High performance servers without the event loop OSCON, Portland 21 July 2015 Dave Cheney whoami(1) Sysadmin before Devops Transitioned to Go 5 years ago Work for Canonical contributing to the Go project 2 Who is this presentation for ? The horror! As an admin in a past life, the most stressful times in my career were defined by unsatisfying performance. I got into Go because of its potential to bu
MySQLのインデックスを効果的に使うにはどうしたらいいのかについての分かりやすい解説。そもそもインデックスの役割はとは何か、そしてどうすればその役割を果たしてくれるのかを説明する。 たとえ1つのテーブルだけに対して実行されるクエリでも、パフォーマンスが悪いというのはよくあることです。その理由は簡単で、インデックスの作り方がまずいため、実行計画がおかしくなってしまうのです。ここでは、1つのテーブルのみに対する色々なクエリを最適化するためのガイドラインを挙げてみたいと思います。 おことわり : あらゆる状況をカバーしようとはせず、一般的なガイドラインを提示するに留めるつもりです。ここで挙げたものがうまく適用できない例を簡単に見つけることができるのは間違いないでしょうが、ほとんどの場合はここに書いたことが十分なのも事実です。また、MySQL 5.6以上にあるIndex Condition Pu
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
JMeter使うのだるいなーと思ってたらruby-jmeterというRubyでテストプランを書けるツールがあった。知らなかった（迫真）。 典型的なRailsアプリのテストプラン そういう訳で典型的なRailsアプリのテストプランを書いてみたのがこちら。 ユーザーログインページでCSRFトークンを取得し、常にHTTPヘッダにつけるようにする ユーザーログイン情報をクッキーに保存 といった典型的な処理を盛り込んでいます。あとはREADME.mdを読んでもらえれば大体の書き方が把握できるかと思います。 ちなみに、# Debugというコメントの下2行をコメントアウトしてもらうと、JMeter上でデバッグ用の出力を表示することができます。テストプランが上手く動かないときに、リクエストヘッダやレスポンスを確認するのに便利です。 で、これをコマンドラインで ruby sample.jmx.rb && j
Help us understand the problem. What is going on with this article? 「RaptorはどのようにしてUnicornの4倍、Puma, Torqueboxの2倍の速度を達成したのか」を読んでまとめてみました。 原文はこちらです。紹介については許可を貰っています。 How we've made Raptor up to 4x faster than Unicorn, up to 2x faster than Puma, Torquebox とても読みやすい英語ですので是非原文も読んでみてください。 How Ruby app servers work Rackアプリケーションの構成についての紹介と、コネクションをどのように扱うのかについて。 prefork/threadingやBlocking I/OおよびEvent I/Oの組み
だいぶ前からDocker（Linuxコンテナ）のパフォーマンスについて、速いことは速いだろうけどどの程度速いのか、もし遅いことがあるなら何がパフォーマンスにとって重要なのか（AUFSが遅いとかそういうの）が気になっていたので、今回は で紹介されていた Docker のパフォーマンス検証に関する IBM の Research Report を読んだ。Report の内容をベースに、Docker のパフォーマンスの勘所などをまとめてみた。 Report のタイトルは An Updated Performance Comparison of Virtual Machines and Linux Containers 。 GitHub にベンチマークコードと実験データが置いてあってちゃんとしてる。 前提 まず、VMとコンテナの歴史を振り返るのに知らぬはエンジニアの恥。今さら聞けない【コンテナ/仮想
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
結論から言うと、現在のChromeのみをターゲットにして最適化するという特殊なケースを除き*1、どちらでも変わらないといえます。 [追記] 指摘を受けて再考してみました。そもそもjsperfでは初期化コード（今回はdataなどの初期化に使用）は一度しか走らないにもかかわらず、このベンチマークコードではdataの中身を書き換えています。これがスコアに影響を与えていたようです。 data[index] = data[index] * 2をdata[index] = index * c にした結果はChromeでも安定して双方有意差なしという結果になりました。 http://jsperf.com/postfix-or-pretfix-increment/4 JSのベンチマークの難しさを思い知りました。 [/追記] http://jsperf.com/prefix-or-postfix-incre
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