Go のライトバリアに関するバグを修正した話 : DSAS開発者の部屋
Goのランタイムのバグを踏んで解決しました。解決までの過程を記事にします。 同じようなランタイムのバグを踏んで、小さい再現コードを作れない場合の参考にしてください。 自分のプログラムを疑う あるSlackチャンネルで Go で書かれたサーバーのクラッシュが話題になっているのを見つけました。その時に共有してもらったトレースバックです。 runtime: pointer 0xc007b8af97 to unused region of span span.base()=0xc004000000 span.limit=0xc004002000 span.state=1 fatal error: found bad pointer in Go heap (incorrect use of unsafe or cgo?) runtime stack: runtime.throw(0xc046ca,
Go ではエラーを文字列比較する？という話について : DSAS開発者の部屋
Go で関数の戻り値のエラーを判別するときに、エラーメッセージの文字列をチェックするコードが存在します。 (例) これは、 Go が言語設計としてエラー処理が貧弱だったり、標準ライブラリがエラー処理を軽視しているからでしょうか？ 言語設計や標準ライブラリのAPIの設計をみて行きましょう。 TL;DR 言語設計としては、Java的例外機構と同等以上の（文字列比較によらない）エラー検査が可能 ただし Go のエラーに関する哲学により、公開されていないエラーが多い 実際にエラーを文字列比較されている実例についての解説 Go のエラー検査方法 Java の例外機構では、例外をキャッチするために専用の構文が用意されており、型によりマッチングすることができます。 これはクラスのツリー構造を利用してサブクラスをまとめて分岐することもできます。 一方で、同じクラスでも値によりエラー処理が異なる場合には、
ApacheのアクセスログをMessagePack形式で出力するためのモジュールを作りました : DSAS開発者の部屋
Apacheモジュールのログ出力、こんどはMessagePack版を作成しました。続いてはこちらをご紹介します。 Apacheのアクセスログを使い、ユーザアクセスの集計やパターン解析などというのは一般にどこでもやられていることだと思います。通常のアクセスログはテキストファイルなので、集計を行うためにスクリプト上で扱える変数・オブジェクト化が必要になりますね。1行ごとの各ログ項目を取り出すのに正規表現を使ったり、cutやawkなどを使い空白で分割するなど、色々工夫されていることと思います。 今回、MessagePack版のアクセスログ出力をやってみようと思い立ったのは、アクセスログをあらかじめ構造化済みの状態で保存しておければ、読み込みの際の解析する手間を省くことで解析処理の高速化が期待できるのではないか、そう考えたためです。MessagePackであれば、PythonやRubyはじめ様々な
XRIのトレースを見る : DSAS開発者の部屋
XRI と XRDS XRIはDNSとよく比較されます。XRIはリソースを指し示す識別子で、XRDS文書をたどって最終的なリソースにたどり着きます。 XRI: Extensible Resource Identifier XRDS: Extensible Resource Descriptor Sequence XRIの仕組みを理解するため、どのように名前を解決していくかトレースしてくれるツールがあるのでやってみました。 http://www.freexri.com/tools/XRITraceroute/ でi-nameを入力してトレースしてみます。 トレースを単純にするため、使用したi-nameは有料で取得した簡単なものを使っています。 登録はLinkSafeで行っています。 結果です 1: 0ms (=) https://equal.xri.net/ 2: 128ms ([登録した名
keepalivedの運用ノウハウお見せします 〜 割当管理を簡単にしたい : DSAS開発者の部屋
keepalivedの設定ファイルは、以下のようなエントリをひたすら並べなくてはいけないので、規模が大きくなるほど可読性が落ちます。 virtual_server_group SITE1 { a.b.c.d 80 } virtual_server group SITE1 { delay_loop 3 lb_algo wlc lb_kind DR nat_mask 255.255.252.0 protocol TCP persistence_timeout 0 real_server 192.168.8.1 80 { weight 1 inhibit_on_failure HTTP_GET { url { path /s/health.jsp status_code 200 } connect_port 80 connect_timeout 5 nb_get_retry 1 delay_be
DBサーバ向けLinuxチューニングを考える 〜 メモリオーバーコミット編 : DSAS開発者の部屋
