性能に関する考え方Yamagoya Fastly で発表した内容です。
pixivのブックマークに関する負荷対策をしました - pixiv inside
10/22(金) 追記 この記事で解説している内容について解説する勉強会を開催することとなりました。以下のconnpassよりお申し込みください。 pixiv.connpass.com 10/22(金) 追記 pixivのブックマークについて ブックマークDBの問題について 具体的な対策内容 論理削除廃止・index追加・ブックマークタグのテーブル分割 適応ハッシュインデックスの無効化 アプリケーションコードのリファクタリング・全発行クエリの列挙と見直し 大きな更新処理の非同期化 結果 あわせてよみたい pixivではサービスの成長に伴い、気に入った作品に対して付けることができるブックマークの総数が急速に増加しており、ユーザーの皆様に滞りなくサービスを提供し続けるためブックマークに関するデータベース(以後DB)の負荷対策が必要になりました。 2021年2月より対策を行うプロジェクトを発足し
メルカリShopsのキャッシュ戦略
メルカリ Shops の開発 vcl, python, golang, containers, typescript, etc. が入っている monorepo で開発が行われている。 なので、あまり専門性はあってもどの領域でも開発を行う。 メルカリアプリ上で動いているため、 webview がベースとなりパフォーマンスは普段以上に求められている。 技術スタックはこちらを参照 ユーザーへの UX を下げないために。。 First Meaningful Paint を速くするSkeleton などでフィードバックを適切に行う => とりあえず速く結果を返却すればよい 結果を速く返すために考えること 共通な結果はすべてキャッシュし、CDN などを使い近くに置く極力、ユーザーからのアクセスを origin まで到達させない常に新鮮な結果を近くに保持することにより、上記を満たせるようにする =>
メルカリShops のフロントエンド | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer の hiroppy です。「連載：「メルカリ Shops」プレオープンまでの開発の裏側」 の最後は、Web フロントエンドの紹介をしたいと思います。メルカリ Shops は既存のメルカリアプリの中に独立した Web アプリケーションとして動いています。本記事では、どのようなライブラリを選定し、どのようにアーキテクチャを設計してきたかを解説します。 なぜ Web なのか？ アプリの上で動いているのであれば、WebView ではなくても良いと感じる人はいると思います。今回採用した 1 つの理由としては、リリースが柔軟な点が挙げられます。iOS/Android の両方に対して開発サイクルを早めることが可能であり、また機能追加やバグ修正が容易です。どのように WebView で動いているかについては、6 日目のメルカリ Shops のため
開発者必読！ソーシャルゲーム開発の参考になるスライド10選
ソーシャルゲーム開発の参考になる資料はネット上にたくさんありますが、数が多すぎて何から見ればよいのか悩んでしまいます。 そこで今回は、ソーシャルゲーム開発の参考になるスライドを10個厳選してご紹介します。 データベース設計や高負荷対策、失敗事例、失敗談を紹介しているスライドを集めましたので、ぜひご自身の開発に役立ててみてください。 目次 ・ソーシャルゲームのためのデータベース設計 ・サーバー未経験者がソーシャルゲームを通して知ったサーバーの事 ・ソーシャルゲームDBの危機回避 ・大規模ソーシャルゲームを支える技術～PHP+MySQLを使った高負荷対策～ ・大規模ソーシャルゲーム開発から学んだPHP&MySQL実践テクニック ・PHP+MySQLを使ったスケーラブルなソーシャルゲーム開発 ・CEDEC2013 ソーシャルゲームの開発現場でUXについて思いっきりあがいてみた1年間の話 ・データ
MySQLでインデックスを貼る時に読みたいページまとめ(初心者向け） - Qiita
