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ブックマーク / yakst.com (9)

  • 責任ある開発者のためのHTTPヘッダー | Yakst

    安全で、誰にも手頃でアクセスしやすく、ユーザーを尊重したWebを作るためのHTTPヘッダーのプラクティス [UI/UX]原文 HTTP headers for the responsible developer - Twilio (English) 原文著者 Stefan Judis 原文公開日 2019-04-23 翻訳依頼者 翻訳者 meiq 翻訳レビュアー doublemarket msh5 原著者への翻訳報告 1821日前 メールで報告済み 編集 This article was originally published on twilio.com, and translated with the permission of Twilio and the author. 当記事の原文はtwilio.comにて公開されたものであり、Twilio社および原著者の許可を得て翻訳しています

  • CPU使用率は間違っている | Yakst

    Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか?プロセッサーがどのくらい忙しいか?違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが

    CPU使用率は間違っている | Yakst
  • MySQLインデックスのお手入れの基本 | Yakst

    Percona Database Performance Blogの翻訳。既に運用を始めたデータベースで、インデックスが正しく使われているか、無駄や不足がないかを確認する方法のまとめ記事。クエリをひとつひとつ確認するのではなく、統計情報を元に判断する分かりやすい方法。 このブログ記事では、MySQLインデックスに手入れする基的なステップについて見ていこうと思います。 データベースは、インデックス次第でハイパフォーマンスにも、役立たずで遅くて大変にもなりうることはご存知でしょう。インデックスは、時々手入れをする価値がある非常に重要なものです。それでは、何をチェックすればよいのでしょうか?順不同ですが、確認すべき点を挙げてみます。 1. 使われていないインデックス sysスキーマで、使われていないインデックスをとても簡単に見つけられます。 schema_unused_indexes ビューを

    MySQLインデックスのお手入れの基本 | Yakst
  • 読みやすいREADMEを書く | Yakst

    いくつかのオープンソースプロジェクトを公開している筆者からの、読みやすくユーザーにやさしいREADMEを書くためのアドバイス。 この記事は、Rowan Manning氏による「Writing a Friendly README」(2016/3/14)を翻訳したものです。 あなたのプロジェクトのREADMEは、かなり重要です。そこはプロジェクトに初めて来た人が大抵最初に見るであろう場所であり、唯一のドキュメントであることもよくあります。あなたのオープンソースプロジェクトにとってのREADMEは、企業にとってのウェブサイトのようなものです。ウェブサイトはユーザーエクスペリエンスの注目を集めるところですが、READMEがユーザー観点で考えられることはほとんどありません。 この記事では、分かりやすいREADMEを書くために役立ち、開発者(ユーザー)の要求に見合い、開発者がプロジェクトを初めて見たの

    読みやすいREADMEを書く | Yakst
  • Redis作者自身によるRedisとMemcachedの比較 | Yakst

    Redisの作者antirez氏自らによる、memcachedとRedisの長所短所の比較。特に、Redisを単なるキャッシュ用アプリケーションとしてmemcachedと比較することの間違いと、それぞれの向いている使用方法についての私見。 あなたが私と面識があるなら、私が競合製品があることが悪いと考える人間でないことはご存知でしょう。ユーザーに選択肢があることは当にいいことだと思っていますし、だからこそ他の技術とRedisを比較するようなことはほとんどしませんでした。 しかし、最適なソリューションを選ぶためには、ユーザーは正しく情報を持たねばならないのも確かです。 この記事を書くのは、有名なライブラリであるSidekiqの作者として知られるMike Perhamが、Redisのバックエンドストレージとしての使い方を書いた記事を読んだのがきっかけです。従って、私はMikeがRedisに「反

    Redis作者自身によるRedisとMemcachedの比較 | Yakst
    yosuke_furukawa
    yosuke_furukawa 2015/10/14
    熱い話だ。pubsubとかは機能面での話だから言及はなかったんだろうな
  • InnoDBの分離レベルによるMySQLのパフォーマンスへの影響 | Yakst

