ベンチマークツール"wrk"で自由にリクエストを送る - QiitaHelp us understand the problem. What is going on with this article?
UnixBenchでLinuxサーバのCPU性能を比較する | なおべりーのブログ
詳細情報を出力しながら、execlのテストを5回繰り返したい場合は次のように指定します。 ./Run -v -i 5 execl 測定可能なテストケース 標準で実行されるテストケースは次の通りです。個別に実行したい場合は、カッコの中のテスト名を指定します。 Dhrystone 2 using register variables テストケース ： dhry2reg 整数演算処理の性能をベンチマークします。Dhrystoneというベンチマークツールを利用しています。 Double-Precision Whetstone テストケース ： whetstone-double 浮動小数演算処理の性能をベンチマークします。Whetstoneというベンチマークツールを利用しています。 Execl Throughput テストケース ： execl システムコール処理性能をベンチマークします。execl
Apache Hadoopエコシステムにおける、異なるファイル形式とストレージエンジンのパフォーマンス比較
著者/Author: Zbigniew Branowski (Cern) 原文/Original：http://blog.cloudera.com/blog/2017/02/performance-comparing-of-different-file-formats-and-storage-engines-in-hadoop-file-system/ Zbigniew Baranowskiはデータベースシステムの専門家であり、CERNでセントラルデータベースとHadoopベースのサービスを提供、サポートしているグループのメンバーです。 このブログはもともとCERNの「Databases at CERN」ブログで公開されており、CERNの許可を得てここで公開されています。 トピックこの記事では、Apache Hadoopエコシステムで利用可能ないくつかの一般的なデータフォーマットとストレー
ld と ld.gold のリンクの速さを比較した話 - Qiita
ベンチマークのスクリプト類は Githubにあります。 ld.gold についてとベンチマークの動機 C++で作業をしているとリンクの遅さがストレスになります。OpenCVみたいな複数の共有ライブラリを作るようなプロジェクトの場合は顕著になります。オブジェクトファイルへのコンパイルは make -j9 のように並列で行えばよいのですが、リンクは並列に行えないためにボトルネックとなります。 2012年ごろに gold(ld.gold) というリンカが出てきました。Google発だそうです。現在は binutils に入っています。既存の ld に比べて5倍ほど速いそうです。それだけ速いなら常用できないかと試しにベンチマークをとりました。 ベンチマークの方法 std::vector<some_type_XXXX> を使用するオブジェクトファイルを2000個作る 上記オブジェクトファイルが提供す
パフォーマンス測定(ApacheBench) - Qiita
・Apacheに付属しているabコマンドを使う 例：ab -n 1000 -c 10 "http://localhost/?url=www.webike.net&w=140&h=87&ver=2&f=" -n 数値 テストで発行するリクエストの回数を数値で指定 -c 数値 テストで同時に発行するリクエストの数を数値で指定 -t 数値 サーバからのレスポンスの待ち時間（秒）を数値で指定 -p ファイル名 サーバへ送信するファイルがある場合に指定 -T コンテンツタイプ サーバへ送信するコンテンツヘッダを指定 -v 数値 指定した数値に応じた動作情報を表示 -w 結果をHTMLで出力（出力をファイルに保存すればWebブラウザで表組みされたものが見られる） -x 属性 HTML出力のtableタグに属性を追加（BORDERなど） -y 属性 HTML出力のtrタグに属性を追加 -z 属性 HTM
【テスト】【自動化】サクッと負荷テストをしたいなら「webwait」！ - Web + Life Hack
各ページのアクセス負荷を見てみたい時ってありますよね？ そんな時に Rubyで速度計測用のコード(単純にURLにアクセスするだけのコード）を 書いてみたりするかと思うのですが、 ログイン必須のサービスだったり、セッションが絡むサービスだと ログイン情報を上手く設定する必要があり、 単純にアクセスするだけでは DBへの負荷などは見ることができませんでした。 そんな時に見つけたのが「webwait」です。 webwait http://webwait.com/ http://webwait.com/ これを使うと 各ページ毎に任意の回数を設定することができます！ ちなみに私が行った手順をまとめますと １・複数タブ(アクセスしたいページ数)で「webwait」を開く ２・各タブにアクセスしたいURLを下の画像を参考に入力 ３・負荷検証に値する回数を指定 ４・同時に実行 になります。 画像だとこん
