「Ruby 2が一般化した今、そろそろ新しいことを始めよう。これはRuby 3.0への扉を開く宣言です。未来へ備えよう。コミュニティとして死なないように、ワクワクする未来を妄想しよう。新しいことを始めよう」 こんな風に開発コミュニティに呼びかけたのは、世界的に人気の高いプログラミング言語「Ruby」（ルビー）の生みの親で言語設計者のまつもとゆきひろ氏だ。この「宣言」とも言える発言は、2014年9月に開催された「RubyKaigi 2014」で出てきたものだ。基調講演をしたまつもと氏は、講演の中で初めてRuby 3.0というメジャーバージョンへ言及して、次なるマイルストーンとして設定することを公の場で宣言した。 まつもと氏によれば、Rubyのコア開発者はこの何年かはRuby 2で忙しかったという。目の前にある現行バージョンのRuby 2をどうするかということや、機能の安定化、メモリ周辺の改善
高校生がスーパーコンピュータを使って5×5魔方陣の全解を求めることに成功 | 筑波大学 計算科学研究センター
概要 筑波大学計算科学研究センターは、全国共同利用施設として、一般公募による「学際共同利用プログラム」※1を実施しています。平成25年度に、茨城県立並木中等教育学校4年次（高校1年）の杉﨑行優（すぎざき・ゆきまさ）君の申請が採択されました。杉﨑君は筑波大学計算科学研究センターの朴泰祐教授と共同研究を進めた結果、スーパーコンピュータ「T2K-Tsukuba」※2を使った並列計算により、5×5の魔方陣の全ての解を求めることに成功しました。 魔方陣とは、正方形のマス目に、縦・横・斜めの合計が同じになるよう数字を置いたものです。5×5の魔方陣の全解は2億7530万5224通りあることがすでにわかっています。杉﨑君は「枝刈り法」を改良した求解アルゴリズムを考案し、スパコンに並列計算させるためのプログラムを開発しました。朴教授は、並列データの収集や並列化に関する詳細なアドバイスを行いました。並列計算
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
【10月16日】 ゲームオン、「ゲームオンフェスタ2008」 ステージプログラム公開。シークレットイベントも実施 セガ、DS「カルドセプトDS」 公式全国大会のWi-Fi予選を12月1日より開始 スクエニ、AC「ロード オブ ヴァーミリオン」 全国大会「OVER the LORD〜第1章 狂宴への招待状〜」開催決定 サイバーステップ、WIN「ゲットアンプドX」 アップデートに伴いタイトル名も変更 「三國志 Online」参戦記 〜「部曲砦」の巻〜 「涼州動乱」第2弾実装! 新要素「砦造り」を体験 カプコン、PS3/Xbox 360「ストリートファイターIV」 プレーヤーキャラとしてさくらと豪鬼が登場 バンダイナムコ、Wii「FRAGILE 〜さよなら月の廃墟〜」 TGS2008 トレイラー公開 ジークレスト、WIN「紡がれた運命 -Chain of Destiny-」 先
『Embulk』に見るモダンJavaの実践的テクニック ～並列分散処理システムの実装手法～
Embulk, an open-source plugin-based parallel bulk data loaderSadayuki Furuhashi
マルチコア時代に備えて本気でメモリモデルを理解しておこう - リオーダー & finalフィールド 編 - - かとじゅんの技術日誌
長い文章になってしまったので、概要だけ先に書きます。 以下のJavaプログラムは、常に上から下に順番に命令が実行されると思いますか？つまり、aに1が格納された後に、bに2が格納されると思いますか？ 実は場合によってはこの実行順序が入れ替わる場合があります。これはJavaの言語仕様として定義されていることです。これを考慮しないと信頼性のある並行処理は実装できません。 気になる人は以下を読んでみてください。 a = 1; b = 2; すでにインターネットは社会インフラ化しています。ソーシャルネットワークで多くの人とコミュケーションやコラボレーションできる時代で、個人が情報を作り消費することは当たり前になってきています。そして、インターネット上のコンテンツは増加の一途を辿っています。「情報爆発」なんて言葉も耳慣れた言葉になりましたが、その問題解決のためにMapReduceなどの分散処理技術に注
Go1.7のcontextパッケージ
Go1.7ではgolang.org/x/net/contextがcontextパッケージとして標準パッケージに仲間入りする．そしていくつかの標準パッケージではcontextパッケージを使ったメソッド/関数も新たに登場する．contextパッケージは今後さらに重要な，Gopherは普通に扱うべき，パッケージになると考えられる．本記事ではそもそもcontextパッケージとは何か？なぜ登場したのか？なぜ重要なのか？どのように使うべきか？についてまとめる． contextパッケージが初めて紹介されたのは2014年のThe Go Blogの記事 “Go Concurrency Patterns: Context”である．この記事ではなぜGoogleがcontextパッケージを開発したのか，どのように使うのか具体的な検索タスクを例に解説されている．まだ読んだことがない人はそちらを先に読むと良い． co
