この記事は↓に移転しました。 laysakura.github.io
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HTTPS(SSL利用)サイトがSEO的に優遇されるトレンドで、世間的にもHTTPS接続でサイト運用するサービスが増えてきています。 これが、ハイトラフィックサイトになってくると、このフロントエンドでSSL処理させることが負荷的にもなかなか辛いのです。 で、Apache 2.3以降では、Shared Object Cache Providerとして、memcachedが選択できるようになっています。 この仕組みを利用して、Apacheとmemcachedを並べることで、各サーバでユーザのSSL Session Cacheを共有しながらHTTPSリクエストを負荷分散できる構成を作ってみました。 WebサーバでSSLオフロード 常時SSLを利用したWebサイトを運用するために、SSLアクセラレータといったアプライアンス製品だとか、ソフトウェアだとApacheやNginxのSSLモジュールを使う
遺伝的アルゴリズム(GA)でサーバの自動チューニングをします。 GAを機械学習を一つと書いてしまいましたが違うようなのでタイトルを変更させて頂きました。 遺伝的アルゴリズムについては↓の動画が分かりやすいです http://www.youtube.com/watch?v=yZJ1V-zv_gU まずは通常の負荷テストができるところまで準備する必要があります。攻撃用のサーバをターゲットと(ネットワーク的に)近い場所に用意してください。負荷を掛ける側(Attacker)にも相応のスペックは必要です。 ストレスツールはコマンドラインから利用出来るものでしたらなんでもかまいません。ab(Apache Bench)などは最初から入っているので手軽ですが、今回は「グリーン破壊」というソフトを利用しました（グリーン破壊のインストール方法は本家サイトに譲ります） 自動チューニングを行うにあたり、ターゲット
![機械学習(GA)によるサーバの自動チューニング #Ruby #負荷試験 #gargor #chef - Qiita [キータ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3ff4ba3b5201d74bd3d4e4eb6397967eb69a08d9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTA0NDYlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE1OTUxMjMzMTQ_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9NjdiOWNlMTY2OTBiMTIyZjBhNzQzMWMwZTVhM2Q5ZTU%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D313b3d3c934473c97af387d4d718d4a4%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0dW1mJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9ZTBmMDcwNzM3Mzc3YTg0YTA0NThmOTkyZGEwNGVjYjA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D03213ead01ad1bcc13ca53ad56d7f608)
いい感じにパフォーマンスチューニングするコンテスト第4回ISUCONに参戦しました。まだ現時点で本戦に進めるのかわからないのですが、1日目で暫定10位になりました。 PHPでも十分に戦える！と思った方、ごめんなさい。Go言語使いました。 チーム紹介 チーム名 ご注文はPHPですか？ チーム略称 ごちぺち 予選スコア 44000〜45000ぐらい（暫定） メンバー アイコン Twitter @do_aki @matsuu @netmarkjp 職業 インフラエンジニア インフラエンジニア インフラエンジニア 得意言語 PHP Perl Python 当日の役割 右腕 左腕 ファシリテータ えぇ、ぺちぱー(PHPer)で有名なdo_aki先生がいるチームですが、Go言語を使いました。 役割分担大事。特にファシリテータ大事です。fujiwara組もたぶんfujiwaraさんがファシリテータだと思
昨日のエントリで紹介した「Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編」ですが、いくつかスライドを追加して、「完全版」として公開しました。 ISUCONだけに限らず、一般的なWebアプリケーション、SQLのチューニングの参考となる資料となっていると思いますので、見て頂けたら嬉しいです。 ＜追記＞ ISUCON4 オンライン予選の参加登録が開始されています！！！Webアプリケーションを書いている方もインフラを扱っているエンジニアも運用エンジニアも、ぜひチャレンジしてください！！私もでます！！ 参加はこちらから↓↓↓↓ ISUCON4 オンライン予選の参加登録を開始しました \n\n\nISUCONだけに限らず、一般的なWebアプリケーション、SQLのチューニングの参考となる資料となっていると思いますので、見て頂けたら嬉しいです。\n\n## ＜追記＞\n\nISUCON4 オン