Spark Takes On Dataflow in Benchmark Test
Google Cloud Dataflow crunched data two to five times faster than Apache Spark in a benchmark test of batch analytics performed by Mammoth Data. While Dataflow’s raw power is impressive, don’t throw in the towel on Spark just yet. If you’re looking to choose a framework to analyze your big data, good luck. With so many options out there, you’ve got your work cut out for you. This embarrassment of
Linuxパフォーマンス調査などで使うコマンドメモ - Qiita
パフォーマンスなどの調査をする時に利用する便利コマンドメモ。 これないぞ、あれないぞなどあると思いますがとりあえず本などを参考にまとめたものをピックアップしています。 参考 [24時間365日] サーバ/インフラを支える技術 ‾スケーラビリティ、ハイパフォーマンス、省力運用 (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 絵で見てわかるシステムパフォーマンスの仕組み CPU使用率やメモリなど全体の概要把握 top デフォルトでは3秒ごとにOSで利用しているプロセスの数や状態、またOS全体のシステムリソース状況が分かります。 パフォーマンスが悪い場合にOS全体としてどのリソースの利用が多いのか(CPU負荷なのかメモリ利用率が高いのか)などの判断に有用だと思われます。 top - 22:36:56 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.02, 0.
fioを使ってストレージの性能を計測してみた - Qiita
ストレージの性能測定を行ったことがなく、調べてみたらfioというコマンドで色々計測できるようなのでやってみたときのメモ 参考 噂の高速SSDを積んだAmazon EC2インスタンスのI/Oベンチマークをとってみた EXT4 vs XFS vs Btrfs vs ZFSをfioでベンチマークを取ってみました。 LinuxのI/OベンチマークでCrystalDiskMarkと同等の計測をfioで実現 さくらのVPS の SSD 1Gプランが出たので、iops を計測してみました。ついでに、お名前.com VPS(KVM) 1Gプランとも比較してみました。(2) Premium Storage を使ってみよう ～IOPS とスループットの関係～ 環境 ホストOS->Mac OSX 検証用VM Linuxマシン->Ubuntu14.04 調査対象のVM環境 # ubuntu14.04 $cat /
ApacheとNginxの性能比較でevent_mpmの本気を見た
はい、これは僕がいつも良く見るApacheとNginxの性能差に見えます。大体、ApacheはNginxの75%程度の性能に落ち着きます。数十バイトの静的コンテンツに対するリクエスト処理はNginxの得意分野だと思っていたので、大体こんなものです。 そこで、真面目にevent_mpmのチューニングを行ってみました。で、幾度となくベンチを試した結果導き出した、静的コンテンツに対する同時接続数100程度に対して最高のパフォーマンスを示すevent_mpmの設定は以下のようになりました。 [program lang=’apache’ escaped=’true’] StartServers 4 MinSpareThreads 4 MaxSpareThreads 4 ThreadsPerChild 2 MaxRequestWorkers 2 MaxConnectionsPerChild 0 [/p
ウェブフロントエンドのパフォーマンス改善のひとつの日常 - kitak blog
