詳解 システム・パフォーマンス 第2版
本書は、エンタープライズとクラウド環境を対象としたオペレーティングシステムとアプリケーションのパフォーマンス分析と向上について解説します。 主にLinuxベースのオペレーティングシステムに含まれるツールとその使用例を通じてシステムパフォーマンスを引き出す手法を説明します。システム評価のためのベンチマーク、キャパシティプランニング、ボトルネックの解消について解説しスケーラビリティを制限する要因を発見、分析し、解決する方法を学びます。 第2版では、perf、Ftrace、BPFの解説が加わり、Linuxとクラウドコンピューティングについての説明が充実しました。 システムのパフォーマンスを向上させ、コストを削減し、レイテンシの外れ値を減らすための方法を学ぶ本書はエンジニア必携の一冊です。 まえがき 1章 イントロダクション 1.1 システムパフォーマンス 1.2 職種 1.3 作業 1.4 分析
「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践」を執筆しました - 酒日記 はてな支店
「達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践」という本を6名の共著で執筆しました。技術評論社さんから、2022年6月4日発売予定です。電子版もでます。 gihyo.jp Amazon はこちら。 達人が教えるWebパフォーマンスチューニング 〜ISUCONから学ぶ高速化の実践 作者:藤原 俊一郎,馬場 俊彰,中西 建登,長野 雅広,金子 達哉,草野 翔技術評論社Amazon タイトルの通り、ISUCON で出題されるようなWebサービスを例にして、Webサービスのサーバーサイドパフォーマンスチューニングを指南する内容です。通称「ISUCON本」と呼んでください。 2020年の末に、技術評論社さんからWebサービス高速化 × ISUCONに関する書籍を執筆しませんか、と藤原までお誘いをいただいたのが発端でした。 書きたい気持ちはあったものの、内容的にとて
MySQLインデックスの基礎 : ひとつのテーブルに対するクエリの最適化法 | Yakst
MySQLのインデックスを効果的に使うにはどうしたらいいのかについての分かりやすい解説。そもそもインデックスの役割はとは何か、そしてどうすればその役割を果たしてくれるのかを説明する。 たとえ1つのテーブルだけに対して実行されるクエリでも、パフォーマンスが悪いというのはよくあることです。その理由は簡単で、インデックスの作り方がまずいため、実行計画がおかしくなってしまうのです。ここでは、1つのテーブルのみに対する色々なクエリを最適化するためのガイドラインを挙げてみたいと思います。 おことわり : あらゆる状況をカバーしようとはせず、一般的なガイドラインを提示するに留めるつもりです。ここで挙げたものがうまく適用できない例を簡単に見つけることができるのは間違いないでしょうが、ほとんどの場合はここに書いたことが十分なのも事実です。また、MySQL 5.6以上にあるIndex Condition Pu
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
AWSガチャは下手なチューニングよりも効果が出る？
Amazon EC2は立ち上げるインスタンスによって微妙なパフォーマンス差が出ると言われていて、複数回、インスタンスを立ち上げたり、捨てたりして、良いインスタンスを得ることを”Amazon EC2インスタンスガチャと”呼ばれています。 そのパフォーマンス差は、どれくらいなのか？気になったので測ってみました。 検証環境はこんな感じです。 AMI ID: CentOS 7 x86_64 (2014_09_29) EBS HVM-b7ee8a69-ee97-4a49-9e68-afaee216db2e-ami-d2a117ba.2 (ami-89634988) Instance Type: c3.xlarge １）Magnetic(standard) ２）Magnetic(standard) + EBS-Optimized ３）General Purpose (SSD) + EBS-Optimi
開発者のためのSQLパフォーマンスの全て
前書き - インデックスの作成はなぜ開発者のタスクなのか インデックスの 内部構造 - インデックスは何に似ているか インデックス リーフノード - 二重連結リスト 検索 ツリー(Bツリー) - バランス木 遅いインデックス パートI - インデックスを遅くする2つの原因 where 句 - 検索のパフォーマンスを改善するためにインデックスを作成 等価 演算子 - 一致するキーの検索 プライマリキー - インデックスの使い方を確認 複合インデックス - 複数列に対するインデックス 遅いインデックス パートII - 前の問題点が再び 関数 - where句の 中での関数 大文字・小文字を区別する 検索 - UPPERと LOWER ユーザ定義 関数 - 関数インデックスの制限 インデックスの作り過ぎ - 冗長性の排除法 パラメータ化 クエリ - セキュリティとパフォーマンスのために 範囲 検
フロントエンドチューニングの箇条殴り書き
普段気をつけてるよリスト "モバイルで、WebViewとブラウザのコンパチで、特にセオリー化されていないデザインモジュールのなか、装飾画像もふんだんに使うぞ系サービス開発" の文脈における、パフォーマンス確保のため気をつけてるよリスト。 よく、パフォーマンス「向上」とか「確保」とか申しますが、メンテナンスコストなどと天秤にかけて、「必要十分」のラインを狙うのが重要だと思う次第。 画像リソース 画像リソースを揃えるときのセオリ。圧縮率とか最適化とか細かいチューニングはあれど、大雑把に下記を守る。そしてImage Optim（or 相当の処理）。 JPEGはプログレッシブで画質60くらい（オレ目安） PNGは差し支えない範囲で色数をきちんと削る 50px未満のサムネイルは@2.0xなリソースにしない 案外、Androidあわせの@1.5xや@1.0xでも大丈夫なことすらある GIFアニメを入れ
(帰ってきた)InnoDBパフォーマンス最適化の基礎 | Yakst
