マルチスレッド・プログラミングの落とし穴、その２
ずいぶん前に、「マルチスレッド・プログラミングの落とし穴、その１（かもしれない）」というエントリーを書いたが、今回はPhotoShareサーバーを運営していて、まさにこのあたりの深い考察が必要になって来たので、良い機会なので続編エントリー。 PhotoShareのバックエンドのようにCRUD（Create/Read/Update/Delete）のAPIをサポートするバックエンドを作る場合、Create/Update/Deleteのリクエストに対してはクライアントからのAPIコール時にすぐに（HTTP Requestに返事をする前に）データベースに変更を加え、Readの際にも（キャッシュを使う・使わないを別にして）データベースの最新の状況を反映するデータを返すように設計するのが普通である。 このアーキテクチャの問題は、ユーザーのアクティビティが増えた時に、データベースやI/Oがボトルネックと
スケーラビリティとユーザービリティの話
先日のPhotoShareのスケーラビリティのエントリーに関しては、さまざまなご意見をいただき、とても良い勉強になっている。ただし、少し分かりにくかった部分があると思うのでそこに関して補足しておく。 サーバーのスケーラビリティに関してはすでに色々なところに書かれているが、今回の私が注目しているのは、どうやってサーバーのキャパシティを増やすか、という話ではなく、サーバーのキャパシティを超えたトラフィックが来てしまった際にどんな挙動をするように設計しておくのが良いか、という話である。 限られた資源を使って数万人・数十万人の人たちにサービスを提供するかぎり、予想外の急激なトラフィック増加でサーバーに過負荷がかかったりすることはどうしてもあるわけで、そこで問題となるのは、その手の過負荷をどうさばくか。 たとえば写真に付いたコメントを表示させる場合、「最新の情報をすぐに」表示するのが良いのが当たり前
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