MySQL 5.1のmysqldumpslowを使うとチューニングが楽になる！という話題です。 mysqldumpslowはもともとMySQLに付属しているツールで、スロークエリログを集計してくれるものです。これ自体はMySQL 5.1で特に変わったところはありませんが、スロークエリログ本体の方が機能強化されているため、組み合わせるとなかなか便利になっています。MySQL 5.1におけるスロークエリログの主な機能強化は以下の三点です。 long_query_timeに1秒未満の値を設定できるようになった。 出力先を設定できるようになった。 これらの設定をオンラインで変更できるようになった。 これでどうなるかというと、MySQLの性能分析をしたいと思ったときに、サーバを止めずにその場で mysql> set global slow_query_log = 1; mysql> set glob
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
JavaScriptなどのスクリプト言語は動作が遅く、最適なパフォーマンスを得るにはC/C++で実装しなければならないという常識に挑んだ先進的な講演が話題になっています。この話題の発端は2012年10月7日から10月8日までベルリンで開催されたJSConf.euでFelix Geisendörfer氏が行った講演です。 彼の講演の題材はnode.jsからMySQLに接続する為のバインディングのパフォーマンスに着目しています。2010年当時、node.jsにはMySQLのバインディングが存在しておらず、増井さん作のnode-mysqlモジュールが開発中の状態でした。このモジュールはJavaScriptでバイナリを解析しておりJavaScriptのみで開発されていました。この状況を受けてFelix氏が新たにnode-mysqlモジュールを新規に開発を始めました。このモジュールもJavaScri
Webパフォーマンス ベストプラクティス Last updated: 02 October 2012 翻訳：@t32k WebページをPage Speedで調べるとルールに準拠していないものが提示される。このルールというのは、一般的にあなたが開発段階において取り入れるべきフロントエンドのベストプラクティスだ。あなたがPage Speedを使用しようとしまいと、私たちはこの各ルールについてのドキュメントを提供する（たぶんちょうど新しいサイトを開発中でテストする準備が整ってないだろう）。もちろん、これらのページはいつでも参照することができる。私たちはあなたの開発プロセスに取り入れてもらうために、このベストプラクティスを実装するための明確なティップスと提案を提供する。 パフォーマンス ベストプラクティスについて Page Speedはクライアント側からの観点でパフォーマンスを評価し、一般的にペー
Clicking the “Branch this” button next to a post lets you start your own branch to talk about it. Branching a post is perfect for when you have something to say about someone’s post or want to go on a tangent—without taking the whole conversation off track. Join our beta so you can branch posts, too.
iperf は、ネットワークにTCP/UDPのトラフィックを送信しパフォーマンスを測定するツールで、これを使って自宅のネットワーク速度を診断する事ができる。iperf はLinuxのオープンソースとして公開されており、Windows版の実行ファイルも無償でダウンロードできる。 jperf は、iperf に Java でGUIを追加したもので、さらに使いやすくなっている。しかし、Windows 7 ではJava をインストールしただけではダメで、path を設定しなければ 「'javaw 'が見つかりません。」と表示されるのでちょっと悩みましたが・・・ iperf は、2台のPC間で速度を測定するソフトウェアで、片方をサーバ、片方をクライアントに設定して測定をします。今回は、WH-G300DR のLANに接続したPC(PhenomII 955 3.2GHz)をサーバに設定して、NotePC
