This guide is the safest way to do a domain switch, you get all you need to change a blocked domain. What is a user flow and a user journey? There’s a macro view of a customer experience that we can analyze and partially control.

はじめまして。開発部じゃない加藤和良です。 最近、mixi では Buildbot をつかった継続的インテグレーションをはじめています。安定版の mixi のソースコードにコミットすると Buildbot がそれを検知し、自動的にテストが走るようになりました。 ここでの「テスト」は Test::Simple や prove(1) をつかった、Perl でかかれた開発者テストを指しています。mixi の開発者テストをとりまく環境は、ここ数年でかなり改善されました。今回はその歩みをふりかえりながら、テストの無いコードベースをどこからどうやって変えていったかという話をしたいと思います。 開発環境 はじめに、前提となる mixi の開発環境について説明します。mixi では複数人の開発者がひとつのマシンで作業を行います。それぞれの開発者は、あらかじめ割り当てられたポートで Apache を起動し、

相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索

梅雨。部屋干しした洗濯物による異臭騒ぎに苦しむmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテーブルデータベースで超お手軽に全文検索をする方法について説明します。 使い方 テーブルデータベースについてまずおさらいしておきましょう。PerlやRubyのハッシュのようにコラム名とその値を関連づけた構造を、主キーを識別子として保存するデータベースです。例えばRubyからデータを保存するに以下のように行います。データベースであることをほとんど意識させないというのが素敵ポイントです。APIはCでもPerlでもRubyでもほとんど同じなので、言語にかかわらず同じようにレコードを操作できます。 require 'tokyocabinet' include TokyoCabinet # データベースを開く tdb = TDB::new tdb.open("casket", TDB::OWRITER

コアライブラリを一生懸命書くとユーティリティやバインディングなどの周辺機能がおろそかになり、逆も然りで、工数割り当てのジレンマが歯がゆいmikioです。今回は余談として、Tokyo Cabinetのテーブルデータベース（TCTDB）を作る途中で思いついた更新機能と性能検証について述べます。 アトミックな更新 再び TCTDBで好評だったっぽいアトミックな更新機能をその他のデータベースでも実装してみました。例えばハッシュデータベース（TCHDB）では以下の関数が提供されます。 typedef void *(*TCPDPROC)(const void *vbuf, int vsiz, int *sp, void *op); bool tchdbputproc(TCHDB *hdb, const void *kbuf, int ksiz, const char *vbuf, int vsiz,

先日、Drizzleのスレッド管理を担うコアの一部分がモジュール化され、勉強がてらMySQLのスレッド管理の設計を調べてみました。その時のメモ（だから文が少し固いかも）と、Drizzleでの戦略を今回のエントリーで公開します。 最後のDrizzleでは？セクションまではプログラミングの教科書に載っている様な典型的なセオリを述べているだけなので、MySQLのインターナルに詳しい方は最後まで飛ばした方が良いかもしれません。 ちなみにソースはMySQL 5.1とMySQL 6.0のドキュメントです http://dev.mysql.com/doc/refman/6.0/en/connection-threads.html http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/connection-threads.html 現在の仕組みと制限 現在のMySQLでは新たなクラ

最近、忙しさを理由に英会話レッスンをサボりがちになってよろしくないなと猛省するmikioです。今回は、Tokyo CabinetのテーブルデータベースをTokyo Tyrantを使ってデータベースサーバとして利用する方法について述べます。 とりあえず使ってみる Tokyo CabinetとTokyo Tyrantの最新版（1.4.4と1.1.12）がリリースされていますので、インストールしておいてください。またも社員名簿を作ってみましょう。まずは、TTのサーバを実行します。データベースファイルの接尾辞には「.tct」を指定して、テーブルデータベースファイルと接続します。 ttserver casket.tct 別の端末でクライアントを操作して、"put" コマンドで社員を登録しましょう。「-sep」は、コラムのキーと値を区切る文字を指定するオプションです。"|" 以外でも任意の区切り文字を

