HTTP/1.1 の Transfer-Encoding: chunked をビジュアライズするツール書いてみた - blog.nomadscafe.jp
Chunked Transferとは 一般にHTTP KeepAliveを利用するには、レスポンスのボディがどこで終わり、次のレスポンスがどこから始まるかをクライアントが知る必要があります、そのためHTTP/1.0ではKeepAliveを行う為にボディの長さをContent-Lengthをヘッダに入れなければなりませんでしたが、サイズを測るためにデータをすべてメモリに読み込むなどの処理が必要になり、レスポンス開始までの時間もかかります。（一般的なアプリケーションにはあまり影響がありませんが） そこでHTTP/1.1ではChunked Transferという仕組みが入っていて、事前に全体のレスポンスの長さが分からなくても、chunk=固まり毎にサイズを記してレスポンスを返していき、最後に0byteと送信することで、コンテンツの切れ目がわかるようになっています。 HTTP/1.1 200 OK
Docker と SO_REUSEPORT を組み合わせてみる。おそらくその1 - blog.nomadscafe.jp
SO_REUSEPORTはLinux Kernel 3.9からサポートされている機能で、複数のプロセス/Listenerから同じTCPポートをbind可能にして、Kernelが それぞれのプロセスに接続を分散してくれるという機能です。preforkなサーバはlistenしてからworkerをforkし、それぞれでacceptを行うという手順を踏みますが、SO_REUSEPORTを使えばその手順を踏まなくても複数プロセスから同じポートをListenして処理の並列性をあげたり、hot-depolyが実現できます。 Docker のHost networking機能とSO_REUSEPORTを使って、複数のコンテナから同じポートをbindできれば、コンテナのhot-deployができるんじゃないかと思ったので、試してみました。 SO_REUSEPORTについては以下のblogが参考になります。
Unicornの2倍のパフォーマンスを実現したRackサーバ「Rhebok」をリリースしました - blog.nomadscafe.jp
“Hello World”なベンチマークでUnicornに比べ2倍高速に動作するRackサーバをリリースしました。 rubygems: http://rubygems.org/gems/rhebok github: https://github.com/kazeburo/rhebok PerlのGazelleをベースに作っています。Rackアプリケーションの運用経験がほぼないので、機能不足があると思います。issue等で教えて頂ければ幸いです。 なぜ高速に動作するアプリケーションサーバが必要なのか Unicornは高速に動作します。多くのアプリケーションにとっては十分でしょう。それでもRhebokでさらに上のパフォーマンスを出そうとしたのは、技術的なチャレンジの他に以下のようなアプリケーションで高速なアプリケーションサーバが必要とされると考えているからです。 ソーシャルゲーム、広告サーバ、
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PHPの勉強会なので、いままでお会いしたことのない方とお話ができてよかったです。 発表内容は大きくなってしまったmaster.phpファイルをどうやって高速に読むかというお話です。PHPではリクエストの終了とともに全てのメモリを捨ててしまうので、変わらないデータもリクエストの度にキャッシュからロードしなくてはいけません。大きなphpファイルがあれば当然毎回の読み込みがオーバーヘッドとなってきます。そんな環境でどうやってアプリケーションのパフォーマンスをあげていったのかを紹介しています。 スライドの中でfile sizeを小さくする必要があると書きましたが、@hnwさんによると、VM命令が多過ぎるのが問題で、構造を簡単にしたことでVM命令が減ったのがよかったのではとのことでした。非常に参考になりました。ありがとうございました そろそろ傷が癒えてきた。。 ISUCON5の本選にメルカリのインフ
jstatでJVMの統計情報を取得してGrowthForecastに投げて、グラフを作ってくれるスクリプト書いた - blog.nomadscafe.jp
先日のJVM Operations Casual Talks、GCやメモリ管理についてまとまった発表や、モニタリングの手法などの話が聞けてよい会でした。 微妙に意識が高まっているところで、メモリ使用量やGCの統計情報を取得して、GrowthForecastでグラフを作ってくれるスクリプトを書きました。それPla、それFluentd系のやつです https://github.com/kazeburo/jstat2gf この元ネタは JVM Operation Casual Talksでのモリスさんの発表にでてきたグラフです。あれを簡単に作れるツールになります。 某JVMのプロセスに対して実行すると、こんな感じのグラフになります。上から「NEW領域」「OLD領域」「Permament領域」「1秒あたりのFull GCの回数」「1秒あたりのFull GCにかかった時間」となっています。 なんかF
G-WANはなぜ速いのか？をnginxと比べながら検証してみた - blog.nomadscafe.jp
ツチノコブログのWEBサーバベンチマークツール比較の記事で紹介されていた。WebサーバのG-WAN。この記事によると凄く速いようです。 Intel Xeon E5-2640 (6コア/12スレッド 2.50GHz) を2つというサーバで gwan 334944 req/s nginx 111842 req/s と、速いと言われているnginxの3倍の速度を出しています。 このベンチマーク結果がとても気になったので、なぜG-WANが速いのか、自分でも検証してみました。 結論から言うと以下の2つ。 1) G-WANはデフォルトで物理CPUに合わせた数のスレッドを起動する 2) HTMLファイルも一度読み込んでキャッシュする という事です。 今回はAWSのcc2.8xlarge(E5-2670 8コア/16スレッド 2.60GHz *2)を使ってベンチマークを行いました。OSはAmazon L
GrowthForecastというグラフ表示ツールで捗る話 - blog.nomadscafe.jp
追記 2012/06/22 公式ページを作りました。そちらも参考にしてくださいませ GrowthForecast - Lightning fast Graphing / Visualization http://kazeburo.github.com/GrowthForecast/ Kansai.pmのLTでも紹介したんだけど、APIを叩く事でグラフを更新するツールを書きました。話の発端としては「cloudforecastのグラフを外からAPIで更新したい」ということでしたが、cloudforecastではグラフの追加が重い処理になってしまうので、別のプロダクトとしています。 サーバの負荷などのメトリクスを収集し、グラフ化することで、システムに掛かっている負荷を把握し、パフォーマンスに影響がでるまえに対策をうったり、改善の結果を知る事ができますが、同じ事はシステムだけではなく提供しているサ
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