ECUに記述されたプログラムだけではない
ECUのプログラム容量は、日を増すごとに巨大化している。 昔は１面だけだった部分のマップも複数面用意されて、状況によって切り替えが行われる。 たとえばDITの場合、アイドルマップだけでも８面。これに間違った数値を入れると車が動かなくなる。それだけ各マップ・各コンピュータ間の協調制御が緻密に行われていると言える。 昔は512Mだったロムも、1Mになり、1.5M、今は2Mが主流で、４Mになるのも時間の問題だろう。 しかしよく考えていただきたい。 可変バルブやタンブル流制御など、あれだけの複雑で緻密な制御の根幹が、たったの2Mである。 「実際はこの2Mの指令だけで動いてるはずがない!」というのが、普通の感想ではないだろうか。 ECUは学習し、都度補正値を生成して実行させる。 人の脳と同じだ。 経験したことは覚える。 ああ、こういう時はこうすれば効率がいいな、と。 学習領域を狭めて、つねに同じ数値
PostgreSQLのトラブルシュートとチューニング | Let's POSTGRES
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 笠原 辰仁 この記事は、gihyo.jp & Let's Postgres 連動企画「今こそ！PostgreSQL」の第6回記事です。第6回目は、PostgreSQLのエラーメッセージや内部情報を見て、発生している問題の特定とその対策となるチューニングを紹介します。なお、トラブルの発生・予兆を適切に捕捉するためにも、ログの設定や稼動統計情報の監視をしておきましょう。 エラーメッセージについて トラブルと対策の前にエラーメッセージのレベルについて説明しておきます。PostgreSQLは複数のエラーレベルを影響範囲や深刻度によって使い分けています。エラーレベルそれぞれの解釈の仕方を下記の表にまとめてみました。 データベース管理者は、深刻な状況である PANIC と、性能情報を含む LOG レベルのメッセージに注意しましょう。一方、アプリケーション開発者
Pgpool-IIの接続性能の改善 | Let's POSTGRES
SRA OSS, Inc. 日本支社 石井 達夫 はじめに 本記事は2013年のPostgreSQL Advent Calendar の 12/17 の記事です。pgpool-IIに多数のクライアント同時に接続すると、極端にレスポンスが落ちることがあります。ここではその原因と改善方法について考えます。 pgpool-IIはpre-fork型のアーキテクチャ pgpool-IIは、複数のPostgreSQLを使ったクラスタシステムを構築できるミドルウェアです。pgpool-IIでは、num_init_childrenというパラメータの数だけあらかじめプロセスを起動(pre-fork)しておきます。クライアントからの接続要求があると、そのプロセスの一つがカーネルから選択され、クライアントからの接続を受付けて、処理を開始します。これはApacheなどと同じ方式で、あらかじめプロセスをフォークして
Profiling React.js Performance
April 8, 2020 Today, we'll look at measuring React component render performance with the React Profiler API, measuring interactions with React's new experimental Interaction Tracing API and measuring custom metrics using the User Timing API. For demonstration purposes, we'll be using a Movie queueing app. The React Profiler API The React Profiler API measures renders and the cost of rendering to h
JVMアプリケーションを運用する際のメジャーどころチューニングポイントメモ - yoskhdia’s diary
JVMにチューニング項目は多々あれど、プロダクションで運用する際に予めおさえておきたい項目をまとめてみるエントリです。*1 勿論、OSもJVMもデフォルトである程度のパフォーマンスは発揮でき、計測を伴わないチューニングは悪手であることはよく知られています。 しかし、設定しておかないとパフォーマンスにそのまま影響すると分かるものを調べないのは裸で戦場に赴くようなものです。*2 どんな項目をどう変更すれば良いのか知っていることは重要な武器なのです。 なぜ調べるのか 今回、チューニングポイントを調べるにあたって、私のモチベーションはどこにあるのかを考えると、以下の要件を満たしたいということがあげられます。 アプリケーションとして求められる品質水準として動作する → 性能目標 異常時に事象を追うことができる ここでいう品質水準・異常とは、パフォーマンスが明らかに低い、アプリケーションがクラッシュす
Optimizing the Performance of Your React Application
ReactOptimizing the Performance of Your React ApplicationOptimizing your React application is simple thanks to a few easy-to-learn techniques. TL;DR Profiling your React code is simple using the tools providing by the react-addons-perf package. Once you know where React is wasting time, you can improve the performance by using the correct keys, implementing shouldComponentUpdate in your components
Fast as C: How to Write Really Terrible Java
