どんな問題を解決したのか こんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル 月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化 ボトルネック

TOPコラムITエンジニアの自己発信ストラテジーアウトプットのお題に選ぶ、奥深い自作「TODOアプリ」。mattn氏が教える、さらなる技術力の向上を目指すためのノウハウとは アウトプットのお題に選ぶ、奥深い自作「TODOアプリ」。mattn氏が教える、さらなる技術力の向上を目指すためのノウハウとは 2024年7月8日 mattn 大学卒業後、ソフトウェアハウスやSIerなどでソフトウェア開発に携わる。vi派生のテキストエディタVimの日本語化やプラグイン、Go言語などでOSS（オープンソースソフトウェア）の開発・コミュニティ運営に参加し、2019年からGoogle Developers Expert。2021〜2023年 GitHub Stars。著書に『みんなのGo言語』（2016年、2019年に改訂2版、技術評論社、共著）、『Go 言語プログラミングエッセンス』（2023年、技術評論社

SOLID原則を学び、完全に理解した！になるための本

列挙型、JavaでいうならEnum型、使っていますか。使わないわけにいきませんよね。 でも、Enumを使っていたせいで辛い目にあったことありませんか。ないですか。それならきっともうすぐに辛い目にあうと思います。 Enumはすべてのプログラマに等しく辛みを与えてくれるからです。そんな辛みについて、ちょっと一緒に直視してみましょう。 エムスリーエンジニアリンググループ、Unit1（製薬企業向けプラットフォームチーム）三浦(@[email protected]) [記事一覧 ]がお送りいたします、エムスリー Advent Calendar 2023の6日目です。 アプリケーションプログラミング上の辛み 1. 既存のif文が偶発的に意図しない方に倒れる 2. switch文に至っては「どちらでもない」で処理不発に アプリケーションプログラミング上の対策 1. 分岐条件をEnumに持たせる 2. swi

freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏ただただし氏：freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャーをやっています。PSIRTというのは、プロダクト専門のセキュリティチームです。 そこでプロダクトの安全を守る仕事をしているわけですが、いろいろなことをやりつつ、この1、2年ちょいちょい話題に上がっていますが、freeeの大規模な全社障害訓練の仕掛け人なんかをしたり。 あとは、freeeは先日OSSポリシーを公開

はじめに 登壇版 Taskの本質 C# のイテレータ async/await Compiler Transform ExecutionContext builder.Start() の重要性 IAsyncStateMachine.MoveNext おわりに はじめに C#er は呼吸するように使っている async/await。 そんな async/await について、先日 Stephen Toub 氏 (.NET の中の人。中心人物の一人。) が How Async/Await Really Works in C# という非常に面白い記事を投稿していました。 この記事では Stephen 氏の記事をベースに、C# において async/await は実際どうやって動いてるの？というお話をしていきます。 以前に C#での非同期メソッドの分析。 という翻訳記事を書いたのですが、元になった記

お手伝いの @helloyuki_ です。今回はポエムです。 今回は、Rust を始めた当時、プログラミング言語は Java しかまともに触ったことがない新米若手 Java エンジニアだった私[*1]が「見たことがなく、使いどころがわからなく理解が難しい」と感じたポイントについて紹介します。対象とするソフトウェアのレイヤーが低いか高いかを問わず、とにかく Rust をやってみて理解するまでに時間がかかり、難しいと感じたポイントについて紹介します。 Rust の「メモリ安全」って、結局何 所有権とライフタイム 参照 スマートポインタ 代数的データ型 関数が第一級である モジュールシステム self 型クラスという側面でのトレイト まとめ 私が Rust をある程度使いこなせるようになるまでの話 「難しい」って何？、の話 Rust の「メモリ安全」って、結局何 そもそも論ですが、Rust が取

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この記事は MicroAd Advent Calendar 2022 の12日目の記事です。 「Goのポインタは８バイトだから、ちょっとした構造体を値渡しでコピーするよりポインタで渡した方が早くなる」 長らくそう思い込んでいたのですが、以下の記事でポインタ渡しには意外なデメリットが多いことを知り、誤解だと気づきました。 この記事では自分なりにポインタのデメリットをまとめつつ、ポインタ渡しで本当に良いのかを確認すべきパターンを紹介しようと思います。 ポインタが実は高価な理由 ポインタが指す値にアクセスする際にnilかどうかのチェックが必ず入る ポインタがnilの場合、Goはpanic()をおこす必要があるため ポインタは動的メモリアロケーションの原因になりがち ポインタが指す値はヒープ領域に置かれがち（絶対ではないけど一般的に多い） ヒープ領域は確保にまとまったメモリの検索、解放にGCが必要

リーダブルなテストコードについて考えよう～VeriServe Test Automation Talk No.3～で発表した資料です。 【発表資料中のURL】 ※複数…

Real World HTTPでも紹介したネタですが、お仕事で受けている技術コンサル中に質問をいただいた時に、微妙に本で紹介した内容では少し足りなかったので、改めて整理のためにブログ記事にしてみました。次回、本が改訂されることがあればこのブログエントリーの内容も入れて加筆したいと思います。 Real World HTTPだとGoを使っていましたが、フロントとサーバーを同時にいじるので、本エントリーではNext.jsをサンプルに使います。Next.jsでプロジェクトを作って（npx create-next-app@latest –ts)、適当なプロジェクト名を入れてアプリケーションの雛形を作っておいてください。 Next.jsでは、1つのスクリプトファイルを作成すると、それがサーバーAPI(/pages/api以下)と、フロントの画面(/pages/以下のapi以外)になります。Next.j

