「プログラマーのためのCPU入門」は入り口として丁度よい！DevTools でパフォーマンスチューニング入門 / Introduction to Performance Tuning with DevTools
原因不明だったRDS負荷のスパイクを改善できた話 - Qiita
概要 当時数ヶ月間誰も原因がわからなかった一時的にRDSの負荷（CPU使用率）がスパイクする現象の原因を調査できる環境を整えて、原因分析〜改善まで実施したときの話です。 1つ1つの取り組み自体は大きなことはやっていませんが、一連の動きで得られたものも多かったのでアウトプットしようと思い記事にまとめました。 取り組んだ課題 原因を特定するためのツールがない そもそも何が原因でRDSのCPU負荷が高まっているのかを調べるための情報がCPU使用率以外に全くない状況でした。 そこでRDSの負荷原因を探る方法を調べると、Performance InsightsやCloudWatch Logsへのスロークエリログ出力を使う記事をいくつか見つけたのでこの2つについて調べることにしました。 Performance Insights データベース負荷をSQLなどの単位で時系列で可視化したり、トップSQLやD
macOSのM1とx86-64におけるベンチマーク比較の考察
世間ではAppleの新しい製品に使われるARM64 CPUであるM1の話題でもちきりだ。ただし、日本語を話す記者というのは極めて非科学的かつ無能であり、M1の現物を手にしても、末端のソフトウェアを動かして、体感で早いだの遅いだのと語るだけだ。そういう感想は居酒屋で酒を片手に漏らすべきであって、報道と呼ぶべきシロモノではない。 と思っていたら、Phoronixがやってくれた。M1とi7で動くmacOSでベンチマークをしている。 これを考察すると、M1のMac Miniは、一世代前のi7のMac Miniに比べて、メモリ性能とI/O性能が高く、演算性能は低いようだ。このことを考えると、M1の性能特性としては、動画のエンコードやソフトウェアレイトレーシングをするには不向きだが、その他の作業は遜色ないだろう。 問題は、仮想化とRosettaを組み合わせることができないという点だ。x86-64のユー
YARV命令ごとの実行コストを知るには - なるせにっき
プログラムのボトルネックを探すには大きく分けて二つの方法があります。心眼を研ぎ澄ましていきなり最適化してみてから考えるのと、何かしらのツールでサイクル数やCPU時間を計測して地道に探す方法ですね。皆さん普通は前者だと思うんですが、それが行き詰まってしまうこともあります。 後者のようにprofileを取っていく場合、手軽にCレベルでのprofileがとれて今わたしの中で一大ブームを巻き起こしているのがperf(3)なわけですが、Rubyのprofileを取ると往々にして以下のような結果になるわけです。（よい子のみんなはCレベルでのprofileではなく、stackprofを使ってRubyレベルでのprofileをとろうな！） sudo perf report --stdio --no-children -g none -d miniruby # To display the perf.dat
StackProf: The Holy Grail of Rails Profiling | Scout APM Blog
The holy grail of performance profiling is finding a tool that's safe to run in production. A tool that identifies slow code as it works "in the wild". Profiling code locally is never as good as production profiling: the load is small, hardware specs are different, and I'd need to pull down a huge chunk of data to simulate things. Enter StackProf, the production safe*, holy grail of Ruby profiling
MQTT Broker比較～性能比較編 - Taste of Tech Topics
こんにちは、ツカノ(@snuffkin)です。 MQTT Broker 比較の第二弾です。 前回は、機能の比較を行いました。 MQTT Broker比較～機能比較編 実際のシステムへの適応を考えると、性能は特に気になるところ。 ということで、今回は性能比較を行ってみました。 ベンチマークは環境や測定方法、バージョンによっても大きく異なりますので、 あくまで一例として参考にしてもらえればと思います。 ベンチマークに利用したプログラムは、Goで開発された以下の MQTT-Bench を利用しています。 MQTT-Bench : MQTT Benchmark Tool ベンチマークの条件は以下の通りです。 構成、メッセージ長 MQTT Broker に対して、500connections で同時処理 1つのメッセージ長は 1024byte マシンスペック OS: CentOS 6.5 (64bi
コンパイラーを負かす
roguelazer's website: beating the compiler なかなか面白かったので翻訳して紹介する。 たとえば、97%の場合において、僅かな効率など忘れるべきである。。早すぎる最適化は諸悪の根源である。とはいえ、残りの重要な3%の機会を逃すべからず。 -- Donald Knuth 計測せよ。計測するまで速度の最適化を施してはならぬ。たとえ計測したにせよ、一部のコードが残りを圧倒するまではまだ最適化してはならぬ。 Rob Pike 最新のWebサービスを主体とした技術の業界に長年浸かった我々は、パフォーマンスの問題を忘れがちである。SQLAlchemy ORMの中で行うリクエスト一つが8,9秒かかる中で、関数呼び出しひとつを3ミリ秒最適化したところで何になるというのか。とはいえ、時にはそのような最適化スキルを養っておくのもいいことだ。今回は、ある簡単な課題を最適化
MySQL のチューニング (ボトルネックの検出) : Figure out!! -ドリコムエンジニアブログ
こんにちは！ onk です。 SAPさんが各社とも「ソーシャルアプリは負荷対策が大事」って言っていますね。弊社でも mixi アプリ(PC)，mixi アプリモバイルをリリースしたときはお祭り状態だったので，ふりかえりも兼ねて MySQL のボトルネックを調べる方法を書いてみました。(幸い，モバゲーオープンゲームのリリース時はこれらの経験が役に立ったので何ともなかったです) といっても 9 割方 そもそもサーバの設定がおかしい 更新が多いテーブルなのに MyISAM エンジン for 文の中でクエリを発行 INDEX 張ってない データ量がえらいことになってる 辺りなんですけどねー。 基本は下から まず，ボトルネックを調べるときは下の層から上がっていくのが基本です。たぶん。 なので ssh でサーバに入って (LoadAverage 300 ぐらいまでならなんとか入れますね) 以下のコマン
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