1. Java ドラッグレース チューニング Takayoshi Kimura Senior Software Maintenance Engineer Global Support Service, Red Hat
Written March 04, 2013 This post is about how I got a 10x speedup for my ruby gem contracts.ruby. contracts.ruby is my project to add code contracts to Ruby. Here's what it looks like: Now, whenever add is called, the parameters and return value will get checked. Cool! 20 seconds This weekend I benchmarked this library and found that it has abysmal performance: This is after running both functions
このシリーズはHTTPリクエストの理解を通じてWebパフォーマンスの重要性について考える5章構成になっている。 【序章】HTTPリクエストは甘え 【CSS Sprite編】スプライト地獄からの解放 【WebFont編】ドラッグ＆ドロップしてコマンド叩いてウェーイ 【DataURI編】遅延ロードでレンダリングブロックを回避 【終章】我々には1000msの猶予しか残されていない 2日目は、HTTPリクエストを減らす最もポピュラーな手法、CSSスプライトについて説明する。 まずは動画をご覧頂きたい。 img要素読み込み | WebPagetest Test Result CSS Sprite読み込み | WebPagetest Test Result 左が30個のアイコン画像を一つ一つimg要素として読み込んでいるのに対して、右は１つの背景画像（CSSスプライト）として読み込んでいる。この場合、
これだけ見れば大丈夫！ーMySQLパフォーマンス監視のツボ（システム編） こんにちは nob です。 前編 これだけ見れば大丈夫！ーMySQLパフォーマンス監視のツボ（クエリ編） の記事から１年半が経過してしまいました。ちょっと長いお休みでしたが、その間に蓄えた MySQL パフォーマンス監視の実戦経験を（システム編）としてお届けいたします！ 今回の（システム編）で紹介するツボは 4 つです。（クエリ編）のツボに加えて、この4つに注目して頂ければ MySQL のパフォーマンス監視もバッチリです。 （ツボ１）Load Average < (1 + (cpu数-1)/3) （ツボ２）Checkpoint Age が水平線になったら要注意 （ツボ３）MyISAM は無いよね監視 （ツボ４）万能選手スローログ なお前編と同様この記事では監視ツールとして Cacti と Percona MySQL
All of Percona’s open source software products, in one place, to download as much or as little as you need.
2013/07/28に開催されたqpstudy 2013.07の懇親会で、RDBMSのインデックスに関するクイズLTをしてきました。 発表資料はこちら。 インデックス使えてる？じぇじぇじぇ！ from Takuto Matsuu 補足事項 発表では3問出題しましたが、本家のThe 3-Minute Test: What do you know about SQL performance?は5問あります。インデックスに自信が有る方は是非チャレンジしてみてください。 資料にも書きましたが、Use The Index, Luke!はインデックスを学ぶなら必見のサイトです。是非どうぞ。 Use The Index, Luke!の内容をまとめた書籍SQL PERFORMANCE EXPLAINEDについては以前このブログで紹介したのでそちらをどうぞ。PDF版もあります。 Use The Index,
2013.10.14 追記 @kazuho さんからご指摘いただきました！ mmapのほうがreadより速いという迷信について - kazuhoのメモ置き場 - 長いタイトル…。 こないだ書いたgorepっていう検索ツール、もうちょっと速くしたいなと思ってファイル読み込みの部分をmmap()で置き換える検討中。(ちょっぱやのagもmmap()を使っている) mmap()での高速化確認用にCとGoで簡単なコード書いて実験していたら、以下のことがわかった。 ファイル読み込みをmmap()に置き換えると高速化が望めそう Goのコンパイラの最適化はなかなか優秀で、CのGCCビルドよりも速くなることがありそう LLVM-Clangは半端じゃない 処理速度比較の準備 比較用に書いたのは、open()/read()と、open()/mmap()、そしてfopen()/fread()を行うCとGoのコード
Cassandra Conference in Tokyoに行ってきた « ボーダーレスライフ
楽天で開催された Cassandra Conference in Tokyo に参加してきました。多くのセッションがありましたが、楽天での採用事例が聞ける最後のセッションに参加しました。実はCassandraに関して、前提知識をほとんど持っていなかったので、自分が正しい理解をしたのか不安ではありますが、、実際に採用し得られたノウハウの紹介や、不具合をオープンソースへフィードバックしているというお話はおもしろかったです。 全体を通して思ったのは、これはCassandraに限った話ではないですが、ノウハウを持たない状態での採用はリスクが高いということです。そして、そのリスクをカバーするために以下の様に失敗の可能性を下げるための準備、失敗した時に迅速に復旧させる為の準備までも意識する必要があると思いました。 設計フェーズではCassandraを意識したクエリやスキーマにする。 テストフェーズでな
