Daniel Clifford recently gave a great talk at Google I/O 2012 called “Breaking the JavaScript Speed Limit with V8”. In it he goes in depth to explain 13 simple optimizations you can do in your JavaScript code to help Chrome’s V8 JavaScript engine compile / run your JavaScript code faster. In the talk he gives a lot of great explanations as to what they are and why they help, but if you just want t

以下のスライドを意訳したものです。Compress周りについては触れていません。「いやいや、最新の書き方だともっと良い書き方があるんだよ！」という方のコメントをお待ちしております！ http://www.slideshare.net/paul.irish/perfcompression クエリをキャッシュする // 悪い例 var id = $("#content").data("id"); var itemId = $("#content").data("item-id"); // 良い例 var content = $("#content") var id = content.data("id"); var itemId = content.data("item-id"); // 悪い例 $.each(reallyLongArray, function(count, item) { v

Twitterがフロントエンドのアーキテクチャを見直し、Webページの読み込み速度を改善したことをブログで明らかにしています。 新しいアーキテクチャでは、これまでWebブラウザ上でJavaScriptの処理によって行ってきたWebページのレンダリングを見直し、サーバ側でレンダリング済みのHTMLページを送信し表示することにしています。これによってWebページの読み込みから最初のツイートの表示までの時間が大幅に短縮されることになりました。 When we shipped #NewTwitter in September 2010, we built it around a web application architecture that pushed all of the UI rendering and logic to JavaScript running on our users’

Facebookが大規模スケーラビリティへの挑戦で学んだこと（前編）～800億枚の写真データとPHPのスケーラビリティ問題 全世界で3億人を超える会員を抱え、世界最大のSNSとなったFacebook。同社の巨大なシステムは、3つのデータセンターにある約3万台のサーバと、PHP、C++、Memcache、MySQLなどのソフトウェア群によって支えられています（同社のデータセンターの巨大さは、記事「3億のユーザーを抱えるFacebookのデータセンター。移動は自転車、希望は100Gbイーサネット 」を参照）。 同社の技術担当バイスプレジデント Jeff Rothschild氏は、Facebookが実現している大規模なスケーラビリティを、いかにしてこれらのソフトウェアで実現しているのか、10月8日に米カリフォルニア大学サンディエゴ校で行ったセミナー「High Performance at Mas

Accurately conveying Japan, present and future, to the world. Mission Providing trustworthy information that deepens understanding of, and generates interest in, Japan. 世界中で、日本に興味を持つ人を増やし、日本についての理解を深めるために、私たちは、信頼できる情報を提供します。 Vision Contributing to a better world through the promotion of mutual understanding between Japan and various international communities. 日本と世界の相互理解を推進することで、よりよい世界の実現に貢献します。

The Eclipse Memory Analyzer is a fast and feature-rich Java heap analyzer that helps you find memory leaks and reduce memory consumption. Use the Memory Analyzer to analyze productive heap dumps with hundreds of millions of objects, quickly calculate the retained sizes of objects, see who is preventing the Garbage Collector from collecting objects, run a report to automatically extract leak suspec

ウェブに関しては、速ければ速いほどいい、ということに異論を唱える人はほとんどいないだろう。そして、Googleは、ウェブパブリッシャーがスピードのとりこになることを望んでいる。 GoogleのプロダクトマネージャーであるRichard Rabbat氏によると、同社は米国時間6月23日、ウェブにおけるスピードの重要性を強調するために、新しいウェブサイトを立ち上げるという。ページの読み込みを高速化する方法を模索しているウェブマスターは、このサイトにアクセスして、さまざまなアドバイスや高速化方法を閲覧することができる。Googleの上級エンジニアであるBill Coughran氏とUrs Hoelzle氏は、この取り組みの内容を明らかにするブログ記事を投稿して、Googleの中核に密接で重要な話題に関するチュートリアルと立場表明を公開する予定だ。また、Googleの複数の幹部は、サンノゼで開催さ

はじめに 現在のWebシステム開発・運用では、特に大規模化するシステムの安定稼働、パフォーマンスの向上、システムのスケールアップやスケールアウトの実現が求められます。また開発フェーズではこれまで以上の効率化に加えて、新しい技術的な取り組みを踏まえたシステム開発も必要となります。 本連載では、これらシステム開発者を取り巻く要求事項をどのように解決していけばよいのか、解決のためのソリューションとしてはどのようなものがあるのかについて、日立のAP（アプリケーション）サーバであるCosminexusを題材として取り上げながら解説していきます。連載第1回の今回は、多重度・流量制御を中心に、DB（データベース、I/O）のチューニング（最適化）などにも触れて解説します。 チューニングとは システム構築においては、CPUやメモリ容量など限りあるリソースを最大限に有効活用するとともに、機能要件を満たすレスポ

