Systems Performanceを読んだ
Brendan Greggによる“Systems Performance: Enterprise and the Cloud”を読んだ． Linux（Solaris）のパフォーマンスの分野でBrendan Greggという名前を聞いたことがあるひとは多いと思う．名前を知らなくてもが書いているブログやカンファレンスでの発表資料を見かけたことはあると思う．また彼が開発したFlame Graphにお世話になってるひともいるのではないか（ref. GolangでFlame Graphを描く）．とにかくパフォーマンスに関して常に先端にいるひとである． そんな彼がSystems（ここでいうSystemsとはCPUやメモリといったハードウェアとKernelやOSといったソフトウェアを指す）のパフォーマンスについて内部のアーキテクチャーを含め徹底的に解説したのが本書である．面白いに決まってる． 本書の根底
第2回 MySQLチューニング(1) MySQLチューニング，その前に：MySQLをチューニング，そしてスケールアップ／スケールアウトへ｜gihyo.jp … 技術評論社
UNIX系OSではvmstatやiostat、sar、top、mpstatなどのコマンドラインツール、WindowsではリソースモニタがOSに付属しているほか、オープンソースのGUIツールとしてはNagiosやCacti, Hinemosなどが利用できます。 MySQLサーバ内部での処理状況の確認は、SHOW STATUSコマンドを基本として、MySQL WorkbenchのパフォーマンスレポートやMySQL Enterprise Monitorなどが利用できます。これらのコマンドやツールの詳細は別途解説いたします。 ベンチマークテスト 構築したシステムが要件を満たしていることを検証するためにベンチマークテストを行います。MySQLのサポートエンジニアで“漢（オトコ）のコンピュータ道”で知られる奥野氏は「テストをしないことはリスクがあるということです。つまり、ベンチマークテストをしない
Linux Performance Analysis in 60,000 Milliseconds
You log in to a Linux server with a performance issue: what do you check in the first minute? At Netflix we have a massive EC2 Linux cloud, and numerous performance analysis tools to monitor and investigate its performance. These include Atlas for cloud-wide monitoring, and Vector for on-demand instance analysis. While those tools help us solve most issues, we sometimes need to login to an instanc
Webアプリケーションの負荷試験の進め方 ケーススタディー - Qiita
はじめに 負荷試験ってとっても重要ですが、リリーススケジュール優先でどうしても後回しにされたり、省略される事がありませんでしょうか。 特に近年はクラウドでの動作が前提となっているため、リリース後のスケールアップやスケールアウトが容易であるというということも、事前の負荷試験が軽視されてしまう要因となっているかもしれません。 しかしながら、ある案件で負荷試験を行ってやっぱり重要だなということがわかったので自戒を込めて負荷試験実施からパフォーマンス・チューニングの流れを記載します。 各ツールの詳細な紹介などは自分が参考にしたリンクを随時追記したいと思います。 ※以下、数字は例であり、適当に丸めてあります。 負荷試験を軽視することにより発生しうるケース 簡単に思いつくこと サービスの継続に必要なサーバリソースが予算またはサービスの収入を上回った。（ワーストケース） サービスの継続に必要なサーバリソ
Linuxの性能関連のまとめ - ITメモ
性能測定コマンド sar ：システム稼動状況 mpstat：CPU稼働状況 vmstat：仮想メモリ稼働状況 free ：メモリ情報 iostat：ハードディスク,CPU使用状況 ps ：プロセス情報 top ：プロセス情報 目安 CPU CPU使用率：90%以上 CPU待ちプロセス数：2より大きい(1CPUあたり) メモリ メモリ使用量：ページングの発生回数 ディスク ディスク使用率：80%以上 ネットワーク ネットワーク使用率：80%以上 パケット衝突回数：送信パケットの10%以上 sarコマンド # sar [オプション] [-o ファイル名] 取得間隔 取得回数 -u：CPU：CPU使用状況 -q：CPU：プロセスキュー、システム稼動負荷 -r：メモリ：メモリ,スワップ領域使用状況 -R：メモリ：メモリ動作状況 -B：メモリ：ページング統計値 -W：メモリ：スワッピング統計値 -b
これは興味津々。nginxのパフォーマンスチューニング - mobile hack 楽しい生活情報を携帯しよう
speakerdeck.com こんなに効果計測に違いが出来るのか。 こちらと。 speakerdeck.com こちらも読まないと、ちゃんと理解出来ないかも。 speakerdeck.com
サーバの負荷テストのための、何百万ものHTTPリクエストを発生させる方法 | POSTD