こんにちは、keiです。 今回は、MySQLのチューニングに大活躍な「Jet Profiler」というツールをご紹介します。 Jet Profilerとは Jet Profilerは、MySQL向けのクエリアナライザです。 クエリチューニングは、DBパフォーマンスチューニングの中でも重要な作業の1つですが、 Jet Profilerを使えば、その作業をGUIで直感的に行うことができます。 フリーウェアの形態で提供されており、機能限定版であれば無料で利用することができます。 購入する場合は、$499となります。 詳細情報、ダウンロードは公式ページからどうぞ。 http://www.jetprofiler.com/ja/ Jet Profilerの魅力 その1 導入のしやすさ 通常のWindowマシンに、普通のアプリケーションをインストールする感覚でインストールが可能です。 イン
Zoff PCのカラータイプ眼鏡を愛用しているインフラ兼ソフトウェアエンジニアのbokkoです。 夏休みは山登り -> 温泉で悠々自適に過ごしてましたが、休み明けから筋肉痛で体のあちこちが痛いです(><)。 今回はpixivで活用しているデータストアやその周辺ミドルウェアの話を3回くらいに分けてしようと思います。 pixivを支えるデータストア pixivでは主に以下の2つをデータストアとして活用しています。 MySQL KyotoTycoon MySQL pixivではユーザやイラスト、ブックマーク、あるいはそれらに関連した情報といったサービスの根幹に関わるデータはMySQLに保存しています。 これはMySQLの高い信頼性のほかに、ピクシブ社内でMySQLの運用に関するノウハウが蓄積されていたり、自作の運用ツール群が充実しているというのが大きな理由です。 KyotoTycoon Kyot
JavaScriptのパフォーマンスを上げる13のテクニック 一部意訳あり。(特に関数についての11と13)。深く理解したい方はスライドや動画を観ることをオススメ。 (元記事） http://www.jonefox.com/blog/2012/07/10/13-javascript-performance-tips/ - 先日、Googleのダニエル・クリフォードは"Google I/O 2012"にて「V8で打ち破るJavaScriptのスピードリミット」と題した素晴らしい講演を行った。その中で彼は、JavaScriptコードで実践できる13のシンプルな最適化手法を紹介している。それらはChromeのV8 JavaScriptエンジンのコンパイルや実行速度を上げ、コードを速くするものだ。彼はそれらについての多くの説明を行なっているが、もしただシンプルTips一覧が欲しいというなら、以下を
はじめに アクセスが急増すると、応答時間が著しく悪化するサイトはありませんか？ 普段は200ミリ秒以内で安定してアクセスをさばいているのに、イベントやらキャンペーンやらを開始した瞬間から、普段の２倍や３倍のアクセスが殺到し、その結果、レスポンスタイムが3秒とか9秒とかかかるようになってしまうことってありますよね。 あるサイトの実状 つい先日まで、そんなサイトが私の目の前にもありました。自社で運営している某ソーシャル系のサイトなんですが、イベント開始時刻と同時にアクセス数が急増するのです。とはいえ、所詮は普段の2倍とか3倍程度の数なのだから、少なくとも1秒以内にレスポンスを返せるくらいの性能は維持したいものです。 しかし実際は困ったことに、応答に3秒以上もかかってしまう処理が大量に発生してしまう状況に陥ってしまっていました。これはきっと、どこかにボトルネックがあるに違いありません。 仮説を立
Make a note of it: Web tech, montaineering, and so on. Note: この記事は、3年以上前に書かれています。Webの進化は速い！情報の正確性は自己責任で判断してください。 メモ書き。社内説得用。「HTTPリクエストを減らすと高速化できるよ！」てのはよく聞くけど、それが「どうしてか」ってのを(読込待機時間まわりで)具体的な数字を出してることが意外と少なかったので。詳しくは参考リンクにGo! Webサイトを分析するWebアプリ PageSpeed Insights WebPagetest 参考資料など Webパフォーマンス最適化のためのコーディング手法, MOL @importを使うべきでない理由, Screw-Axis まずHTTPリクエストがコストが高い理由ですが、まあ同時読込できないからですよね。読込に1秒掛かる画像A,B,Cがあると
Haskell vs F# - Life Goes Onが気になったのでやってみた。 手元にF#の実行環境がないので、元のコードを2倍高速化することを目標にしてみる。環境はLinux x64, GHC 7.0.4. 最初のコード。 import Data.Array.Unboxed data Node = Node { df :: Double, branch :: [(Int, Double)] } induceBackward :: Array Int Node -> UArray Int Double -> UArray Int Double induceBackward nodes values = accumArray (+) 0 (bounds nodes) [(j, p * values ! k * df) | (j, Node df branch) <- assocs no
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