DB は以下のコマンドで確認できる通り、MariaDB 10.3 でした。$ mysqld --version mysqld Ver 10.3.31-MariaDB-0ubuntu0.20.04.1 for debian-linux-gnu on x86_64 (Ubuntu 20.04) 当日マニュアルに記載の通り、各言語実装は systemd で管理されているため、systemd に関する知識があると良いと思います。特に、アプリケーションを編集しビルドした後、 systemctl restart isucondition.go.service を実行しないと編集が反映されないことに注意しましょう。 他にも例えば、isucondition がどのように環境変数を読み込んでいるかを調べるには以下のような手順で行えます。 当日マニュアルの参考実装の項目を読み、サービス名が isucondit

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はRetty Advent Calendar 2017 における 22日目の記事です。 昨日は @saku さんの swiftで丸画像をパフォーマンス高く表示する方法 でした。 はじめに 趣味のBot開発から気づけばWebフレームワークの負荷試験を行なっていました。 Software Engineerの@tkngueです。普段業務としては、Data Engineer/Web Service開発/データ分析やってます 「速さは正義」 とは皆の共通の認識で、言うまでもないことだと思うのですが 本記事では、速さってなんだろうって考えて

インフラエンジニアの多分、華形のお仕事の１つであるミドルウェアの性能検証を久々にガッツリやる機会がありましたので、検証作業の基本的な項目について初心から振り返っておきたいと思います。読みやすさ度外視の詰め込み記事注意警報です。 世の中、雑な検証結果もちょいちょい散乱していて、私自身もそうならないよう注意を払っているわけですが、ガチでやると気をつける項目が多くて、自分で忘れたりしないようにと、誰かにやってもらいたい時に基本を抑えてから取り掛かってもらうために、形にして残しておこうと思った次第であります。 目次 なぜ性能検証をするのか 環境の準備 インスタンスの用意 クライアントの用意 サーバーの用意 ボトルネックになりうる項目 CPU Utilization Memory Network Bandwidth Disk Bandwidth Disk IOPS Disk Latency Disk

おはようございます、ImageFlux開発責任者のharukasanです。3日前の4月14日、ピクシブではPawooが急にリリースされることになりまして、ここ数日はずっとPawooサーバにログインしていました。このPawooサーバ、既にピクシブの監視体制に入っており、アラート受信後インフラエンジニアが障害対応できる仕組みを整えています。案の定、リリース直後の15、16日は週末にもかかわらずアラートを受け取ることになり、サーバにはりつくことになったわけです。どんなシステムであろうとアラートを受け取ったら対応する、それが我らインフラエンジニアです。 pawoo.netの構成 さて、それではまずPawooの構成を見ていきましょう。digすればわかりますがpawoo.netはAWS上に構成されています。数百台以上の物理サーバを常時運用しているピクシブであっても、さすがにこんなにはやく物理サーバは用

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

最近は協力プレイやPvPなどの「リアルタイムサーバー」を書くときは Go が主流になっているのですが、 Tornado を使ったシステムも健在です。 (以前の記事) 数人〜十数人程度の「部屋」を、1つの Tornado プロセスに複数もたせ、さらに一台のサーバーにその Tornado プロセスを複数置くことでCPUのマルチコアを活用する構成になっているのですが、最近各プロセスがログファイルを書く部分でブロックして応答性能が悪化するケースがあったので対策しました。 この記事ではその対策で行ったチューニングや、行わなかったチューニングについても紹介します。 ※なお、この記事は Tornado を題材にしていますが、似たような仕組みになっている node.js などの他の言語のフレームワークでも同じ事が言えるはずです。 前提知識 Tornado は epoll や select などのIO多重化

Chartbeat measures and monetizes attention on the web. They were experiencing slow load times and TCP retransmissions due to default system settings. Tuning various TCP, NGINX and EC2 ELB settings like increasing buffers, disabling Nagle's algorithm, and enabling HTTP keep-alive resolved the issues and improved performance. These included tuning settings like net.ipv4.tcp_max_syn_backlog, net.core

All of Percona’s open-source software products, in one place, to download as much or as little as you need.

