はてなブログでSREをやっているid:cohalzです。 2019年12月頃からid:utgwkkやid:onkとともに、はてなブログにおけるキャッシュ周りの改善を行いました。その結果、次のような成果が得られました。 ブログ記事のキャッシュヒット率が、1日平均で8％から58％に向上 アプリケーションサーバの台数を、以前の半数以下に削減 DBに届くリクエスト数が、以前の3分の2まで減少 レスポンスタイムの平均が、以前の8割まで減少 この記事では、実際にどういった改善を行ったのか、その際に気をつけたことや大変だったことを紹介します。 はてなブログがVarnishを導入した経緯と課題 開発合宿をきっかけに問題が明らかになる 進め方をまず考える ホストのメモリをできるだけたくさん利用する メモリを積んだホストでなぜかレイテンシが悪化 キャッシュが分散しないようVaryヘッダを使う デバイス情報を適

こんばんは、 @matsumotoryです。 hb.matsumoto-r.jp 上記エントリにおいて、プロセスの大量メモリ確保に伴うページテーブルサイズとベージテーブルエントリ数の肥大化によるcloneやexecveの性能劣化とCPU使用時間の専有問題、および、それらの解決方法についてシステムコールレベルで確認しました。 そこで今回は、システムコールやそのカーネル内部の処理の性能、というよりは、より実践的な環境であるApache httpdとmod_cgiを用いて、phpinfo()を実行するだけのCGIに対してベンチマークをかけた時にどれぐらいCPUのidleが空くか、システムCPUの使用量が変わるかを、前回示した解決方法の1つであるHugePagesを使うかどうかの観点で比較してみましょう。 特定条件下のWebサーバ環境のシステムCPUに起因する高負荷問題から、システムコールやカーネ

ps auxの結果でてくるRSS（プロセスが実際に使用しているRAMの総メモリ量）の値を見て、Apacheのメモリ使用量を計算すると、Apacheの子プロセス間で共有しているメモリ分を重複してカウントしてしまい、実際よりもかなり大きい数値となってしまう。 子プロセス全てのRSSを足し合わせると、Webサーバでfreeコマンドを実行して出力される使用メモリ（-/+ bufferes/cacheのused）を越えてしまうこともあるだろう。これは計算ミスでない限り、明らかにあり得ない。 実際に計算に使用する値は、プロセスが使用しているものと、共有ライブラリが使用しているものを合計し算出するRSSから、共有分を引いたものでなくてはいけない。 /proc/[pid]/smapsは、プロセスの各マッピングのメモリ消費量を表示してくれる。 以下のような表記がマッピングごとに複数回現れるので、Rss、Sh

本記事はマイネット Advent Calender7日目の記事です。 今回は社会人になってから(主にお腹周りの)成長が目覚ましい@w_cotaがお送りします。 はじめに 弊社ではスマートフォンゲームの運営を行っています。直近では他のゲーム会社からのタイトルを引き取って運用しているプロジェクトも増えてきております。弊社で開発したタイトルも含め、買収・協業のタイトルの中にはリリースから2年、3年と経過している長寿タイトルも多く見受けられます。 さて、長期間運営を重ねていきますと避けられない問題の一つが__技術的負債の積み重ね__かと思います。いかに優秀なエンジニアがいようと、いかに素晴らしい開発フローを採用していようとどうしても日々様々なタスクに追われる日常の業務の中では以下のようなシーンが発生し得るかと思います。 イベントリリースまでもう時間無いし、ちょっと実装ダサいけどこのままリリースして

MySQLサーバーをダウンさせた夜は数知れず。 その度にmy.cnfの設定を見なおしてみてはトライし、治ったと思いきや突然のダウン。 サーバーがダウンしてしまう原因は何かと聞かれれば、「メモリです」と断言しましょう。 メモリ設定は諸刃の剣。 パフォーマンスを最大に引き出すこともできればそれと引き換えにサーバーをダウンさせてしまうこともできるんです。 今回はMySQLのメモリの設定の勘所というかたちで紹介しようと思います。 グローバルバッファとスレッドバッファ メモリの設定についてまず「グローバルバッファ」と「スレッドバッファ」について理解しておくことが大事です。バッファとは一時的な記憶領域・つまりはメモリの領域のことなのですが。 グローバルバッファ MySQLで使用する全体的なメモリ使用量を計算するには グローバルバッファ + (スレッドバッファ × コネクション数) = メモリ使用量 と