書いてあること インデックス…?INDEXって何それ(ﾟДﾟ)？レベルの人が 最低限、MySQLのクエリチューニングなどできるようになるための取っ掛かり／リンク集です。 初心者が取っ掛かりにする程度（あるいはそれ以下）にしか書いてないので、 深掘りしたい場合は、各リンクを読むことを推奨します。 INDEXって？ 超ざっくりいうと 作るとデータ参照が速くなるやつ 大量のレコードが入っているテーブルから1行のレコードを検索するのに 頭から順番に検索したら時間がかかります。 INDEXを作成すると、データテーブルとは別に検索用に最適化された状態でデータが保存されます。 このINDEXを使うことで、目的のレコードを迅速に見つけて取り出すことが可能になります。 ※デメリットもあるので注意！ ---- 2018.03.16 追記(コメントにて指摘いただいた内容を転写) ---- MySQL 5.6 で
MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2009年10月28日09:33 MySQL MySQLでインデックスを使って高速化するならCovering Indexが使えそう Linux-DB システム構築/運用入門 (DB Magazine SELECTION) 著者：松信 嘉範 販売元：翔泳社 発売日：2009-09-17 おすすめ度： クチコミを見る 最近、この本を読んでいます。非常に面白いし、参考になります〜。中でもインデックスについての記事が特に興味深かったので簡単にまとめてみます。 前提 ・インデックスは検索性能には効果があるが、更新性能は落ちてしまう ・MyISAM と InnoDB ではインデックスの構造が違う ・インデックスは B+Tree インデックスと呼ばれ、ルート、ブランチ、リーフの階層構造になっている ・インデックスはソートされた状態で作成されている まずは MyISAM と InnoDB でのインデックス
Modernizing the Web Playback UI – Netflix TechBlog – Medium
Since 2013, the user experience of playing videos on the Netflix website has changed very little. During this period, teams at Netflix have rolled out amazing video playback features, but the visual design and user controls of the playback UI have remained the same. Over the past two years, the Web UI team has had a long running goal to modernize the user experience of playback for our members. Pl
光を超えるためのフロントエンドアーキテクチャ - Speaker Deck
HTML5 Conference 11/25
React製 SPA における パフォーマンスチューニング - SSSSLIDE
nodefest@2018.11.23 html5j@2018.11.25
Off the main threadの話
Lob inc で発表した off the main thread の話です。
Webpagetestから始める継続的パフォーマンス改善
autoscale: true Webpagetestから始める継続的 パフォーマンス改善 ページロードタイム編 :hourglass: 自己紹介 Name : azu Twitter : @azu_re Website: Web scratch, JSer.info Create: textlint, Almin アジェンダ パフォーマンス改善は指標を決めて行わないと迷子になる パフォーマンス改善を行うには継続的な計測を行う 今回はページロードについて、ランタイムは範囲外 パフォーマンス改善のアプローチ 継続的なパフォーマンス計測とリグレッションの検知 ^ 目的はパフォーマンス改善には計測が必要という事実を知ること ^ パフォーマンス計測は継続的に行う必要がある ^ パフォーマンス改善は何を目的、指標にして改善するかを決めないと迷子になる ^ 目的をもって継続的にパフォーマンス改善を行い
GitHub - fastruby/fast-ruby: :dash: Writing Fast Ruby -- Collect Common Ruby idioms.