本日大江戸*1で行われた大江戸Ruby会議01で、高速なテストサイクルを回すにはという内容で発表してきました。 大江戸Ruby会議01 高速なテストサイクルを回すには View more presentations from hotchpotch テストを速くするには二パターンあり、一つは単体実行時の速度・フィードバックの高速化、もう一つはすべてのテスト実行時の高速化があると思っていて、それらについての話です。ぎゅっとまとめると、前半の単体実行時の速度・フィードバック高速化には spork / prefetch-rspec / autotest / watchr を使おうという話と、後半は REE / parallel_tests による高速化・並列実行、remote spec によるリモートマシンでの分散テストについての話です。 特にオレオレプロジェクトの prefetch-rspec
Wakame|トップ
Wakameはサーバコストを大幅に削減する強力なオープンソースのクラウドコントローラです。Wakameとは 「Wakame」は、株式会社あくしゅが、中心となって開発している、ネットワーク構成を自動でマネージメントするためのエンジンであり、それに関するサブプロジェクトを含むプロジェクトの総称です。 もっと見る ３つの特徴 スモールスタート 最小構成はサーバー１台から構築可能。予算の少ない、スタートアップの会社や、社内ベンチャーの皆様も少ない予算から始められます。 マネジメントネットワーク サービスに応じて、Webサービスが何台必要、データベースが何台必要等々、自ら計画したネットワークを構築することができます。 仮想化されたネットワークシステムを利用することにより、柔軟なネットワーク設計をソフトウェアでサポートすることができます。 オートスケーリング リアルタイムの負荷状況を監視することによ
昨日に引き続き、いざ！part2なのだ。 前回では node.js と v8 の結びつきまでを書いたので、今日は Non-Blocking I/O の話を。 Non-Blocking I/O という言葉からブロックしない I/O をイメージするのはたやすい。でもこれを実現しようとなるといろいろとまあ面倒くさいんだよね。 それを解決する常套手段で言うとファイルディスクリプタ（ネットワークならソケットだね）を開いてそれをselectシステムコールの監視対象に加えておき、selectを呼び出すことで監視するっていう方法がある。こうすると何が嬉しいのかファイルディスクリプタが２つある場合で考えてみよう。 まずAとBというファイルディスクリプタを監視対象とする。 selectシステムコールを呼び出し、そのどちらかが読み出し準備完了となっていないかを確認する。 もしどっちも準備できていなかったらプロセ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ペンシルベニア大学、米MIT、ポーランドのXIV Staszic High School、米国の研究機関Aarno Labs、米Stevens Institute of Technologyによる研究チームが開発した「Practically Correct, Just-in-Time Shell Script Parallelization」は、UNIXシェルで実行されるプログラムの速度を精度を保証しながら劇的に加速させるシステムだ。 このシステムはUNIXシェルにおいて、スクリプトを先読みして並列化を行う。これによりプログラム結果を正確な上で最大34倍高速化し、Webインデックスや自然
tl;dr: 別にPerl捨ててないです。Perl大好き。俺はLLはPerlでいい。でも別ドメインの事もやってもいいよね！ Rebuild.fmに限らず、公の場でYAPC/Perl以外の話をする事があるとは正直思っていなかったが、このたびRebuild.fm ep 42に置いて１時間Goについてしゃべりまくってきた。1時間ぶっつけ本番でしゃべりたい事はだいたいしゃべってきたのだけど、その後のフィードバック等もふまえてまとめておきたいと思ったのでこのエントリでまとめてみます Go事始め そもそもなんでここまでGoをガリガリ書き出したのか。 正直親父ギャグとvimで有名なあの人が「Goいいよ！」と言い出したときにはGoに対してはうさんくさい印象しかなくて特に注意すらしてなかったんだけど、そろそろ違う言語とドメインに向いてみるかーと思って探していた時に「あ、俺もうLL系の言語別にいらないな」とふ
Perl 非同期プログラミング
論文紹介：ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
並列データベースシステムの概念と原理
2014/01/30 筑波大学情報システム特別講義Dの講義資料です。 join関係はNAIST時代の宮崎先生のデータ工学Ⅱの内容を参考にしてます。 animation有効なビデオはこちら https://vimeo.com/85598907
PHPは長きにわたり同期的、すなわち、あらゆる処理を上から順に実行していくというスタイルを取ってきました。 しかしたとえば、複数のURLからデータを取ってきて結果をまとめたいといった場合、時間のかかるHTTPリクエストは同時に投げたいですよね。 この用途にはGuzzleというライブラリが存在し、これを使えば同時にリクエストを投げられます。 しかし、ではHTTPアクセスとDBアクセスを同時にやりたい場合は？ 時間のかかる計算を裏でやりたい場合は？ などと考え始めると、こういった個別のライブラリでは対処しきれません。 ということで汎用的な非同期処理をPHPで書けるようにするRFCが提出されました。 PHP RFC: Fibers Introduction 人類史上ほぼ全ての期間において、人々はPHPを同期的なコードとしてのみ書いてきました。 同期的に実行されるコードのみが存在し、そしてそれを同