ISUCON は Go で参戦しているんだけど、複数のチームが Python で予選通過したらしいので、応援のために Tips を公開していこうと思う。 目次 CPython の GC について 統計情報を出力する 第一世代GCの間隔を調整する Out of Band GC 循環参照を見つけて対処する CPython の GC について CPython のGCは参照カウント＋循環参照コレクタだ。そして参照カウント方式は(幾つかの欠点はあるものの)Webアプリのボトルネックになったりはしにくい。 なのでGCチューニングの基本は次のようになる。 循環参照を避ける 循環参照コレクタの呼び出しタイミングを制御する 循環参照コレクタは、生きているオブジェクトの数がある程度増えると第一世代が実行され、第一世代が一定回数実行されると第二世代が、第二世代が一定回数実行されると第三世代が実行される。 各世代

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

7. 負荷試験対象システム全体像 クラウド上でスケール可能なシステムを構成 Elastic Load Balancing Availability Zone Availability Zone RDS DB instance RDS DB instance standby (Multi-AZ) EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server EC2 instance web app server • LAMP構成のシステム • WEBアプリケーションサーバはLBの後ろに設 置されている • 全てAZ（データセンター）をまたいだ形で設置 し、単一障害点はない • キャッシュを利用 • DBはスケールアップで対応 ElastiCache ElastiCache

NGINX is well known as a high‑performance load balancer, cache, and web server, powering over 40% of the busiest websites in the world. For most use cases, default NGINX and Linux settings work well, but achieving optimal performance sometimes requires a bit of tuning. This blog post discusses some of the NGINX and Linux settings to consider when tuning a system. You can tune almost any setting, b

#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

こんにちは、id:hakobe932です。はてなブログではユーザ体験の改善のために、ページ表示速度を向上させるための様々な取り組みを行っています。このエントリーでは、はてなブログで行っている、ブラウザキャッシュの活用、JavaScriptのページ最下部での読み込み、JavaScriptの圧縮、という3つの取り組みについて解説します。 ブラウザキャッシュの活用 同じ内容のJavaScriptやCSSを、ページを表示するたびにダウンロードすると、余分なHTTPリクエストが発生しますし、読み込み時間がかかります。 ブラウザのキャッシュを利用できれば、余分なリクエストを減らすことができます。はてなブログでは、なるべく長い間ブラウザにキャッシュを保存するために、JavaScriptなどの一部の種類のファイルのレスポンスに、以下のようなヘッダを指定しています。 $ curl -I http://hat

たまにはPowerShell 以外の記事を。 某記事でもRedis (REmote DIctionary Server)が memcached に代わり得る利点がBookSleeveを交えて丁寧に説明されました。 そして、Redisの運用が一定の目途を見せていることから、その初期設定に欠かせないチューニングについて記事にしてみようと思います。 全部明かすわけではありませんが、なかなかRedisに関する記事は少ないので、少し参考になれば幸いです。 経験上、高負荷環境ではRedisはチューニングで大幅に安定性が変わります。 インストール? 沢山記事ありますし、簡単なのでここでは省きます。 どうしても！な場合は希望していただければ記事にしますが。 Redis Quick Start 対象バージョン 2.6系とします。 2.4系でも大方一緒ですが、2.6系に特有な部分があるので、注意です。 対象O

MySQLが確保する各種メモリに関するパラメータの概要から、それらがどのように割り当てられるのかを知るための様々な手法まで、Perconaのサポートエンジニアが詳しく解説する。 January 24, 2014 By Nilnandan Joshi 「MySQLサーバのメモリ使用量」に関連するトピックスを書いたブログ記事は既にたくさんあるにも関わらず、MySQLのメモリ関連の問題のトラブルシューティングで混乱しなかった人はいないだろう。Perconaサポートのエンジニアとして、高負荷のサーバに関することや、メモリ使用量高騰でOOM killerが発動してMySQLサーバが停止したこと、あるいは「MySQLがどうしてこんなにメモリを食うのか分からない。どうやったら何にメモリが使われてるか分かるんだ？助けてくれ！」と言った問題を数多く見ている。 MySQLのメモリ使用量をチェックする方法はたく