「推測するな、計測せよ」という訳はミスリードと言う話 - aki33524’s blog
パフォーマンス改善の文脈で良く用いられるフレーズとして、「推測するな、計測せよ」というものがある。これはRob PikeのNotes on Programming in Cからの引用なのだが、原典と少し印象が違う。 Rule 1. You can’t tell where a program is going to spend its time. Bottlenecks occur in surprising places, so don’t try to second guess and put in a speed hack until you’ve proven that’s where the bottleneck is. Rule 2. Measure. Don’t tune for speed until you’ve measured, and even then don’t
Four Keysや開発生産性向上ならFindy Team+
Findy Team+は、1万を超える開発チームのデータを基に、Four Keysや開発生産性の可視化・向上を通じて、アジャイルな開発をサポートします。
500点出す！ - ゆーすけべー日記
「Web Speed Hackathon 2022」という「非常に重たいWebアプリをチューニングして、いかに高速にするかを競う競技」があります。 リモート参加で11月1日から27日まで開催されています。 ここで言う「高速」とはCore Web Vitalsのスコアが高いことを言い、Lighthouseのスコアをベースにした500点満点の争いです。 ISUCONのフロントエンド版ですね。 以前にも同じ課題で「学生向け」と「社内（サイバーエージェント）向け」が行われたらしく、まだ500点を出した人はいません。 そこで僕は「満点を出したい」と思い、初日から、いやむしろフライングしていたからその前から頑張ってきました。 そして、先日（17日）、ついに500点満点を出しました！ たぶん、レギュレーションはクリアしている、はずです（もし違反してたらすいません…）。 自動で行われる「Visual Re
Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blog
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
MySQL max_connections は雑に設定しておけば良い - mita2 database life
MySQL 誕生25周年 らしいです。めでたい！ 25年、１つのソフトウェアが継続しているってすごい！ max_connections について データベースを使っている開発者から「最大までどれぐらいコネクション数を増やせるのか」という質問を良くもらいます。 最大コネクション数（max_connections) の設定値を超えてしまい、too many connections エラーが出る。 max_connections を見直すとして、「じゃあどこまで大きくしていいのか？」と不安になるのはわかる。 以下の話は、コネクションプールを使っている前提のお話。 単にコネクション数が増えるだけでは、負荷は増加しない 単にコネクション数が増えるだけでは、DBサーバの負荷はあまり変化しない。 特にMySQLはスレッドモデルで実装されており、（プロセスモデルのデータベースと比較して）大量にコネクション
PayPayの1秒あたり1000決済への道のり
パフォーマンス・チューニングに関するブログの第１回目です PayPayは、日本でもっともよく知られているQR決済サービスとなりました。2018年10月5日のローンチ後、2018年12月より実施した100億円あげちゃうキャンペーンは、その後のプロダクトの急成長に合わせたシステムのスケール拡張という長い道のりのスタート地点でもありました。 ここ数ヶ月の新規ユーザーの増え方[1]を見るにつけても、PayPayが驚異的な成長を続けていることは間違いありません。スタートアップ企業はまるで竹のように成長するとはこのことではないでしょうか。（竹は24時間で最大約90cmも伸びるそうです） PayPayの成長速度は？ ユーザー数の伸び 2018年10月に初めてユーザーが増え、キャンペーンや日々メディアで報道されることによるユーザー数の増加もあり、1年後には1500万人を突破しました。2020年5月現在、サ
あなたの知らない time(1) の世界 - kuenishi's blog