    MySQL Performance Blogの翻訳。MySQLがサポートする4つのトランザクション分離レベルの特徴とパフォーマンス上の特性を、トランザクション履歴の保持方法に的を当てて比較。 January 14, 2015 by Peter Zaitsev 過去数ヶ月に渡って、InnoDBのトランザクション履歴の負債の危険性と、MVCCがMySQLのパフォーマンス問題の原因になりうることについて、いくつかの記事を書いてきた。この記事ではそれに関連して、InnoDBのトランザクション分離レベルとMVCC(multi-version concurrency control、多版型同時実行制御)との関連性、そしてそれらがMySQLのパフォーマンスにどう影響するのかを取り上げてみようと思う。 MySQLのマニュアルにはMySQLでサポートされているトランザクション分離レベルの詳細な説明がある。こ

    InnoDBの分離レベルによるMySQLのパフォーマンスへの影響 | Yakst
  • MongoDBとMySQLでのスキーマデザインの違い | Yakst

    MySQL Performance Blogの翻訳。MySQLのようなリレーショナルデータベースと、ドキュメント志向データベースMongoDBでのスキーマデザインの違いについて。 2013/08/01 by Stephane Combaudon リレーショナルデータベースに慣れている人がMongoDBのようなNoSQLのソリューションを使うのは、面白いチャレンジになるだろう。そのうちのひとつが、スキーマのデザインだ。リレーショナルな世界では、正規化がいいとっかかりだが、新しくMongoDBのアプリケーションを作るときには、データ保存についてどうデザインすべきだろうか? 簡単な例を挙げて、MySQL(というかあらゆるリレーショナルデータベース)でデータ構造をどう作るか、そしてMongoDBではどうかを見てみよう。個人情報(名前)とその人のパスポートの詳細(国籍と有効期限)を保存したい、という

    MongoDBとMySQLでのスキーマデザインの違い | Yakst
    yosuke_furukawa
    yosuke_furukawa 2015/01/26
    ふーむ。
  • 大規模環境でMySQLのGTIDを適用して得られた教訓 | Yakst

    MySQL 5.6からの機能であるGTIDを、Facebookの環境に適用した際の流れと主な不具合、そしてそれらの修正点について、Facebookのエンジニアによるまとめ。 by Evan Elias and Santosh Praneeth Banda Global Transaction ID (GTID)は、MySQL 5.6の新機能の中でも最も使わずにはいられない機能の一つだ。このおかげで、フェイルオーバやポイントインタイムリカバリ、階層を持ったレプリケーションなどに非常に有益だし、クラッシュセーフなマルチスレッドレプリケーションの必須条件にもなっている。この数ヶ月で、我々はFacebookの全ての番用MySQLインスタンスで、GTIDを有効にした。その中で、この機能の適用方法や操作について、たくさんの知見が得られた。たくさんのサーバサイドの修正事項については、WebScaleS

    大規模環境でMySQLのGTIDを適用して得られた教訓 | Yakst
  • 結果整合性データベースのいま | Yakst

    一貫性モデルとして、結果整合性が利用されるデータベースに関して、現状の棚卸しをしているMariaDBプロジェクトの記事である。 各データベースの概要や、評判/成熟度/一貫性/ユースケースに基づいた評価、利点および欠点についてまとめた。 はじめに 結果整合性(eventually consistent) [1] は、多くの大規模分散データベースで使われる一貫性モデルの1つである。このようなデータベースでは、複製されたデータ片に対する全ての変更は 結果的に全ての関連するレプリカに反映される必要がある。 さらに、コンフリクトの解消はこれらのデータベースでは扱われず、更新のコンフリクトが発生した場合、アプリケーションで対処の責任を負う必要がある。 結果整合性は、弱い一貫性の1つの特異形態で、オブジェクトに新規の更新がない場合、ストレージシステムが全てのアクセスが結果的には、最後にアップデートした値

    結果整合性データベースのいま | Yakst
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