Clojure
Clojure is a robust, practical, and fast programming language with a set of useful features that together form a simple, coherent, and powerful tool. The Clojure Programming Language Clojure is a dynamic, general-purpose programming language, combining the approachability and interactive development of a scripting language with an efficient and robust infrastructure for multithreaded programming.
GoConで発表してきたのでついでにruntime以下の知識をまとめていく #golang #goroutine - niconegoto Blog
3/25に行われたGoConで"How Communicating Sequential Goroutines Work"という発表をしてきました。 当初僕はCommunicating Sequential Processesについての話しをする予定だったのですが、時間内にとても発表できそうな内容ではなかったため、Concurrency全般についての話をしました。 そのため、ここではその際触れられなかったgoroutineの実装の話しやCSPの話しなどを含めてGoのruntimeについて何回かに分けてまとめていきたいと思います。今回は主にgoroutineについてです。 GoのConcurrency goroutineの説明に入る前にざっくりGoのConcurrencyについて説明します。 以下、GoConでの発表スライドにざっくりと沿いながら書いていきます。 speakerdeck.co
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 私たち Twitch では、通信が大変混み合うシステムの多くで Go を採用しています。ライブ映像を配信したり、何百万人というユーザにチャットサービスを提供したりする場合に直面する問題を考慮すると、Goはそのシンプルさや安全性、パフォーマンス、読みやすさの点で良いツールだと言えます。 しかしこれは、私たちにとってGoがいかに素晴らしいツールかを説明する、よくある記事ではありません。Goで現在実装されているランタイムにより行き詰まったいくつかの局面をどう打開するか、さらに、私たちはそうした限界に達した時にどう対応したらいいのかについて書いたものです。 これからお話しするのは、「Go 1.4からGo 1.6へのGoランタイムの改善が、どのようにしてガベージコレクション（GC）の停止時間を20倍も改善することに
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ SQLiteの開発チームは、複数クライアントからの同時書き込みを可能にするBEGIN CONCURRENT文を実装していることを明らかにしました。 これまでSQLiteでは書き込みの同時実行はできず、つねに1つのクライアントだけが書き込み可能でした。 同時書き込み処理は、データベースのジャーナルモードが「wal」（Write-Ahead-log）もしくはwalを改良した「wal2」で、BEGIN CONCURRENT文を実行した場合に可能となります。 どのように同時書き込み処理が行われるのかについては、上記のWebページの説明を引用しましょう。 ロックが延期されることで同時書き込みが可能に まず、書き込み時のロックがCOMMITまで延期されることで同時書き込みが実現されると説明されて
構造化プログラミング。 といえば、順次、分岐、ループのパターンからなる、シリアルプログラミングにおける基本スタイルですね。（これらだけしか使わなくてもシリアルプログラムは書けますっていうね） C++にはあらかじめこれらのパターンを簡単に使えるようにシンタックスが用意されています。 分岐はifやswitch、ループはwhile、for、doといったかんじで。 もちろんこれらのパターンは並列プログラミングでも使えます。 しかし並列プログラミングにおいては、これらのパターンだけで実装を行うことはほぼ不可能です。 そこで、並列プログラミングにおけるパターンとなる構造が考えられてきました。 これらを使うことで、よりパワフルかつ簡潔に並列プログラムのコードを書けるようになります。 １．マップ もっとも基本的な並列パターンです。 まず、コードを見てください。 template <class T> voi
ChucK : Concurrent, On-the-fly Audio Programming Language