自分が書いたプログラムのメモリ使用量を測定したいことがある。プログラムがOOM Killerによってお亡くなりになった場合や、ページフォルトをなくして高速化したい場合などだ。定常的に起動するサーバーのプログラムなら、sarや meminfo など（今なら Datadog とかだろうか）を使ってじーっと見つめるわけだ。もっとモダンにやるなら perf や DTrace を使ってもよいかもしれない。しかしこれらのツールは基本的にプロセスIDを渡してサンプリングして外から覗く方法だ。 わたしのユースケースはデーモンプロセスではなく、 main から入って必要な計算をして、それが終わったら main を抜けるバッチジョブ（単にコンソールから実行して終わるまで待つ、いわゆる "Hello world!" 的なやつ）だ。これだと、プログラムが起動して終わるまでそこそこの時間で終わってしまって、外部プロ
フロントエンド速度改善でやったこと(Expiresヘッダ、faviconのgzip圧縮、JSの読み込み遅延化) - $shibayu36->blog;
フロントエンド速度改善をしようとして参考にしたもの - $shibayu36->blog; という記事を以前に書いたのだけど、結局何をやったか書いて欲しいと社内で言われたので、今回のフロントエンドの速度改善でやったことについて書いてみる。そこまで大したことはやってないので参考程度にどうぞ。 前提 ページのレンダリングが遅いと思い始めたので改善をすることになったのだが、改善をし始めたところChromeのアップデートがあり爆速になってしまった(FirefoxやSafari等はもともと速かった)ので、では明らかにやったほうが良いことだけやりますかという話になった。そのためあんまりbefore/afterもちゃんと取っていないので、今回はやったことの紹介くらいに留める。 やったこと 計測や調査をしてみたところ、以下のようなことはやってしまったほうが良いということになった。 静的ファイルに適切にEx
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Django の発行する ORM のクエリでリレーションによってはサブクエリを使っている件と、QuerySet を評価するときのパフォーマンスについて - 憧れ駆動開発
サブクエリの件 Blog:1 Entry:n みたいなモデルのリレーションがあるとする。ちょっと違うけど。 print(Hoge.objects.filter(entry__in=blog.entry_set.all()).query) 擬似的なクエリはこんな感じ。 SELECT `entry`.`id`, `entry`.`ctime`, `entry`.`utime`, `entry`.`name`, FROM `entry` WHERE (`entry`.`blog_id` IN (SELECT U0.`id` FROM `blog` U0 WHERE U0.`blog_id` = 313 ) ) いや、単純に __in だと SELECT * FROM hoge WHERE moge IN (a, b, c) だと思うけど、Django の ORM が発行しているリレーションをまた
【1コマンドでOK】MySQLユーザーに贈る、スロークエリ解析の始め方 - コネヒト開発者ブログ
こんにちは！ CTOの島田(@tatsushim)です。前回の私の記事ではインフラ構成について触れました。 インフラを構築したらその運用が必要になりますね。今回は社内で行っているDBのスロークエリ解析について紹介したいと思います。 時間がない人向けに要点を3つにまとめると ママリでは定期的にクエリの見直し時間をとっている その理由は、レスポンスタイムがユーザーの滞在時間に大きく影響するため pt-query-digestを使うとカジュアルにクエリログを解析できるから初心者にもオススメ という感じです。それぞれについて解説していきます。 定期的にクエリの見直しをする 現在ママリでは、定期的にクエリの見直しをする時間を開発スケジュールに入れています。 それは、レスポンスタイムがユーザーの滞在時間に大きく影響するためです。 ORマッパーでコードを書いていると気づかないうちにスロークエリを発行して
大きなテキストファイルをawkで処理するときにcatで投げ込むのと、ファイル読み込みするのどっちが速いか比較 - カメニッキ
追記が増えたので整理 経緯 2.5GBのテキストファイルを加工する必要があり、①vimで開いて加工→vim死亡②sublime textで開いて加工→sublime text死亡となったため、awkを用いて以下の様なコマンドを実行した。 $ cat sample.txt | awk '$5 ~ /((26|27|28|29|30)\/Jun|(01|02|03)\/Jul)/{ print }' > result.txt すると 「catいらなくね？」と指摘 さらにMATSUMOTO, Ryosuke (@matsumotory) | Twitter ＜ 「キャッシュに入れて高速化してるんかと思った」 とコメントをもらいました。ので、どっちが速いかの検証です。 注意 加工の目的はログファイルからある期間だけの行を抜き取りたい 正規表現がいけてないのは気にしない 比較 awkにファイル指定す
常時 SSL 化による Web サイト表示速度向上の可能性について