GCを適切に行わせるためのヒープサイズの設定 JVMにGCを適切に行わせるにはヒープサイズを適切に設定（New領域サイズ、Old領域サイズ、領域サイズのバランスなど）する必要があります。当然、適切なヒープサイズはアプリケーションに依存します。一般にヒープサイズが小さいとGCが頻発してアプリケーションのパフォーマンスが低下します。さらに、ヒープサイズが必要量を下回る場合はOutOfMemoryErrorが発生してアプリケーションが停止してしまいます。一方、ヒープサイズが大きいと、GCの起動回数は減りますが、GC1回当たりの処理時間、すなわちアプリケーション停止状態が長くなり、アプリケーションの応答時間に問題が出る場合もあります。システムの物理メモリのフリー領域が不足するまでヒープサイズを大きくすると、物理メモリからスワップ領域へのページングが起こってしまい、かなりのパフォーマンスが劣化する可

日立はJava VMでWebシステムのボトルネックをいかに回避したか～HITACHI Open Middleware World 2008 Autumn　Cosminexus Dayから～ Cosminexus Day 2008年11月18日、株式会社日立製作所（以下、日立）が主催する「HITACHI Open Middleware World 2008 Autumn―Cosminexus DAY―」（⁠以下Cosminexus Day）が東京・六本木で開催されました。ここでは、セッション「Inside Java VM ～先進のメモリ管理技術とは～」の話題を中心に、イベントの模様を振り返ります。 SOAプラットフォームCosminexus Cosminexusは、日立のSOA（Service OrientedArchitecture）プラットフォームです。SOAに基づき、人の持つ知識・ノウ

IBM Developer is your one-stop location for getting hands-on training and learning in-demand skills on relevant technologies such as generative AI, data science, AI, and open source.

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チューニングは私にとって、泥沼を歩くような作業です。 一歩進むと少し体が沈み、進めば進む程だんだんと歩きにくくなっていきます。 不用意に進んで沈みすぎてしまうと、あまり遠くには行けません。 一歩進む時には、最小の体の沈みでなるべく目的地に近づく一歩を心がけています。 コードを書く時にとりあえずコードをいじる、という事を絶対にしないのはこの為です。 とりあえずいじれば最初のうちは早くなります。 こうすれば早くなるんじゃないか？と思うようなアイデアはたくさんあり、すぐにでも試してみたくなります。 ところが、そういう試しをいろいろとやってみて「たいして効かないけど少しは早くなった」というような変更を最初の方にたくさんしてしまうと、 本当にやらなくてはいけない事をやる前に身動きが取りにくくなってしまう事が私にはあります。 そういう時に、効きそうだけど大きな構造の変更が必要な物を後回しにしてしまう事

私はパフォーマンスチューニングをちゃんと行えた経験を持ちません。 何度かチャレンジするのですが、いつも現実の状況と本来やるべき事との差の大きさに阻まれて、結局本来あるべき姿とは全然関係無い、我流の場当たり的な手法で少しマシなパフォーマンスにしてお茶を濁す事になります。語るのも恥ずかしい状況です。 reviewでも見積もりでもUnitTestでも、本来やるべきやり方でやると、我流でやっていたのが恥ずかしくなる程劇的な効果があるものです。パフォーマンスチューニングも間違いなくそういう物でしょう。 でもreviewや見積もりと同様、現実に適用する場合の最初の一回は、今の状況と教科書的な状況の間のギャップを、創意工夫や経験で埋めてやら無いといけません。そしてその埋める事がパフォーマンスチューニングではまだ出来た事がありません。 パフォーマンスチューニングがきっちり出来るプログラマ、というのはプロフ

リアルタイム・コンピューティングと聞くと、高速なシステムでなければならないと思ったり、機械装置の制御に使われることがほとんどだと思ってしまいがちですが、これは誤りです。ほとんどの場合、要求される応答時間が速いのは確かですが、リアルタイム・システムを定義するものは処理速度ではありません。リアルタイム環境の真の中核をなすものは、システムの振る舞いが完全に決定的になるように、システムがあらかじめ設定された時間内にタスクを行うことを保証することです。 エンタープライズのレベルのアプリケーションにとって、リアルタイム・システムに配備することのメリット（そしてことによるとデメリット）は何でしょう？多くの場合、大きなメリットはありません。システムの非機能的要件（負荷容量、平均応答時間、最大負荷時の応答時間など）が満たされた時点で、アプリケーションの配置が可能になり、顧客は満足します。要求したくなるような