ChucK is a programming language for real-time sound synthesis and music creation. ChucK offers a unique time-based, concurrent programming model that is precise and expressive (we call this strongly-timed), dynamic control rates, and the ability to add and modify code on-the-fly. In addition, ChucK supports MIDI, OpenSoundControl, HID device, and multi-channel audio. It is open-source and freely a
8月の頭からディープラーニングを実装していたのを、先日、プレゼンしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 - connpass ぼくの実装した最弱のディープラーニング from なおき きしだ ※追記 2023/4/12 SpeakerDeckにも置いてます https://speakerdeck.com/kishida/weakest-deep-learning-i-implemented GPU対応したり、ドロップアウトとかミニバッチとかいろいろ実装して、結構つよくなってます。 ちゃんと学習してくれないこと以外は。 ソースはこんな感じになってきています。 https://github.com/kishida/neuralnet/tree/CorrectOperationAsCCN GPU対応にはaparapiを使っています。JavaでGPUコードが書けるスグレモノです。 ap
掲載終了のお知らせ : 富士通
ご利用いただきありがとうございます。本ページは掲載を終了いたしました。 PCクラスタ ソリューション Excel高速化ソリューション 関連情報については、以下のページをご参照ください。 FUJITSU Server PRIMERGY PCクラスタ
Erlang Land
電話会社エリクソンの研究所で作られた言語「Erlang」についてしばらく調べてみようと思います。読み方はたぶん"あーらん"で。 リアルタイム処理や誤り検出が可能で組込用途に使われていて、並行処理の記述も可能、 ML や Haskell、Clean などに代表される関数型プログラミング言語の一種である、 と、見た目なかなか盛りだくさんな感じ。さてさて。 ご意見・間違いの指摘等大歓迎。 インストール 概観１ 概観２ * 変数 構文の基本 データ構造 * パターンマッチ１ パターンマッチ２ パターンマッチ３ 関数定義 落ち穂拾い メモ プロセス１ * プロセス２ インストール (2003/04/09) Open Source Erlang のページから、 ソースやメジャーなOS用のバイナリが手に入ります。異様にデカいので、 回線の細い方には厳しいかもしれません。Windowsの場合、 落としたイ
プログラムの実行単位 固有のメモリ空間を持つ(リソースを共有しない) マルチプロセスの場合、物理/仮想メモリ領域間のアドレス解決のオーバーヘッドが高い。 プロセスの実行単位 共通のメモリ空間を持つ（リソースを共有する） マルチスレッドの場合、物理/仮想メモリ領域間のアドレス解決は発生しない。 ユーザースレッド ユーザー空間（アプリケーションが利用するメモリ空間）を利用 1つのプロセスに複数のスレッドがあっても、1つのスレッドしか実行されない。 OSカーネルを介さないスレッド切り替えのため、スレッド切り替えに伴うオーバーヘッドが少ない。 仮想VM上で実行されるスレッドをグリーンスレッドと呼ぶ。 カーネルスレッド カーネル空間（カーネルが利用するメモリ空間）を利用 1つのプロセスに複数のスレッドがある場合、同時に複数（CPUコア数分）のスレッドを実行できる。 OSカーネルを介するスレッド切り替
挑戦！ Elixirによる並行・分散アプリケーションの作り方【第二言語としてのElixir】 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
挑戦！ Elixirによる並行・分散アプリケーションの作り方【第二言語としてのElixir】 「第二言語としてのElixir」、いよいよ後編では、処理を並行に扱う方法を紹介します。Elixirでは、なぜ並行処理が書きやすく、分散アプリケーションをシンプルに記述できるのでしょうか。 プログラミング言語Elixirの大きな特徴は、並行処理が書きやすく、分散アプリケーションをシンプルに記述できることです。 その背景となる「ErlangのVMにおけるプロセスをベースにした考え方」と「Erlang/OTP」については、前回の記事で説明しました。さらに、Elixirのプロジェクト管理ツールであるmixについても解説しました。 いよいよ今回は、こういったElixirの基礎知識をふまえて、Elixirで処理を並行に扱う方法を紹介します。 Elixirで並行処理を書きやすいわけ Elixirの並行処理に挑戦
GitHub - Shinpeim/process-book: Unix系システムのプロセスについて日本語で解説しています
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
