はじめに WAF「Scutum（スキュータム）」ではサービス開始時より、データストアとしてmemcachedとpgpool II+PostgreSQLを利用しています。これらはどれも安定して動いており満足しているのですが、最近になってより柔軟にデータを取っていきたいというニーズが高くなってきたため、MongoDBの導入を行いました。まだ完全なリプレースまでは至っていませんが、元々のデータベースのスキーマ構造がシンプルであることもあり、数ヶ月以内にはpgpool II+PostgreSQLの部分をMongoDB（Replica Sets）で置き換えることができるのではないかと思っています。 MongoDBにとっての「メモリ使用量」 MongoDBを導入するにあたり、Linux(X86_64）上でMongoDBを動作させたときのメモリの消費について、簡単にですが調べてみました。まず参考にしたの
さらにMySQLを高速化する7つの方法
MySQLを高速化する10の方法という記事がとても好評だったようである。記事を読んで頂いた皆さん、ありがとう。 この記事に対する便乗（？）でWeb屋のネタ帳: PostgreSQLを高速化する16のポイントという記事を書いて頂いたようだが、そちらの方もかなり人気だったようである。他人が作ったソフトウェアに改良を加えるというフリーソフトウェアやオープンソースソフトウェアの精神も基本は便乗であるので、便乗については大いに賛成したいというかむしろ取り上げてくれてありがとう！！と思うわけであるが、ここでさらに俺はこう考える。 と。 Web屋のネタ帳さんの記事では16のポイントが紹介されているが、漢（オトコ）のコンピュータ道の記事は10の方法だったのであと6つ足りない。オトコは数で勝負！！というわけで今日はネタを振り絞ってさらに7つのMySQL高速化テクニックを紹介しよう。 1. インテルコンパイラ
kazuhoさんが「プロのサーバ管理者の間では存在価値が疑問視されて久しい (Min|Max)SpareServers だと思う」と書いたり、hirose31さんが去年のYAPC::Asiaで{Start,{Min,Max}Spare}Servers,MaxClientsは同じにしているよと発表したり、実際前職のサーバはそのように設定されていたのですが、自分でうまく説明ができてなかったので、調べながら書いてみた。 本当はイントラブログ用に書いていたものですが、がんばったので転載。 前提として、CPUの使用率におけるsystemとfork Re: クラウドがネットワークゲーム開発者にもたらしてくれたもの - blog.nomadscafe.jpでも書いている通りforkってのはサーバにとって重い部類の処理になります。つまり負荷の高いときにforkを大量に行うのはしてはならないことの１つです。
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