KLab Advent Calendar 2011 「DSAS for Social を支える技術」の2日目は、昨日に引き続き、MySQLを骨までしゃぶるためのテクニックです。 ソーシャルゲームは一般サイトよりもDBへの更新クエリの割合が多くなりがちです。更新クエリが多いMySQLでは、通常は有益なクエリキャッシュが無益どころか有害になります。 そもそもキャッシュヒット率が低い。20%以下なんてこともザラにある しかもクエリキャッシュの更新はグローバルなロックを取得する からです。特に後者は問題です。ただの参照クエリもクエリキャッシュを更新する上に、更新クエリはクエリキャッシュの全エントリをチェックして、更新したテーブルに影響がありそうな全キャッシュをdiscardしていくためです。たとえばユーザーの行動力のようなパラメータを格納した参照も更新も多いテーブルでクエリキャッシュが有効になって

メモと言う名のコピペ ちょっと古い、5.1 だけど日本語ドキュメントがそこしか無かったのと、英語読む気力ないけど、とりあえずめも 動作とかごにょごにょ クエリ キャッシュは、SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS ... のクエリで動作し、後続する SELECT FOUND_ROWS() クエリで返る値を格納します。FOUND_ROWS() は前のクエリがキャッシュからフェッチしていても、正確な値を返します。これは、検索したレコードの数をキャッシュで保管しているためです。SELECT FOUND_ROWS() クエリ自体はキャッシュの対象ではありません。 クエリをキャッシュする設定である場合、その結果 (クライアントに送信したデータ) を、結果の読み出し中に、クエリ キャッシュに格納します。そのため、データの扱いは、ひとまとめではありません。つまり、クエリ キャッシュで、デー

https://github.com/rackerhacker/MySQLTuner-perl MySQLTunerはMySQLのチューニングを診断してくれるアプリケーションです。 基本的なパフォーマンスチューニングのヒントをわかりやすく表示してくれます。 MySQLのチューニング設定に不安な方や、はじめてMySQLをさわる方は試してみると良いでしょう。 ライセンスはGNU GPLで無料で使えます。 検証環境 CentOS 6.3(64bit) MySQL 5.5.28 MySQL 5.5をインストール MySQL 5.5をインストールします。 # wget http://rpms.famillecollet.com/enterprise/remi-release-6.rpm # wget http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/Fedora/epel/6/x86

今回は、MySQLの高速化のメモ - @luke_silvia.diaryの方法に従ってクエリの高速化をした際に、MySQLのインデックスについて分かったことを書いておきます。 高速化対象のクエリ 今回高速化したいクエリは、以下のようなもの。 SELECT users.*, students.school, workers.school FROM users LEFT JOIN students ON users.id = students.user_id LEFT JOIN workers ON users.id = workers.user_id WHERE (users.status= 1 AND ((kind = 0 AND students.school = 'test') OR (kind = 1 AND workers.school = 'test'))) ORDER BY

前回のエントリーデータベースを用いたセッションデータ管理についてで、MySQL とメモリの関係について良く分からない部分があると書きました。 実はここに関する理解はかなり曖昧な部分があって、調査して追記します。とくにメモリ利用量について。mysqld のプロセスが利用できるメモリの上限が、32bit OS の場合は3G 程度ということは、innodb_buffer_pool_size もこの制限を受け、これについての警告が、先に紹介したリファレンスマニュアルのものという理解だけどいいのだろうかというのが1つ。 2 つ目は、この理解があっているとすると、4G 以上のクラスのメモリをつんだサーバをDB サーバとして利用する場合、64 bit OS でないとリソースの有効活用ができないか。それとも、先に書いたとおり、OS レベルのキャッシュとして利用できるから、結果としてデータファイルを読み込む