インフルエンザで休んだ影響で仕事が鬼のように溜まって消化不良のmikioです（こんな記事を書いている場合じゃない）。さて今回は、Tokyo Cabinetでリレーショナル風データベースを実現したテーブルデータベース（TCTDB）の実装について説明します。 SQLiteとの違いは？ SQLiteはアプリケーション組み込み型のSQL対応リレーショナルデータベースのライブラリです。TCのテーブルデータベースよりもはるかに高機能で、それでいて性能も大変優れています。いわゆるデスクトップアプリケーションに組み込むデータベースをお探しであれば、TCなんかではなく、断然SQLiteがおすすめです。 一方で、TCなどのDBMは、より単純なデータ操作をより高速に実行できるように設計および実装されています。典型的なユースケースとして、大規模Webサイトのアカウント管理や、データマイニングに伴う集計操作が挙げら

はじめに mixi の足あと機能がパワーアップしましたね！ 「足あと」の機能改善においては、ページデザインのリニューアルと同時に、「マイミクシィ」（友人）の表示に加えて、これまで足あとページでは分からなかった「マイミクシィのマイミクシィ」（友人の友人）についても、アイコンが表示されるようになりました。これらの機能改善により、自分のページを訪れたユーザーとのつながりが、今まで以上に分かりやすくなります。 また、新機能「自分の足あと」の提供により、自分が訪問した先(プロフィールや日記など)のユーザーのニックネームを、時系列で最大30件表示いたします。なお、意図しないユーザーのページへ訪問してしまったときのために、相手の足あとページから自分の足あとを削除できる機能*1を追加しています。 株式会社ミクシィ どうやら 自分の足あとを削除できるようになったみたいですね！ ただ この機能、便利なんですけ

朝晩冷えてきましたね。風邪など引いていませんでしょうか。さて、年末が近づいてくるこの時期に弊社のエンジニアが最も気になるのは、お正月。それも来年1月1日を迎えた瞬間です。 1日1日0時に何があるのでしょう？そう、mixiのサービスで最も日記が書き込まれるタイミングになるのです。個人的に「あけおめことよろアタック」と呼んでいます。今年は日記だけではなく、エコーでもメッセージが飛び交うことでしょう。この時期は携帯電話のキャリアでもさまざまな対策を行っていますが、ミクシィでも年末年始でもユーザの方に快適にサービス提供ができるように努めています 以下は昨年の年末年始の日記投稿数の推移です。青色が12/31から1/1、赤色が1/1から1/2になります 1/1の方が全体的に多いですが、特に年が変わる前後の投稿数は倍近くなっていることがわかります。この時に負荷により日記の投稿がしづらい状態になっていたの

昨日から意味わかんねー、とか思って、色々調べてたんだけど、オープン化案内のページ下部に、コッソリとこんな事が書かれてる。ブクマで気がついた。 「第三者認証を取得すべく、モバイルコンテンツ審査・運用監視機構（EMA）に申請を行いました。（2008年11月現在）」 http://mixi.jp/guide_openmixi.pl オープン化って言ってるけど、これ、フィルタリング対策じゃん。 青少年ネット規制法ってので、「コミュニティサイト」はフィルタリング対象になった。で、携帯キャリアも2009年1月ぐらいから、18歳未満の利用者のフィルターをONにする。このフィルターは、親権者同意書をショップに持って行かないと解除されない。でもでも、mixiって元々18歳以上だけだし、別にフィルタリングされても問題ないじゃんって思ってた。だけどよく調べてみたら、このフィルターって、自動解除されないらしい。

Squidを検索する度に最初に表示される画像検索の結果に吹き出しそうになる開発部・システム運用グループの長野です。前回のロングテールな画像配信のその2ということで、実際の画像配信システムについて書かせて頂きます。 ■プロフィール画像の配信について 前回紹介しましたが、mixiにおいてプロフィール写真を設定を設定しているユーザ数は全体の約70%、1,000万人の方が設定をされています。現在配信をしているプロフィール画像のサイズは180x180、76x76、40x40と３サイズあり、合計3,000万以上のファイル数になっています。また、もっともよく使われる76x76のサイズ1,000万件において、1日にアクセスされる画像の数は800万ファイル以上、うち97%が30回以下と非常に広範囲に渡ってアクセスされています。そのため大量の画像を配信できる仕組みが必要になります。 ■配信システムの全体像 プ