Cでプログラムを書いていて大量のメモリを確保したくなったとき、大抵は mallocを使うと思いますが、その際には戻り値がNULLかどうかを判断してエラー処理に飛ばすと思います。しかし、Linux のメモリ管理サブシステムには「メモリ・オーバーコミット」という機構があり、実装されているメモリ以上の領域を確保できてしまいます。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int i; char *p; for(i=0;i<65536;i++){ p = (char *)malloc(65536); if(0 == (long)p){ break; } } printf("SIZE=%dMB\n",i*65536/1024/1024); return(0); } swapoff したメモリ 1G のマシンでこれを実行するとこんな感じにな
高トラフィックに対応できるLinuxロードバランサを目指して 〜 LVSをNATからDSRへ : DSAS開発者の部屋
「こんなに簡単！ Linuxでロードバランサ」のシリーズでは、 こんなに簡単！ Linuxでロードバランサ (1) 〜 LVS + NATで負荷分散をしてみよう こんなに簡単！ Linuxでロードバランサ (2) 〜 keepalivedでWebサーバのヘルスチェック こんなに簡単！ Linuxでロードバランサ (3) 〜 VRRPでロードバランサを無停止にする こんな流れでNATによる負荷分散システムを構築してきました。 今回はこれを DSR(Direct Server Return) 方式に変更してみます。 「DSRとはなんぞや？」という方は、 ロードバランサの運用.DSRって知ってますか? L4スイッチはDSR構成にすべし こちらでわかりやすく説明されていますので参考にしてみてください。 一般的(?)に大規模システムを構築する場合は、「ネットワーク機器の整備はこの部門」、「サーバの調
DSAS開発者の部屋:こんなに簡単！ Linuxでロードバランサ (1)
DSASのロードバランサは高価なアプライアンス製品ではなく、LinuxのLVS (Linux Virtual Server)を利用しています。 安価、というか、ハードウエア以外は金銭的コストがゼロなので、一般のクライアントからのアクセスを受ける外部ロードバランサのほかに、内部サービス用のロードバランサも配置しています。それぞれactive, backupで2台ずつあるので合計で4台もロードバランサがあることになります。(こんな構成を製品を使って組んだら数千万円すっとびますね) また、ネットワークブートでディスクレスな構成にしているので、ハードディスが壊れてロードバランサがダウンした、なんてこともありません。 ですので「ロードバランサは高くてなかなか導入できない」という話を耳にする度にLVSをお勧めしているのですが、どうも、 なんか難しそう ちゃんと動くか不安 性能が出ないんじゃないか 等々
DSAS開発者の部屋:いかにして冗長構成を作るか 〜DSASの場合〜
DSASはいかにして可用性を高めているか、ちょっと紹介したいと思います。 今回は概略ということでざざざっと説明します。個別の構成についてはまた回を改めて紹介したいと思います。 │ │ ┌┴┐ ┌┴┐ │ │ │ │ISPの上位ルータ └┬┘ └┬┘ │ │ 〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜 責任分解点 │ │ ┌┴┐ ┌┴┐ │ ├─[ lb(active) ]─┤ │ │ ├─[ lb(backup) ]─┤ │ │ │ │ │ │L2├─[ Web ]─┤L2│ │SW├─[ Web ]─┤SW│ │ ├─[ Web ]─┤ │ │ │ │ │ │ ├─[ SMTP ]─┤ │ │ ├─[ SMTP ]─┤ │ │ │ │ │ │ ├─[ D B ]─┤ │ │ ├─[ D B ]─┤ │ │ │ │ │ │ ├─[ NFS ]─┤ │ │ ├─[ NFS ]─┤ │ │ │ │ │
ssh の brute force アタックパケットの制限 -- DOS 的パケットをフィルタリングする : DSAS開発者の部屋
KLab はコンテンツの開発と共に運用も日々担っていますが，その活動の全ての拠点は社内のシステムです．そのため，社のシステムにはいつでも外からアクセスできる必要があります．システムへのアクセスは ssh を使うのですが，この ssh へのアクセスは前記の理由で世界中からアクセスできる必要があります．こういった公開されている ssh のポートへは日々飽きもせずに brute force アタックが繰り返されています．sshd はこのような成功するはずのないアタックであっても律儀にログを出力してくれます．しかしながら，無意味なログの羅列は，重要なログが埋もれる結果になって嬉しくありません．それに，アタックによるログインの試行のために CPU 時間を無駄に費やすのもばかばかしいことです． ログの出力や CPU 時間の浪費を低減するには，これらの攻撃パケットをフィルタリングしてやればいいのですが，
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