#課題 突然キャンペーンとかの高トラフィックが来る！とか言われると色々困ることはあるものの、今のご時世クラウドだからスペック上げときゃなんとかなるでしょ。ってとりあえずCPUとかメモリあげて見たものの、キャンペーンが始まったら意外と早くブラウザからつながらない！！とか言われたりする。 CPUもメモリもそんなに負荷は特に高くもない。調べてみたらTIME_WAITが大量にあった。 #とりあえず何とかしたい ####TIME_WAIT数をコマンドで確認 $ netstat -anp|grep TIME_WAIT __(snip)__ tcp 0 0 192.168.1.1:80 192.97.67.192:56305 TIME_WAIT - tcp 0 0 192.168.1.1:80 192.63.64.145:65274 TIME_WAIT - tcp 0 0 192.168.1.1:80

※ID名は申し込みサイトから引用 1位、methane氏 2位、toshiak_netmark氏 3位、yamaji・tottokugチーム 4位、jun_kanzaki・nntatanoチーム 5位、kazuho氏 6位、goodoo氏 7位、riywo氏 8位、najeira氏 9位、kamipo氏 10位、Ryoutarou Setou氏 APCによるチューニングやPHP自体の再コンパイル 結果発表のあと、各チームからのチューニングのポイント、また、司会進行の山崎氏、クラウドスポンサーAmazon Data Services Japan K.K.の玉川憲氏からの公表が行われました。 優勝したmethane氏は、 ボトルネックの確認をした上で、ちょうど直前に仕入れた情報の「PHP5.4」を導入することを決めたそうで、phpinfoに記載されているconfigureオプションをベースにビ

今日は仕事納めだったので、一年の締めくくりとしてMySQLにおけるソートの話でもしようと思う。 インデックスを利用しないクエリで最もよく見かけるもののひとつは、ORDER BYを用いたソート処理だろう。もし、ソート処理においてインデックスを用いることが出来れば、MySQLは結果を抽出してから結果行をソートするのではなく、インデックス順に行を取り出せば良いので高速にソート処理することが可能になる。特に、LIMIT句やWHERE句を用いて行の絞り込みを行う場合は効果が絶大である。しかし、ひとたびインデックスを利用できない状況に直面すると、たちまちテーブルスキャンが発生して性能が劣化してしまう。 例えば、100万行のレコードを格納したt1というテーブルがあるとする。そのテーブルに対して以下のようなクエリを実行した場合を考えよう。 mysql> SELECT col1, col2 ... colx

去年ソートに関する記事を書いたが、今日はその続きである。 MySQLでEXPLAIN SELECT...を実行するとExtraフィールドでよく見かける「Using filesort」という文字列。Filesortって一体なんだろう？と思ったことはないだろうか。単刀直入に言ってFilesortの正体はクイックソートである。 クエリにORDER BYが含まれる場合、MySQLはある程度の大きさまでは全てメモリ内でクイックソートを処理する。ある程度の大きさとはsort_buffer_sizeであり、これはセッションごとに変更可能である。ソートに必要なメモリがsort_buffer_sizeより大きくなると、テンポラリファイル（テンポラリテーブルではない）が作成され、メモリとファイルを併用してクイックソートが実行される。 Filesortは全てのソート処理において実行されるわけではない。前回の記事

よくMySQLはサブクエリが弱いと言われるが、これは本当だろうか？半分は本当で半分は嘘である。MySQLのサブクエリだってなんでもかんでも遅いわけではない。落とし穴をしっかり避け、使いどころを間違えなければサブクエリも高速に実行できるのである。今日はMySQLがどんな風にサブクエリを実行し、どのような場合に遅いのかということについて説明しよう。 EXPLAINで実行計画を調べた際に、select_typeにはクエリの種類が表示されるのだが、代表的なサブクエリには次の3つのパターンがある。 SUBQUERY DEPENDENT SUBQUERY DERIVED 結論から言おう。遅いのは2番目、DEPENDENT SUBQUERYである。DEPENDENT SUBQUERYとはいわゆる相関サブクエリに相当するもので、サブクエリにおいて外部クエリのカラムを参照しているサブクエリのことである。そし