In Erik Michaels-Ober's great talk, 'Writing Fast Ruby': Video @ Baruco 2014, Slide, he presented us with many idioms that lead to faster running Ruby code. He inspired me to document these to let more people know. I try to link to real commits so people can see that this can really have benefits in the real world. This does not mean you can always blindly replace one with another. It depends on t
Ruby: mallocでマルチスレッドプログラムのメモリが倍増する理由（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
要約 メモリ断片化は測定や診断が困難ですが、驚くほど簡単に修正できることもあります。マルチスレッドのCRubyプログラム（mallocのスレッド単位メモリアリーナ）におけるメモリ断片化の原因を追ってみましょう。本記事のボリュームは3343語、20分程度です。 単純な設定変更だけで問題を完全に解決できることはめったにありません。 私の顧客のSidekiqプロセスが大量のメモリを消費していたことがありました（1プロセスあたり1 GB程度）。開始当初の各プロセスは300MB程度でしたが、時間の経過とともにじわじわと肥大化してほぼギガバイトレベルにまで達したところで落ち着き始めました。 私は顧客にMALLOC_ARENA_MAXというたった1つの環境変数の変更を依頼しました。「2に設定してください」と。 プロセス再起動後、「じわじわ肥大化」現象はピタリと止みました。プロセスのメモリ使用量は以前の半
Rails: Puma/Unicorn/Passengerの効率を最大化する設定（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
まとめ: アプリのサーバー設定はRuby Webアプリのスループットやコストあたりのパフォーマンスに大きな影響を与えます。設定の中でも最も重要なものについて解説します（2846 word、13分） RubyのWebアプリサーバーは、ある意味で自動車のガソリンに似ています。よいものを使ってもそれ以上速くなりませんが、粗悪なものを使えば止まってしまいます。実際にはアプリサーバーでアプリを著しく高速化することはできません。どのサーバーもだいたい同じようなものであり、取っ替え引っ替えしたところでスループットやレスポンスタイムが向上するわけではありません。しかしダメな設定を使ったりサーバーで設定ミスしたりすれば、たちまち自分の足を撃ち抜く結果になります。クライアントのアプリでよく見かける問題のひとつがこれです。 本記事では、3つの主要なRuby アプリサーバーであるPuma、Unicorn、Pass
Node.js Performance 改善ガイド - from scratch
Node.js Performance 改善ガイド Memory の場合 メモリリークかどうかを特定する メモリリークではない場合 CPU の場合 どこの処理に時間がかかっているのかを確認する v8 simple profiler flame graph を取得する File の場合 大きなサイズのファイルをどうしても扱う時 Network の場合 keepalive を on にする その他: 全体的にパフォーマンスを改善するためにやること JIT が効いているかを確認する clusterが使えないか検討する C++ addons vs JavaScript libraries まとめ 参考資料 Node.js Performance 改善ガイド この記事は Node.js 2 Advent Calender の 5日目の記事です。 qiita.com Node.js のパフォーマンスに
次世代Webカンファレンス「サーバーサイドパフォーマンス」レポート #nextwebconf | DevelopersIO
こんにちは、虎塚です。 10月18日(日)、次世代 Web カンファレンスへ行ってきました。イベントの趣旨は「「次世代 Web カンファレンス」を開催します - Block Rockin’ Codes」で公開されています。 最初のセッション「server_perf (サーバーサイドパフォーマンス)」に参加してメモを取ったので、共有します。 オーナー: @mirakuiさん クックパッドでインフラ担当 @xcirさん ゲーム屋さんでインフラ担当 @cubicdaiyaさん メルカリでインフラ担当 登壇者の紹介 mirakuiさん：サーバサイドパフォーマンスというセッションは、次世代Webの文脈では話題選びがむずかしい。サーバサイドアーキテクチャもモニタリングも別にセッションがあるので、Webのパフォーマンスの話に絞る必要があった。そんな話ができる方ということで、xcirさんとcubicdai
Rubyでforkを利用したマルチプロセスでコアを使い切りたい気持ち - Qiita
Rubyで書かれたちょっと重たいバッチ処理があって速くする必要があったので、fork(2)とpipe(2)を使ったマルチプロセス化でコアを活かした並列処理に書き直した話します。 以下の記事に詳しく書いてあるので、TL;DRはそちらを見てな? Forking and IPC in Ruby, Part I Forking and IPC in Ruby, Part II なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 - 達人出版会 Threadじゃいかんの? — GILについて 並行プログラミングとしてまず最初に思いつくのはマルチスレッド化ですが、RubyにおいてはGVL(Giant VM lock)があるためマルチコアを活かすことは難しいのです。 ネイティブスレッドを用いて実装されていますが、 現在の実装では Ruby VM は Giant VM lock (GVL) を有し
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Railsアプリケーションのパフォーマンス改善手法 / #ginzarb