For years we’ve been told that the JVM’s amazing optimizers can take your running code and make it “fast” or “as fast as C++” or “as fast as C”…or sometimes “faster than C”. And yet we don’t often see this happen in practice, due in large part to (good and bad) development patterns that have taken hold in the Java world. In this talk, we’ll explore the main reasons why Java code rarely runs as fas
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
本記事の公開後の2016年7月にはてなにおけるチューニング事例を紹介した。 はてなにおけるLinuxネットワークスタックパフォーマンス改善 / Linux network performance improvement at hatena - Speaker Deck HAProxy や nginx などのソフトウェアロードバランサやリバースプロキシ、memcached などの KVS のような高パケットレートになりやすいネットワークアプリケーションにおいて、単一の CPU コアに負荷が偏り、マルチコアスケールしないことがあります。 今回は、このようなネットワークアプリケーションにおいて CPU 負荷がマルチコアスケールしない理由と、マルチコアスケールさせるための Linux カーネルのネットワークスタックのチューニング手法として RFS (Receive Flow Steering) を
ISUCON4 予選でアプリケーションを変更せずに予選通過ラインを突破するの術 - Hateburo: kazeburo hatenablog
AMIが公開されたのでもう一度やってみた。 AMIについてはこちらのエントリに書かれています ISUCON4 予選問題の解説と講評 ＆ AMIの公開 : ISUCON公式Blog まず ami-e3577fe2 を m3.xlargeで起動します。 CPUは model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v2 @ 2.50GHz でした。 とりあえず、MySQLのindexを追加する。init.shに追加 $ cat init.sh cat <<'EOF' | mysql -h ${myhost} -P ${myport} -u ${myuser} ${mydb} alter table login_log add index ip (ip), add index user_id (user_id); EOF ベンチマークツールのhttp keepal
Best Practices for Speeding Up Your Web Site - Yahoo Developer Network
Best Practices for Speeding Up Your Web Site The Exceptional Performance team has identified a number of best practices for making web pages fast. The list includes 35 best practices divided into 7 categories. Minimize HTTP Requests tag: content 80% of the end-user response time is spent on the front-end. Most of this time is tied up in downloading all the components in the page: images, styleshee
Scalaのコンパイルを3倍速くした話
tod eskingMaverick., inc. - Scala Engineer at Maverick., inc.
JavaOne 2013 SF(09-25) - torutkのブログ
JavaOne 2013 SFの4日目（セッション3日目）です。概要だけ書いた暫定版です。 昨日はセッションが21:00過ぎまであって宿に戻ったのが22:00、ブログ（暫定）を書いたり翌日のセッションを確認したりと遅くなり、睡眠不足での参加です。 本日聴講したセッションは次です。 Java in Real-Time Secure Mission-Critical Applications (8:30-9:30) Garbage-First Garbage Collector: Migration to, Expectations, and Advanced Tuning (10:00-11:00) The Secret Society of Bug-Free Coding (11:30-12:30) Converting to the New Date and Time API in JD
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React製のSPAのパフォーマンスチューニング実例
GitHub - hyperopt/hyperopt: Distributed Asynchronous Hyperparameter Optimization in Python
GitHub - LinkedInAttic/JTune: A high precision Java CMS optimizer
HP Blogs - ジェットエンジンで知恵熱をブッ飛ばす ～HPサーバーに初めて恋した - The HP Blog Hub
プログラムを高速化する話
Effective web performance tuning for smartphone
GitHub - dalibo/pgbadger: pgbadger.github.io
Java Platform, Standard Edition HotSpot Virtual Machine Garbage Collection Tuning Guide