Webアプリケーションのキャッシュ戦略とそのパターン / Pattern and Strategy of Web Application Caching
How V8 measures real-world performance · V8
Show navigation Over the last year the V8 team has developed a new methodology to measure and understand real-world JavaScript performance. We’ve used the insights that we gleaned from it to change how the V8 team makes JavaScript faster. Our new real-world focus represents a significant shift from our traditional performance focus. We’re confident that as we continue to apply this methodology in
Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング - tehepero note(・ω<)
2016 - 08 - 12 Dockerホストのパフォーマンスを引き出すTCPカーネルパラメータチューニング Docker Linux もう半年くらいフルDockerでmicroservicesなサービスを運用してるんですが、イマイチパフォーマンスを出し切れていないなという面がありまして、今回Dockerホストの TCP カーネル パラメータを抜本的に見直しました。 そしたら劇的に症状が改善して、 インスタンス 数も削減できた上に安定して メシウマ状態 になったので紹介します。実際効果があったのでチューニングポイントとしてはある程度正解であったと考えていますが、もちろん扱ってるアプリケーションの特性にもよるはずなので一つの ケーススタディ であることをご了承頂ければと。 前提 まずは今回のお話の前提を。こんな環境です。 EC2 c3.xlarge ホストは Ubuntu （EC2 Opt
Linux Performance Analysis in 60,000 Milliseconds
You log in to a Linux server with a performance issue: what do you check in the first minute? At Netflix we have a massive EC2 Linux cloud, and numerous performance analysis tools to monitor and investigate its performance. These include Atlas for cloud-wide monitoring, and Vector for on-demand instance analysis. While those tools help us solve most issues, we sometimes need to login to an instanc
Webサービスにおける
キャッシュ戦略
YAPC::Asia Hachioji 2016 mid in Shinagawa 2016-07-03 Yusuke Wada a.k.a. yusukebe
高速な広告配信サーバの作り方のコツ
クラウドとオンプレミスを活用した 月間500億件を処理する 広告配信システムの裏側とは? - BI-Direct Access for AWS 事例 - ...
Medium
You can find (just about) anything on Medium — apparently even a page that doesn’t exist. Maybe these stories will take you somewhere new?
HTTP2 を前提とした HTML+CSS コンポーネントのレンダリングパス最適化について | blog.jxck.io
Intro Chrome が予定している <link rel=stylesheet> の挙動の変更について、 Google Chrome チームの Jake が、興味深いブログを上げている。 The future of loading CSS この内容は、単に Chrome に対する変更だけではなく、 HTTP2 によって変化する最適化手法と、それを最も活かすための HTML, CSS の構成についてのヒントがある。 今回は、この内容を意訳+補足解説し、本サイトに適用していく。 HTTP/1.1 時代の CSS HTML 自体がコンポーネントを意識した作りになっている場合は、自然と CSS も class などを使いコンポーネント単位に作ることができるだろう。 しかし、 HTTP/1.1 では、リクエストの数を減らすために全ての CSS を 1 つ(もしくは少数個)に結合する最適化が主流だ
OTN Japan マニュアル
お探しのものを見つけるために、以下の項目を試してみてください。 キーワード検索のスペルを確認してください。 入力したキーワードの同義語を使用してください。たとえば、「ソフトウェア」の代わりに「アプリケーション」を試してみてください。 新しい検索を開始してください。
イベントループなしでのハイパフォーマンス – C10K問題へのGoの回答 | POSTD
この投稿は、私が去年OSCONで行ったプレゼンテーションを基に作成しています。プレゼンよりは簡潔に編集し直し、プレゼン後にいただいたいくつかのフィードバックに応える形で記事を書いています。 Go言語に関してよく言われるのは、Go言語はサーバでうまく機能し、静的なバイナリや強力な並行処理、高いパフォーマンスを見せくれるということです。 この投稿では、その後半の2つの項目に関して焦点を当てます。プログラマとってGo言語とそのランタイムは、スケーラブルなネットワークサーバをスレッド管理やブロッキングI/Oを気にせずに書くのにどんなに有効かを説明していきます。 効率的なプログラミング言語に関しての議論 技術的な話に入る前に、Go言語をターゲットにしたマーケットを説明する2つの議論に関してお話したいと思います。 ムーアの法則 画像は以下より引用； 2005年5月にHerb Sutter氏が書いたDr
Web performance: Cache efficiency exercise
Speed is a consideration for any website, whether it's for the local barbershop or Wikipedia, with its huge repository of knowledge. It's a feature that shouldn't be ignored. This is why caching is important — a great way to make websites faster is to save parts of them so they don't have to be calculated or downloaded again on the next visit. My team was recently having a discussion about the par
Etsukata blog: FreakOut DSP 入札サーバの CPU 使用率を 30% 削減する Performance Tuning
はじめに 勤務先の FreakOut 社では RTB で広告枠を買い付ける DSP の開発・運用を行っています。RTB とは、インターネット広告のインプレッションが生じる毎に、広告枠の競争入札を行う仕組みです。 DSP とは、 RTB において、競争入札をする側のシステムになります。広告枠/広告を見ている人 に対し、最適な広告を、最適なタイミングで届ける機能を広告主に提供する仕組みです。 FreakOut DSP は最適な広告探索・入札価格調整のため、非常に多くのデータを参照し、沢山の演算処理を行います。広告を見ている人が過去にアクセスした Web ページの情報や検索ワード、さらに 広告がクリックされる予測確率(過去のログから機械学習で算出) などを参照し、入札価格を決定するのです。そのため、DSP で入札を担当するサーバは CPU がボトルネックになっており、台数も数百台に嵩んでいます。
RDB - 実例で学ぶ、JOIN (NLJ) が遅くなる理屈と対処法 - Qiita
"Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。 たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題に
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
perf + Flame Graphs で Linux カーネル内のボトルネックを特定する - ablog
Linuxでddで1GBのファイルを作成し perf でプロファイリングし、Flame Graph (炎のグラフ？)にして可視化したものです。 Flame Graphs は perf(Linux)、SystemTap(Linux)、DTrace(Solaris、Oracle Linux(UEK)、Mac OS X、FreeBSD)、XPerf.exe(Windows) などでのプロファイリング結果を可視化して最も使われているコードパスを早く正確に特定することができます。実体はプロファイリング結果をグラフ(SVG)に変換する Perl スクリプトです。 下から上に行くほどコールスタックが深く、左から関数名のアルファベット順でソートされています。一番上で横幅が広い関数がCPUを長く使っています。今回は "_aesni_enc1" つまり暗号化がボトルネックになっていることがわかります。 システ
Aerotwist - React + Performance = ?
React is very popular at the moment, and I can see why: its developer ergonomics are very attractive. JSX and vDOM are really nice to work with, and it certainly enables composability. But, being the performance-minded person that I am, I wanted to test the claims that it's default-fast. Last updated: 3 Jul 2015 Est. Read Time: 15 min Share this: Twitter Tagged: #react, #performance Update 7/3/15:
2015 05 27 JSConf - concurrency and parallelism final
JSConf 2015 05 27 - Concurrency and Parallelism in JavaScript
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Demystifying Frontend Framework Performance
https://www.usenix.org/sites/default/files/conference/protected-files/srecon16_slides_gregg.pdf
YAPC: Go Debugging, Profiling, and Optimization