MySQL Performance Blogの翻訳。Perconaのサポートエンジニアである筆者が、InnoDBのパフォーマンスチューニングの基礎について、ハードウェアやOSの選定からパラメータの推奨値まで解説する。 最近、2007年にPeter Zaitevが書いた「InnoDBパフォーマンス最適化の基礎」という記事を見つけた。これは素晴らしい記事で、読んでいると、MySQLとPercona Serversそして今日利用可能な全ての基盤技術に関して、6年近くの間に何が変わってきたのかを見直してみたいと思わせるものだ。 本当にたくさんのことが変わったものだ！この記事では、InnoDBの使用に効果的なパラメータの多くに、特にパフォーマンスの観点から焦点を当てる。私はサポートエンジニアで、Percona SupportではInnoDBパラメータの適切なサイズに関する質問がたくさん寄せられている
第1回 大規模データではRDBMSのどこがボトルネックになるのか？ | gihyo.jp
RDBMSはオワコン？ 「右を向いても左を向いても“ビッグデータ”というキーワードが闊歩する時代に、いまさらRDBMSの話題？」 本連載のタイトルを見てそう思われたかもしれません。 「ディスクベースのRDBMSはオワコン、これからは○○（お好きなアーキテクチャを入れてください）の時代だ！」 とおっしゃる方もいるかと思います。 しかし、むしろ多くの企業がビッグデータに注目しているおかげで、RDBMS側でも大規模データを取り扱うニーズが増えています。 大規模データを取り扱う時にボトルネックとなる5つのポイント 数百ギガバイトといったレベルのRDBMSであれば、現場のエンジニアの方にとってはあたりまえの世界でしょう。しかし、テラバイトを大きく超えたデータを扱う場合には、ボトルネックの傾向が変化するのはご存じでしょうか。 次の図は、RDBMSにまつわるボトルネックを示したものです。 図1 大規
HTTPリクエストの削減とWebサイト高速化まわり - Archiva
Make a note of it: Web tech, montaineering, and so on. Note: この記事は、3年以上前に書かれています。Webの進化は速い！情報の正確性は自己責任で判断してください。 メモ書き。社内説得用。「HTTPリクエストを減らすと高速化できるよ！」てのはよく聞くけど、それが「どうしてか」ってのを(読込待機時間まわりで)具体的な数字を出してることが意外と少なかったので。詳しくは参考リンクにGo! Webサイトを分析するWebアプリ PageSpeed Insights WebPagetest 参考資料など Webパフォーマンス最適化のためのコーディング手法, MOL @importを使うべきでない理由, Screw-Axis まずHTTPリクエストがコストが高い理由ですが、まあ同時読込できないからですよね。読込に1秒掛かる画像A,B,Cがあると
過負荷をかわす Apache の設定 : DSAS開発者の部屋
KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の9日目です。 前回は php を動かしている Apache の手前にリバースプロキシを 置く必要性を解説しました。 今日は、 その前の php のプロセス数を絞る設定と合わせて、実際に Apache で 設定する方法を紹介します。 以降、 php を動かしている Apache の事をアプリサーバー、リバースプロキシ＋ 静的ファイル配信を行っている Apache の事をプロキシサーバーと呼びます。 基本設定 まずは基本的な設定のおさらいです。 アプリサーバー 並列数を絞るには MaxClients を設定します。アプリがどれくらいの時間を CPUの処理で使って、どのくらいの時間を外部リソース待ちに使っているかにも よりますが、だいたいCPU数の1.5倍〜2倍くらいが適当だと思います。 Hyp
ウノウラボ Unoh Labs: MySQLのチューニングのためのデータの集め方
いつの間にか会社で古株になったyamaokaです。 webアプリケーションのバックエンドにMySQLを使っている場合、 クエリ（SQL）のチューニングをする必要がありますよね。 皆さんはチューニングの計画をどのように立てていますか。 もちろん、既に明らかに重いことが想定されているページがあれば、 その処理で使われているクエリを中心にEXPLAINなどを使って解析していけばいいと思います。 でもそうではなく、全体的にクエリの見直しやチューニングを行いたい場合は 実際に実行されているクエリを確認していくという作業が必要です。 そこで使うことができる3つの方法について書きたいと思います。 遅いクエリを記録する MySQLにはスロークエリログといって、 実行に時間がかかったクエリを記録する機能が最初から付いています。 /etc/my.cnfに次のように設定を書けば実行時間が1秒を超えたクエリが出力
[Android] Multithreading For Performance パフォーマンス向上のためのマルチスレッド化の方法 - Project Hews by 木南英夫
A good practice in creating responsive applications is to make sure your main UI thread does the minimum amount of work. Any potentially long task that may hang your application should be handled in a different thread. Typical examples of such tasks are network operations, which involve unpredictable delays. Users will tolerate some pauses, especially if you provide feedback that something is in p
![[Android] Multithreading For Performance パフォーマンス向上のためのマルチスレッド化の方法 - Project Hews by 木南英夫](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c98661a32d101bb68e5231f1fd81e49a6850e282/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhkinami%2F20100721%2F20100721132822.png)
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