ひとつの日常 この間、仕事でちょっとしたハイブリッドアプリ(ネイティブアプリのWebViewの上で動くWebアプリ、とここでは定義しておく)をリリースした。 そのアプリにはタブがあって、(当たり前だが)タブでコンテンツが切り替わる。 リリースして3日くらい経って、企画の人から「なんか、ここのタブ、反応悪くない？」という話が来た。たしかにタブに触れても、すぐには反応しなくて1~2秒経ってからタブが切り替わる。しかも、切り替えたタブのコンテンツが表示されるのにも1~2秒かかっている、うへー... 改善するぞ！ ということは、クライアントの開発をおこなっていると、ちょくちょくあるのではなかろうか。意識、あるいは無意識におこなっている改善の手順について、先の問題の改善に至るまでの具体的は話、ツールも含めながら書く。 計測する 「計測するまでは速度のための調整をしてはならない」という有名な格言がある
moco(beta)'s backup: KVS性能比較 - memcached / Couchbase / MongoDB / Redis
手軽なKVSとして使えるNoSQL系データベースは沢山あるわけなのですが、単体サーバのset/getの性能に注目して性能比較を行いました。memcachedをベースラインとして、どの程度その性能に追いつくかを調べるのが主目的です。（揮発性のキャッシュでよければmemcached + Consistent Hashing 最強なのですが、永続化できるとうれしい場合があります。。。） [2014.03.21 追記] ベンチマーク系のエントリって、少ないもんだから適当に書いても検索上位にきてしまうらしい、こわい。反省している… [追記ここまで] 計測対象プロダクト memcached v1.4Couchbase v2.0 MongoDB v2.2 (*1)Redis v2.6(*1) MongoDB はRDB並にクエリが書けるくらい機能豊富で、本来こういう比較でもってくるのは不公平なのですが.
wsgi, Bottle, Flask の速度差 - Qiita
ISUCON の季節ですね。 ISUCON では慣習的に各言語で代表的なマイクロフレームワークが使われるのですが、 Python では今のところ Flask がずっと使われています。 Flask は確かに、簡単なサンプルアプリを書くときの見た目はマイクロフレームワークになっています。 しかし、構造的には沢山のフック、シグナルがあったりしていて、重量級の設計になっています。 Flask 本体と Werkzeug を合わせると数万行のサイズです。単なる Hello World アプリでも、数十の関数呼び出しが裏で動いています。 Bottle も、 Flask と同じくマルチスレッド対応で、スレッドローカルを使ったコンテキストスタックがある、拡張機能もあるフレームワークですが、構造は Flask よりも大分質素です。 ソースコードも1ファイル3000行代で、その分フレームワークのオーバーヘッドも
ftpの負荷テスト方法を検討する。 - labunix's blog
■ftpの負荷テスト方法を検討する。 $ lsb_release -d Description: Debian GNU/Linux 8.3 (jessie) ■ユーザ名、パスワードをlabunixとした場合の 「ls *.sh」だけを実行する読み込みファイルを作成 $ cat my.ftp user labunix labunix bin prompt ls *.sh quit ■単独で実行すると、以下のようになる。 $ ftp -n 127.0.0.1 < my.ftp Interactive mode off. -rwxr-xr-x 1 1000 1000 264 Feb 26 2015 FGT_disable_syslog.sh -rwxr-xr-x 1 1000 1000 632 Jun 18 2015 spamtestmail.sh -rwxr-xr-x 1 1000 1000
性能問題の切り分け方法について考えてみる - ablog
つれづれなるままに、日ぐらしパソコンに向かひて、心にうつりゆくデータベースの性能問題の切り分け方法をそこはかとなく書き付くれば、あやしうこそ物狂ほしけれ。なエントリ（書きかけ）。一度、脳内をフラッシュしてからまとめるべし。 性能問題による影響 性能問題による影響を以下の2つに分類する。 システム全体が遅い 一部の処理が遅い 性能問題の原因 性能問題の原因を以下の2つに分類する。 交通量が多い 単純に交通量が多くて渋滞している 例）年末年始やお盆の帰省ラッシュやUターンラッシュ 経路の途中で詰まっている 車線減少や通行止めなどで渋滞している 例）年度末の工事による車線減少、飲酒の検問、交通事故による通行止めなどで経路のどこかで詰まっている 切り分け手順の分類 システム全体が遅いケースと一部の処理が遅いケースで切り分け手順は変わる。 切り分けはOSレイヤーとデータベースレイヤーの2つの観点から
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C++ – Timer Class | Félix Abecassis
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