Rails: Puma/Unicorn/Passengerの効率を最大化する設定（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
まとめ: アプリのサーバー設定はRuby Webアプリのスループットやコストあたりのパフォーマンスに大きな影響を与えます。設定の中でも最も重要なものについて解説します（2846 word、13分） RubyのWebアプリサーバーは、ある意味で自動車のガソリンに似ています。よいものを使ってもそれ以上速くなりませんが、粗悪なものを使えば止まってしまいます。実際にはアプリサーバーでアプリを著しく高速化することはできません。どのサーバーもだいたい同じようなものであり、取っ替え引っ替えしたところでスループットやレスポンスタイムが向上するわけではありません。しかしダメな設定を使ったりサーバーで設定ミスしたりすれば、たちまち自分の足を撃ち抜く結果になります。クライアントのアプリでよく見かける問題のひとつがこれです。 本記事では、3つの主要なRuby アプリサーバーであるPuma、Unicorn、Pass
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、
Redmine、Unicorn、Nginxでの動作安定化（タイムアウトとメモリ関係） - torutkのブログ
あるプロジェクト用に構築したRedmineがすこぶる不安定となっています。仮想ゲストのCentOS 6.5にUnicornを入れてRedmineを動かし、前段にNginxをリバースプロキシで動かしています。不安定なときはログを見るとNginxでタイムアウトが発生しています。どうやらUnicornの応答がときどきなくなっている感じです。このプロジェクトでは、巨大なファイル（GBオーダー）がばんばん添付としてアップロードされています。ディスクフルも起きています。 他にもUnicornとNginxで動かしているRedmineがありますが、不安定の発生する傾向としてはサイズの大きなファイルを添付したりダウンロードしたあとに発生しているようです。 安定化のためには、UnicornとNginxの設定を見直す必要がありそうです。しかし、今まではインターネット上にある設定をほぼ真似て動かしていただけで、パ
例えば GC を止める・Ruby ウェブアプリケーションの高速化 - 2nd life (移転しました)
最近クックパッドでは、アプリケーションサーバの大半が Rails 2.3 から Rails 3 に置き換わったのですが*1、リリース前のベンチマークの時点ではあまりパフォーマンスが出ず四苦八苦していました。具体的には Rails 2.3 の時と比べ MRI 1.8.7 だとレスポンスタムが200%ぐらい遅い結果でした。Rails 3 になって実装が Merb core を取り入れ疎結合で綺麗になった反面、より多くのオブジェクトと・メモリを利用する様になった影響かと思います。 そこで Ruby インタプリタの変更*2を行い検証をしたところ MRI 1.8.7 (Rails 2.3と比べ) 約200%遅い MRI 1.8.7 -> Ruby Enterprise Edition 1.8.7 2011.03 (tcmalloc 無効) 約180%低速 MRI 1.8.7 -> Ruby Ente
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configurator: document net.core.somaxconn sysctl dependency · defunkt/unicorn@4ae3f3e
Rhebok, High Performance Rack Handler / Rubykaigi 2015
GitHub - kzk/unicorn-worker-killer: Automatically restart Unicorn workers based on 1) max number of requests and 2) max memory
