タグ

ブックマーク / mixiengineer.hatenablog.com (9)

  • 軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog

    逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の

    軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
  • mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築

    連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「

    mixi Engineers’ Blog » Tokyo Tyrantによる耐高負荷DBの構築
  • Inside Tokyo Cabinet その参 - mixi engineer blog

    この連載のように小難しい記事が続くと、読者の皆さんだけでなく執筆陣まで引いてしまうのではないかと心配しているmikioです。いやいや、いいんです。ハッキングから夜のオカズまでバラエティに富んだブログを目指すべく、私は私なりの記事を、たとえマイノリティ向けだとしても臆さず書いてゆくのです。今回はTCの実装の詳細についてお届けします。 QDBMとどう違うの? QDBMもTCと同様にDBMの一実装で、小さくて速くて使いやすいをモットーに作りはじめて、それなりに目標を達成できたと自負しているプロダクトです。しかし、今思えばいろいろと気に入らない点がいくつかありました。TCはそれを克服すべく一から書き直したものです。具体的には以下の点が違います。 空間効率の向上 : データベースファイルのサイズがもっと小さい 時間効率の向上 : 読み書きにかかる時間がもっと短い 耐障害性の向上 : データベースファ

    Inside Tokyo Cabinet その参 - mixi engineer blog
    f99aq
    f99aq 2010/03/07
  • mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その弐

    予定を立てた途端にやりたくなくなる症候群に堪えて連載を続けるmikioです(こんな私でもエアーマンくらいは倒せます)。前回はDBMの基について説明しましたが、それを忠実に実装しても実際には使いものにはならないことにも触れました。今回は、実用的なDBMに進化すべく、Tokyo Cabinet(およびその前身のQDBM)で考えた工夫についてお話します。 ハッシュ関数についてもう少し 前回の記事に関して、「ハッシュ関数はビットシフト使って実装した方が早いよ」という旨のお便りをいただきました(ありがとうございます)。まさにその通りで、乗算命令(ここではimull)より左シフト命令(ここではsall)の方が速いみたいです(Intelの資料によると、mulが15から18で、salが4とのこと)。しかし、DBMの場合はファイルI/Oにかかる時間が支配的になるというのが重要な点です。したがって、ハッシュ

    mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その弐
    f99aq
    f99aq 2010/03/07
  • Inside Tokyo Cabinet その壱 - mixi engineer blog

    約半年間の沈黙を破ってOSSの世界に戻ってきつつあるmikioです。先日、Tokyo Cabinet(以下「TC」と呼びます)というデータベースライブラリをリリースしました。今回から数回に分けて、TCの設計と苦労話について連載してみます。 DBMとは TCは、いわゆるDBMの系譜のデータベースライブラリで、単純なハッシュテーブルをファイル上で永続化するだけの機能を提供します。DBMはAT&Tの古代UNIXの時代から受け継がれる伝統芸能なのですが、私はそういう枯れた技術が大好きなのです。 プログラマの皆さんは、PerlRubyではハッシュ(連想配列)と呼ばれ、JavaC++ではmapと呼ばれるような、何らかのキーに関連づけてなんらかの値を記録するデータ構造って実によく使いますよね。例えばmixiでは、ユーザアカウントに関連する情報(名前とかニックネームとか)は、ユーザIDをキーにしたハッ

    Inside Tokyo Cabinet その壱 - mixi engineer blog
    f99aq
    f99aq 2010/03/07
  • mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ

    今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬

    mixi Engineers’ Blog » スマートな分散で快適キャッシュライフ
    f99aq
    f99aq 2008/03/23
    Consistent Hashing を複数ノードに広げて lookup 機能をも分散させると DHT かな? 定義が良く分からない。
  • DBMによるデータベースサーバ - mixi engineer blog

    DSのスターフォックスというゲームにはまりまくりのmikioです。最近社内外で「俺ストレージサーバ」を作るのが流行っているようなので私も参戦してみました。今回はDBMのネットワーク層をほぼスクラッチで作った話をします。 Tokyo Tyrant Tokyo Tyrant(以下TT)はTokyo Cabinet(以下TC)をラップしてネットワーク越しに操作できるようにするツールです。キャビネット(内閣)を傀儡にするタイラント(僭主)ということで名付けました。ダウンロードはこちら。 TCは高性能なDBMで、マルチスレッドモデルで高い並列性を実現していますが、逆にマルチプロセスモデルだとファイルロックがかかるので並列性が低くなってしまいます。つまり、書き込みモードでデータベースにアクセスしているプロセスがいると、その間は他のプロセスがデータベースに接続しようとするとブロックされることになります。

    DBMによるデータベースサーバ - mixi engineer blog
    f99aq
    f99aq 2008/02/17
  • mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その五

    先日、MySQL Conferenceという催しに行ってきました。そこでMySQLの開発者のBrian Aker氏およびMichael Widenius氏と話をする機会があったのですが、やっぱしトップランナー達と議論するのは刺激になるなぁと思ったmikioです(その時の資料)。さて、一連の連載も今回が感動の最終回で、TCの性能上の蘊蓄をお届けいたします。 なぜdynamic hashingを使わないか Brianさん達とTCの実装についても少し議論したのですが、その際にdynamic hashingをなぜ使わないのかと問われました。その背景として、TCやQDBMではハッシュのバケット数(=格納するレコード数を予測してその数倍に設定すべき値)をデータベース作成時に指定しなければならないという問題があります。バケット数が大きすぎると空間効率が劣化し、小さすぎると時間効率が劣化するというトレード

    mixi Engineers’ Blog » Inside Tokyo Cabinet その五
    f99aq
    f99aq 2008/01/26
  • mixi Engineers’ Blog » 新RSS Crawlerの裏側

    このブログでは初めましての長野雅広(kazeburo)です。mixi開発部・運用グループでアプリケーションの運用を担当しています。 12月12日よりmixiのRSSのCrawlerが改善され、外部ブログの反映が今までと比べ格段にはやくなっているのに気付かれた方も多いかと思います。この改善されたRSS Crawlerの裏側について書きたいと思います 以前のCrawlerについて 以前のCrawlerは cronからbrokerと呼ばれるプログラムを起動 brokerはmember DBから全件、idをincrementしながら取得し、外部ブログが設定されていればcrawlerを起動(fork) crawlerはRSSを取得しDBに格納して終了 このような設計になっていました。 この設計の問題として、member DBを全件走査するという無駄な動作と、一件一件crawlerを起動するためオーバ

    mixi Engineers’ Blog » 新RSS Crawlerの裏側
    f99aq
    f99aq 2007/12/27
  • 1