JavaScriptやCSSを動的にdeflate圧縮するのではなく、あらかじめ圧縮しておいたものを配信することでサーバーのCPUリソースを節約する « cyano
JavaScriptやCSSを動的にdeflate圧縮するのではなく、あらかじめ圧縮しておいたものを配信することでサーバーのCPUリソースを節約する prototype.jsを10KBにする方法やSafari と gzip 圧縮 JavaScriptなどですでに述べられてることですが、mod_deflateでリクエストがある度にアセット（CSSやJavaScript）にdeflate圧縮をかけるのは、deflate処理が軽いからと言っても、塵も積もれば馬鹿にならない（WWWサーバーやAPサーバーに本来使って欲しいCPUリソースを蝕む）訳で、deflateしたいアセットには予めgzip圧縮してそれを配信し、サーバーのCPUリソースに優しいようにしましょう、というお話。 今回は、予めgzip圧縮するという作業を自動化するために、Railsでよく使われるデプロイツールであるCapistranoを
cyano: 30万個ぐらいの静的ファイルを配信するサーバーの選び方
naoyaさんが公開されてるInside Hatena Bookmark's Backend の資料などを読むと、mod_perlなサーバーやMySQLサーバーの選び方の参考になったりするわけですが、世の中を見渡してみても、静的コンテンツ（画像とか）を配信するサーバーの指南書らしきものはなかなか見あたりませんでした。 なので、経験を元に書いてみることにします。 弊社の画像配信サーバーには、平均10kbぐらい（たぶん）の画像が30万個ぐらいあって、それをDell PowerEdge 1750+lighttpdを使って配信してます。 以前は搭載メモリ1GBのサーバーを使っていたのですが、その時のvmstatがこのような感じ。 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- ----cpu---- r b sw
GDataってもっと注目されてもいいんじゃないの＆非公式開発者ガイド
GDataってもっと注目されてもいいんじゃないの＆非公式開発者ガイド GoogleがGoogle Data APIs (Beta) Developer's Guideを公開しました。 Google Data APIs (略称はGData)というのは何かというと、RSSとAtomを組み合わせてそれを拡張したもので、フィードを取得したり、Atom publishing protocolを使ってデータを作成したり更新したり、また全文検索などのデータの問い合わせをできるようにしたプロトコルです。 GoogleのAPI戦略に新たな動き、GDataで「Google Calendar」のAPI公開 (MYCOM PC WEB)に簡単な説明が載っているので引用します。 REST、Atom 1.0およびRSS 2.0をベースにした新しいプロトコルである。GDataをサポートするサービスから情報を取得する場
cyano: ColdFusionは実は優れた言語ではないか、と言う考察 - 1
ColdFusion－開発効率を求められる今だから知りたい高性能Webアプリケーションサーバーという連載を始めました。ここに書いてあることよりまともな批評や紹介をしているつもりなので、是非参考にしてください。 ある程度のアクセスがあるサイトでは、はてなに代表されるようなPerlやRuby on Railsなどが熱いのですが、Adobe（旧Macromedia）が出しているColdFusionと言う言語があります。当方が関わっているサイトで月間約5300万PVあるサイトがあるのですが、そこではColdFusionを使っています。 最近はてなのnaoyaさんがInside Hatena Bookmark's Backendという記事で、はてなブックマークのサーバー構成などを公開されていたのですが、そこには月間4500万PVとありました。同じぐらいの規模を持つサイトとして、PerlとColdFu
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ユーザーがページをロード開始してから閲覧できるようになるまでのロード時間はユーザーが自分のページを快適に閲覧できているかどうかを示す重要なファクターです。Google Analyticsのイベントという機能を使用することで、ユーザーの実際の体感速度を可視化することができます。 たとえば、このブログのある期間における体感速度のグラフはGoogle Analytics上で以下のように出ています。 44.84%のユーザーは100〜499msでロードできており、1秒未満でロード完了しているユーザーは合わせて73.49%であるとわかります。また、3秒以上かかっているユーザーも7.42%居ることも分かります。3秒以上ロードにかかるようだと離脱率も高くなるので、7.42%のユーザーに対して何かの施策が必要であるということも分かります。 このように、ユーザーが実際感じている体感速度を可視化することで、この
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