RockThePost.com is a LAMP stack hosted on Ec2. We're preparing to be featured in an email which will be sent to ~1M investors... all at the same time. For our 2 person engineering department, that meant we had to do a quick sanity check to see just how many people we can support concurrently. Our app uses PHP's Zend Framework 2. Our web servers are two m1.medium Ec2 machines with an ELB in front o
数百台のサーバに対して CPU メモリ HDD の使用状況をサクッとチェックしたいなーと思ったのですが、さすがにmuninのグラフで見るのはダルすぎる。 というわけで日次でこういうページを作ってチェックするようにしました。 上記の情報が数字でダーっと並んでて、ついでに簡単に色付けとか、muninへのリンク張りとか、各項目でのソート機能付けたりとかをやってます。 CPUとメモリの使用率は前日の平均、ディスク使用率はバッチ実行時の値です。 最初はmuninのRRDファイルから作ろうかと思ったのですが（gist）、この程度の情報ならsysstatやdfの結果から作るほうが簡単なので、sshで集めてくることにしました。 とりあえずHTMLに出力してますが、CSVで出したりDBに突っ込んだりすれば各種調査に便利ですよ！ ソースコード Ruby1.9版です #!/usr/local/bin/ruby
What data structure is more sacred than the link list? If we get rid of it what silly interview questions would we use instead? But not using linked-lists is exactly what Aater Suleman recommends in Should you ever use Linked-Lists? In The Secret To 10 Million Concurrent Connections one of the important strategies is not scribbling data all over memory via pointers because following pointers incre
Brendan Gregg will be keynoting at SCaLE 12x - February 21-23, 2014. Register Now. Linux Performance Analysis and Tools from brendangregg Our friends at SCaLE invited our lead performance engineer, Brendan Gregg, to speak (again) this year,and he was happy to return. The talk is about Linux Performance Analysis and Tools: specifically, observability tools and the methodologies to use them. Brendan
Video: http://joyent.com/blog/linux-performance-analysis-and-tools-brendan-gregg-s-talk-at-scale-11x ; This talk for SCaLE11x covers system performance analysis methodologies and the Linux tools to support them, so that you can get the most out of your systems and solve performance issues quickly. This includes a wide variety of tools, including basics like top(1), advanced tools like perf, and ne
特集のはじめに 本特集のメインテーマは『サーバ負荷分散』です。 負荷分散というと むずかしそう 機器が高価 大規模向け というイメージが先行して、敬遠している人は多いのではないかと思います。 実は、今回の特集はそんなあなたのために書きました。 本特集を読み終えたあと、きっとその印象は おもしろそう 安い 手軽に使える に変わっているでしょう。 ではではさっそく本題に入りましょう。まず本章では「サーバ負荷分散」一般についてざっと説明し、次章以降でより具体的な実現方法を解説していきたいと思います。 なぜサーバ負荷分散をするのか？ 『サーバ負荷分散』[1]をひとことでいうと、「1つのサービスを複数のサーバで行うこと」です。では、どうして複数のサーバでサービスしたいのでしょうか？ どんな利点があるのでしょうか？ 大別するとそれは2つあります。[2] 性能 まず1つめの利点は性能向上です。 例
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