dan sinclairさんのEventMachineの入門記事（PDF）を翻訳しました。 原文はここからダウンロード可能です： http://everburning.com/news/eventmachine-introductions/ （翻訳の公開と画像の利用は本人より許諾済みです） 翻訳・内容の間違い等があればブログコメントやTwitterなどで遠慮無くご指摘ください。 EventMachine入門 Introduction うん、これから何を学ぶことになるのか、この導入のくだりがスタート地点として役に立つと思う。EventMachine とは何だろう。そしてそれは私たちのために何をしてくれるのだろう。さて、最初の部分は簡単だね。EventMachine は Reactor パターン(*1)の高性能な実装さ。 すげえ、いや、ちょっと待て、Reactor パターンって何だ？ Wiki
あまり知られていないが、GNUのxargsコマンドには、 プロセスの最大数を設定できるオプションというのが用意されている。 コレを使って、プロセスを並列実行させてみよう。 xargs --max-procs=MAX-PROCS -P MAX-PROCS command MAX-PROCSに数字を指定すると、 最大で、その数だけ command プロセスを生成する。 デフォルトは、1プロセスだけになっている。 いくつか例を交えて説明する。 サンプルとして、以下のようにURLが行ごとに記述されたファイルを元に curlをxargsで並列実行して、HTMLデータを取得してみよう。 $ cat ./url_list.txt http://www.google.co.jp/ http://www.yahoo.co.jp/ http://b.hatena.ne.jp/ まず、普通にxargsを使ってc
はじめに この連載では、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」と、その上につくられた大規模分散データベース「hBase」の仕組みと簡単なサンプルアプリケーションを紹介します。HadoopとhBaseは、Googleの基盤ソフトウェアのオープンソースクローンです。機能やコンセプトについては、Googleが発表している学術論文に依っています。 これらの学術論文によると、Googleでは大規模分散ファイルシステム「Google File System」、大規模分散計算フレームワーク「MapReduce」、大規模分散データベース「BigTable」、分散ロックサービス「Chubby」という4つのインフラソフトウェアが使われています。 図1にGoogleの基盤技術間の依存関係、そしてそれに対応するOSSの対応関係を示しました。まずは対応するGoogleの基盤技術それぞれの機能や特徴をざっくりと
IBM Developer
IBM Developer is your one-stop location for getting hands-on training and learning in-demand skills on relevant technologies such as generative AI, data science, AI, and open source.
分散プログラミングモデルおよびデザインパターンの考察 その1 - Software Transactional Memo
Yahooの技術者が書いたブログ techblog.yahoo.co.jp が悪い方向に期待を裏切ってくれたのに対し、 @kuenishi さんがまとまった文章 kuenishi.hatenadiary.jp を書いていたので、僕も2番煎じぐらいでまとまった文章を書く。 始めに断っておくと、分散システムというのはまだまだ事例を集めていくフェーズを抜けきっておらず、体系立った大統一理論的な分類法は確立していない。ここに書くのは、これまでの分散システム事例やこれからの分散システム事例を分類していく際にその性質をカテゴライズする一助となれば良いな、程度の文章なのであまり真に受けないで欲しい。 なぜYahooの記事が期待はずれなのか 人によって意見はあるとは思うが、個人的に感じたのは以下の３つ。 分散システムのデザインパターンと銘打っておきながら並列・並行システムの分野の話からクラウド環境へとこじ
Go言語の特徴として挙げられる機能の1つに、「並列処理を書くのが簡単」というものがあります。 そこで今回は、Goにおける並列処理の機能を紹介してから、そもそも現代のコンピューターでどのようにして並列処理が実現されているのかをとりあげます。 複数の仕事を同時に行うとは？ 複数の仕事を行うことを表す言葉には並行と並列の2つがありますが、これらには次のような区別があります。 並行処理（Concurrent） 並行（Concurrent）: CPU数・コア数の限界を超えて複数の仕事を同時に行うこと ほんの少し前まで、コンピューターに搭載されているCPUはコア数が1つしかないものが普通でした。 そのような、今ではもう絶滅危惧種になりつつあるシングルコアのコンピューターであっても、インターネットを見ながらWordとExcelを立ち上げてレポートを書けます。 この場合に大事になるのが並行（Concurr
京都観光を終えて - mala
Shibuya.pm Technical Talk #10 (2008-11-27) mala 最初: sm5377260 (lestrrat) マイリスト: mylist/9691133http://shibuya.pm.org/blosxom/techtalks/2008011.html