(注記：6/9、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 今回の記事は毎秒300万ものリクエストを処理できるほど強力で高性能なWebクラスタの構築についてのパート1になります。まず初めに、あまり多くはありませんが、私がこれまで使用したことのあるロードジェネレータツールをいくつか紹介します。私のようにてこずって時間をかけてしまわないよう、今回の記事が理解の手助けになれば幸いです。 ロードジェネレータはテストを目的とした数種類のトラフィックを発生させるプログラムです。それによって高負荷においてサーバがどのように動いているか、そのサーバの弱点はどこなのか、などが見えてきます。負荷テストを通じてサーバの限界を知ることは、サーバのレジリエンシーを測定する最適な方法であり、あらゆる問題に対する準備の手助けにもなります。 ロードジェネレータツール 負荷テストをする際に頭に入れておくべ
LocustでWebsocketの負荷試験をする - Qiita
locust良いですよね。 locust。最近の負荷試験は全部locustで済ませています。複雑なシナリオでもpythonでかけるのですごい楽です。 とはいえ最近は常時接続型のアプリも増えてきて単純なreq/resモデルではうまく負荷がかけれない状況も多い感じです。 というわけで、LocustのタスクでWebsocketを使った負荷をかけて、Webの画面から確認できるようにしてみました。 デフォルトだと単位がmsなんですが、ソケット通信でmsだと普通に0が連発されてしまうので単位はμsになります。 コードみるとわかりますが単にTaskの中でsocketつくって通信し、結果をlocustに通知してるだけなのでlocust本体にはまったく手を入れていません。 locustは設計がシンプルで分散環境の構築部分とリクエストしたりその結果を集計する部分が分かれてるのでこういう事が簡単に出来るのも良い
Jet Profiler for MySQL
is a real-time query performance and diagnostics tool for the MySQL database server. Query, table and user performance Jet Profiler focuses on queries, tables and users. This gives you the information you need in order to quickly fix performance problems in your code, such as most frequent queries, most used tables or the busiest users. Graphical visualisation Data is collected, analyzed and displ
Webアプリケーション負荷試験実践入門
2015年2月24日 ヒカ☆ラボ発表資料 Webアプリケーション負荷試験実践入門 ■スライドの目的 負荷試験の重要性を認識して頂く 意味のある負荷試験を最短距離で行うための“段取り”を持ち帰って頂く 内容的には、主にAWS上のLAMP構成のシステムに対する負荷試験ですが、負荷試験ツールに依存しない全般的に通用する話を扱っています。Read less
FreeBSD、PostgreSQL性能を最大36倍高速化
FreeBSDプロジェクトの開発者は6月28日(協定世界時)、「PostgreSQL/FreeBSD performance and scalability on a 40-core machine」において、40コア/80スレッドのマシンにおけるPostgreSQLの性能を最大で36倍ほど高速化するパッチを発表した。同パッチは現在も議論されており、FreeBSD 11.0-RELEASEやFreeBSD 10.1-RELEASEに取り込まれるものとみられる。 開発者はメニーコアマシンで動作するPostgreSQLの性能がスケールしないという指摘を受けて問題の調査を開始。分析を進めたところ、共有メモリに並列アクセスするタイミングで大量のコンテンションが発生していることを発見したと指摘。ほかにも改善の余地のあるキャッシュ利用、性能の悪いセマフォの利用、コンパイラの違いによるスケジューラコード
CPUやメモリなどのシステム性能を比較するベンチマークツール | さくらのナレッジ
このうちCPUの性能を単純に測定できるのがDhrystoneおよびWhetstoneテストで、それぞれ整数演算および浮動小数点演算の性能を測定するものとなっている。また、そのほかのベンチマークテストについては一般的なアプリケーションにおける処理を模したものになっており、システム全体の処理能力を数値化するものになっている。 UnixBenchのインストールと実行 UnixBenchのバイナリは公開されていないため、テストを実行するには自分でコンパイルを行う必要がある。コンパイルにはmakeやGCCなどのコンパイルビルドツールに加え、PerlのTime::HiResモジュールが必要だ。このモジュールはRed Hat Enterprise Linux（RHEL）互換環境の場合、「perl-Time-HiRes」パッケージに含まれているので、これをインストールすれば良い。 # yum instal
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
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