を関連づけた構造を、主キーを識別子として保存するデータベースです。例えばRubyからデータを保存するに以下のように行います。データベースであることをほとんど意識させないというのが素敵ポイントです。APIはCでもPerlでもRubyでもほとんど同じなので、言語にかかわらず同じようにレコードを操作できます。 require 'tokyocabinet' include TokyoCabinet # データベースを開く tdb = TDB::new tdb.open("casket", TDB::OWRITER
Interopクラウドコン優勝は「えとらぼ」分散key-valueストレージ kumofs - Blog by Sadayuki Furuhashi
InteropTokyo 2009 クラウドコンピューティングコンペティション（通称クラウドコン）は、我等がえとらぼチームが優勝しました！ 実行委員･StarBEDプロジェクト･IBMの皆様を始め関係者の皆様、ありがとうございました。 プレゼンテーションムービーとポスターとパンフレット*1を公開しました。 プレゼンムービー（マウスクリック/矢印キーで進む） PDF版 ポスター パンフレット *2 …どれも相当に気合いが入っているので、ぜひご覧ください^^ Ustream.tvの録画もあります（えとらぼチームはちょっと細切れですが） 途中で行ったデモは、StarBEDの45台の物理サーバーを使ってkumofsを動かして、ランダムで選んだノードを自動的にkill/再起動するスクリプトを走らせたものです。サーバーが落ちてもシステムは全然止まらないし、どのサーバーにも均等に負荷が分散されます。 時
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