開発部・システム運用グループの長野です。5月15日・16日に東工大大岡山キャンパスで開催されたPerlのカンファレンス、YAPC::Asia 2008に参加してきました。2日目にはセッションの時間を２つ頂いて、発表をしてきたのでその資料を公開します。 ■memcached in mixi [pdf] memcachedはmixiのシステムでも重要なアプリケーションの１つになります。発表ではmemcachedの基本から、弊社でのmemcachedの事例、そして分散方法の改善、TokyoTyrantの活用事例について説明させて頂きました。発表の最後時間が足りなくなり説明できなかったスライドも含まれていますのでご覧下さい。 memcachedについては、研究開発グループのtmaesakaによる記事が、またTokyoTyrantの活用事例については、こちらの記事にもありますので参考にして頂けたら幸

連休中はWiiのマリオカートをやりまくってやっとVR7000越えたmikioです。愛車はマッハ・バイクとインターセプターです。さて今回は、分散ハッシュデータベースサーバTokyo Tyrantでmixiの最終ログイン時刻を管理するようにした時の苦労話を書きます。 ログイン処理は負荷地獄 mixiでは、全てのユーザについて、各々の最終ログイン時刻を管理しています。「マイミクシィ一覧」や「お気に入り」などの画面で、友人が近い時間にログインしていてコミュニケーションがとりやすい状態にあるかどうか確認できるようにするためです。 mixiのほぼ全てのページはログインしないと見られないページなので、ほぼ全てのページにアクセスされるたびにログイン確認が行われます。したがって、最終ログイン時刻はほぼ全てのページにアクセスされる度に更新されることになります。mixiの中で最も重いデータベースのひとつとして「

[mixi] ジャン＝リュック・ゴダール | ｺﾞﾀﾞｰﾙ好きな彼女！彼氏！募集中 ｺﾞﾀﾞｰﾙ好きなら、きっと他の映画の趣味も会うはず★ いや音楽や文学や…いろいろピッタンコなはず！ そんな妄想してるひとの彼女彼氏募集のトピです。 ちなみにもちろん私も一緒に映画に行ってくれる彼女募集してます!! おっさんですが(^_-) 出会い系ゴダール？？？（笑 笑えるんですが、いや、なんかゴダールと近い気もします ゴダール好きな彼氏は恋多そうで心配かも（笑） 勝手にしやがれ！！！ ゴダールの素晴らしさを小難しく語り続ける彼氏(彼女)に対して、「そんな古い映画よりハリウッド大作を見ましょうよ！」という彼女(彼氏)。 そんな感じが私にとってのゴダールカップルです。 ゴダール好きな元カレは、四ヶ月付き合った彼女と結婚しました 彼らしいな、と。 出会ってそのまま一緒に遠くへ逃げたいですね。逃げれるものなら･

The grants and applications of the NIFA are all designed to help in the realization of its total company mission...

今日は以前のエントリーで書くと述べたConsistent Hashingに関して語らせて頂こうかと思います。ただしConsistent Hashingはセミナーやカンファレンスなどでかなり語られていると思いますので、コンセプトに関しては深入りせず、実用性に着目したいと思います。 問題定義 分散されたキャッシュ環境において、典型的なレコードを適切なノードに格納するソリューションはkeyのハッシュ値に対しmodulo演算を行い、その結果を基にノードを選出する事です。ただし、このソリューションはいうまでもなく、ノード数が変わるとキャッシュミスの嵐が生じます。つまり実世界のソリューションとしては力不足です。 ウェブサイトのキャッシュシステムの基本はキャッシュがヒットしなかったらデータベースにリクエストを発行し、レコードが存在したらキャッシュしてクライエントに返すという流れです。ここで問題なのが一瞬