常時 SSL 化が Web サイトのパフォーマンスに与える影響ついて、SPDY や HTTP/2 が利用可能になっている現在の状況から、その有効性や実際のパフォーマンス測定の結果についてまとめてみました。 先週、Web サイトを常時 SSL 化する場合に、最低限知っておかなければならない知識や、注意点、実際の設定方法まで、ひと通りまとめる記事を書きました。内容とは別に 「5分とはいったい......」 と 5分間という時間に対する禅問答的提起をした形にも、一部ではなりましたが （大げさ）。 5分でわかる正しい Web サイト常時 SSL 化のための基礎知識 さて、この中で、常時 SSL 化のメリットやデメリットについても簡単に書いたのですが、デメリットの中で、Web サイトのパフォーマンスについて、「SSL 化でパフォーマンスが悪化する可能性」 と、一方で 「HTTP/2 や SPDY が
Nginxを使ったもう一歩進んだWordPressチューニング
Nginxを使ったWordPressのチューニングといえば、フロントエンドのNginxとバックエンドのNginx（もしくはApache）に分けてproxy cacheを効かせるのが王道です。 さらにWP Super Cacheプラグインを利用してなるべくPHPやMySQLにアクセスさせないようにすると、手軽で絶大なパフォーマンスアップが可能です。 今回はそこからもう一歩進めたチューニングについて書きたいと思います。 二段階層を廃したシンプルな構成 まずは、図をご覧ください。 前述の王道チューニングの構成はA図となります。 proxy cacheはNginxがバックエンドのサーバーに処理を回し、返ってきたレスポンスをキャッシュして、Nginx自身がキャッシュを返すことでパフォーマンスを上げる仕組みです。 A図-1がキャッシュの無いアクセス、A図-2がキャッシュが効いているアクセスを表していま
Golang パフォーマンスチューニング - Qiita
この記事は Go Advent Calendar 2014 17 日目の記事です。 Go におけるパフォーマンスチューニングの話をします。 これらは Denco や Kocha などでのパフォーマンスチューニングの経験などから得た知見です。 処理系の話ではありませんのでご了承ください。 前提 プロファイリングを取った後、じゃあどうやって最適化するかというところの話です 「推測するな、計測せよ」 アルゴリズムやデータ構造は最適なものが選択されていると仮定します 小手先の最適化を行うよりアルゴリズム自体を変えたほうが圧倒的に良くなります。 この記事の各ベンチマークは Go 1.4 （go version go1.4 linux/amd64）で下記のコマンドにて取っています
Webアプリケーションのパフォーマンステストを勉強する方法 #SWTestAdvent - うさぎ組
はじめに これはソフトウェアテストあどべんとかれんだー 2014 の14日目の記事です。 明日は id:kokotatata さんです。 概要 パフォーマンステストを入門するための情報を紹介します。発端は@ryushi さんが次の記事でなにやら不思議な言及をされていたというところです。 正直に申し上げて負荷テストって恐ろしく難しい種類のテストなんですけども、特にその難しさについては書いていませんので、きっと名古屋辺りのうさぎさんが補足資料を提示してくれるでしょう。よろしくお願いします。 注意 ここにあるのはkyon_mmの私見です。なので、「なに、こいつ大げさだな。。。」とか思ったらコメントで「それはお前が勉強不足だからで、世のエンジニアの感覚と違います」とか書いてください。温度感重要です。 参考書籍 基本的にはこれらを読めばいいのかなと思っています。この記事で書くのはこれらで言っているこ
15 Best Performance and Network Monitoring Tools for Linux
If you’re working as a Linux/Unix system administrator, sure you know that you must have useful monitoring tools to monitor your system performance. As monitoring tools are very important in the job of a system administrator or a server webmaster, it’s the best way to keep an eye on what’s going on inside your Linux system/server. Today we’re going to talk about another 15 Linux monitoring tools t
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