ブログを下記に移転しました。デザイン変更により移転先では記事が一層読みやすくなっていますので、よろしければ移動をお願い致します。 irbから学ぶRubyの並列処理 ~ forkからWebSocketまで : melborne.github.com - 世の中は並列化花ざかりだよ 人間はシングルタスクのままなのに プログラミングするときは マルチタスクが要求されるなんて 世知辛い世の中になったものだね でも情報革命は始まったばかりだから 愚痴ってばかりもいられないよ 自分がその波にうまく乗れないとしても うまく乗ってる人の様を 間近で見てみたいと思うんだ そんなわけで.. Rubyのfork Thread Reactor EventMachine WebSocketなどの並列化について少し学んだので 自分の理解をここにまとめておくよ REPL irbはRubyにおける対話型の実行環境だよ こ
デブサミ2016で「Webエンジニアのための並行／非同期プログラミングの実際とこれから」というパネルディスカッションをしました - たけぞう瀕死ブログ
先日のデブサミ2016でピクシブの川田さんによるモデレートでGolang（メルカリのbokkoさん） × node.js（古川会長） × Scala（わたくし）という謎の組み合わせでパネルディスカッションをさせていただきました。 event.shoeisha.jp ユーザ層や適用領域が異なる言語ということもあり、噛み合うのか若干不安があったのですが、いい感じにまとまったのではないかと思いますw パネルディスカッションのまとめ 総論としては ハードウェアのリソースを使い切るために並行処理がますます重要になっていく ただし、アプリケーションのレイヤではなるべくそれを意識させないことが重要 という当たり前といえば当たり前の話だったのではないかと思います。ECMAScript7のAsync/Awaitは記述は同期的だけどブロックはしないという意味で理想に近いかもしれません。 普通にWebアプリを書
LMAXという会社はおそらくFX業者で、筆者はLMAXの開発者の講演を、InfoQの動画で何度か見たことがあった。 彼らは非常に特異な集団で、さしずめ「Javaのスピード狂」という感じだ。 印象的なのは、シングルスレッドで仕事を片付けることを強調している点だ。 「Javaならマルチスレッドで並列処理すれば性能が出ると広く思われているが、我々の仕事においてはシングルスレッドが最速だ」というような主張を何度も見た。 ゴールドマンサックスといいLMAXといい、やはり多額の金が動く会社でガチでJavaをやっている連中はカリカリにチューニングするため、技術的には非常に面白い。 彼らがコアのライブラリをOSS化してくれるというのは、金融業界を否定的な目で見る筆者からすると複雑だが、悔しいことに参考になる。 LMAX DisruptorはJavaのライブラリだ。Producer/Consumerパターン
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Ruby 3.0の未来へ―、言語設計者のまつもと氏が示す3つの方向性とRuby哲学 | HRナビ by リクルート
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
西川善司の3Dゲームファンのための「ロスト プラネット」グラフィックス講座
大江戸Ruby会議01 高速なテストサイクルを回すには - 2nd life (移転しました)
node.js とは何か (2) - I am bad at math
UNIXシェルの並列化により最大34倍高速化する「PaSh」、米MITなどが開発 プログラム結果も正確
Rebuild.fm ep42の補足等 : D-7 <altijd in beweging>
【PHP8.1】PHPで簡単に非同期処理を書けるようになる - Qiita
guava-libraries - Project Hosting on Google Code
Go言語の低レイテンシGC実現のための取り組み | POSTD
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ
構造化『並列』プログラミング - どらの日記
ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのHatena
平成２１年度産学連携ソフトウェア工学実践事業（高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンターの高信頼化に向けた実証事業））事業成果報告書
マルチスレッド/プロセスまとめ（Ruby編） - Qiita
【翻訳】EventMachine入門
xargsコマンドを使って指定したコマンドを並列実行させる - 技術メモ帳
Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム：CodeZine
Go言語と並列処理
irbから学ぶRubyの並列処理 ~ forkからWebSocketまで - hp12c
Log4j 2にも採用されたLMAX Disruptorはなぜ狂ったように速いのか？
pubsubhubbub - Google Code