κeenです。Rustではじめてアプリケーションを書くときに困りがちなことの1つにグローバルな値を持つにはどうしたらいいか分からないというのがあるようです。 その書き方を何パターンか紹介しできたらなと。 一応この記事には元ネタというかインスパイア元があり、以下のリポジトリも見ながら書かれています。 https://github.com/paulkernfeld/global-data-in-rust let にする 一番よくあるケースだとCLIや起動時に読み込んだ設定ファイルの値をどうするかでしょう。データの性格として起動時に一度だけ生成してあとは(ほとんど)いじらないようなものです。そういうものは main 関数内で let して、あとは借用で持ち回ればよいです。 起動時にファイルかろ設定値を読み込んで動くアプリケーションを雰囲気で書くとこんな感じです。 use std::io; str

こんにちは。労働者です。とあるプログラムで学生さんの課題を添削していたら面白い話に出会いました。 僕は今、主に学部生向けのインターン研修的なプログラムでメンターなるものをやっています。メンターとしての仕事は、学生さんの課題へフィードバックを返し、Office Hourというセッションを毎週設けて質問受けやCSに関するトークを行うといった内容になっています。今回話題に取り上げるのはその中の課題の1つ、「行列積のプログラムを書いて時間を計測せよ」という何気ない話で、続く課題たちのいわば前座のようなものです。こういったところに沼は隠されているものですね。 担当している学生さんたちが細かい実験を行ってくれて以下のような疑問が提示されました。 「行列積の計算が N = 1024のときだけ N = 1023, 1025のときに比べて3倍遅いのはなぜ？」 配列のサイズが2のべき乗になるのは避けるべきとい

負数が含まれる剰余を計算した場合、言語に跨がって一意な結果が得られない。 -5 % 3 5 % -3 C -2 2 C++ -2 2 Java -2 2 Ruby 1 -1 Python 1 -1 Common Lisp 1 -1 さて、なぜこんなことが起きるのかというと、剰余には複数の定義が存在するからである。 m ÷ n = q … rこの r を剰余と言うが、 r の範囲が 0 ≤ r < n 最小非負剰余 -n/2 ≤ r < n/2 絶対値最小剰余 の二つの定義があり、一般的には前者の「最小非負剰余」を用いるようである。 m が負数、 n が正数の場合は、先程の表にあるプログラミング言語は以下のように分類される。 絶対値最小剰余 C C++ Java 最小非負剰余 Ruby Python Common Lisp しかし、最小非負剰余では r が正数になる必要があり、剰余の結果が

（この記事は 地平線に行く とのマルチポストです） Java でファイルを読み込む処理は、バージョンが上がるごとにどんどん簡単に書けるようになっていきました。 今回は、どれだけ簡単になっていったかを Java のバージョンごとにまとめて説明します。 なお、ここでは以下の処理を行うコードをもとにしています。 そこそこ大きいテキストファイルを一行ずつ読み込む 文字コードは UTF-8 Java 1.1, Java 1.2, Java 1.3 public static void main(String[] args) throws IOException { File file = new File(args[0]); BufferedReader reader = null; try { reader = new BufferedReader( new InputStreamReader(

アジア最大級の国際Scalaカンファレンスである「ScalaMatsuri2020」がオンラインで開催されました。そこでビジョナル・インキュベーションの鈴木氏が、Scala3（Dotty）で可能になったマルチステージプログラミング（MSP：Multi-stage Programming）について話しました。前半ではマルチステージプログラミングの概念やその基本的なプログラムの書き方について話しました。 マルチステージプログラミングのいいところ鈴木健一氏（以下、鈴木）：鈴木健一と申します。よろしくお願いします。本日はマルチステージプログラミングの話をします。 Dotty（※Scala3）でメタプログラミングの機能が強化されてマルチステージプログラミングができるようになったので、せっかくなのでそのお話をしまして、後半はTagless-finalのご紹介をします。最後にマルチステージプログラミング

PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実

はじめに Pythonは今最も習得希望人口の多い言語である。 それはヘビーなデベロッパーからライトなオフィスコンピューティングまで多岐にわたる。 おそらく「Pythonを使えば○○ができる」と喧伝されているのを見聞きしているからだろう。 この記事ではそんなPythonを一から導入し開発できるようにすることを主にする。 OSのセンテイ Pythonの開発でもっとも優れたOSはWindowsである。 単純にPython.orgの公式から対象のバージョンをいくつか選んでダウンロードして適当にインストールすればそれですべてを始められるので、MacやLinuxのようにシステムデフォルトと別verとのインストール共存やパッケージ管理ツールを意識する必要はない。 パスは通るし、複数のバージョンを同時に入れてもビルドバージョンですら分けて共存できるので簡単。 処理系 Pythonはインタプリタ界の変態言語

適当に作ったグラフですが、この例だと SSP-A を使い続けるのと比較し 30% 以上も収益性アップ！ 図を見ればわかるようにビッダーの繋ぎこみをすればするほど凹が凸に変わる確率が高まります。 （ただしビッダーを増やした分レイテンシが増加するため、単に増やし続けるのが正解ではありません。 これがヘッダービディングにより収益が改善できる大まかな理由です。 DFP について 参照した図の中に DFP(DoubleClick for Publishers) という表記がありますが、これは Google の AdManager というツールのことです。 （旧名称が DFP。DSP やら DFP やらで本当にややこしいですね^^； AdManager は Google が提供しているだけあって、広告配信ツールとしての完成度が非常に高く、その前身であった GoogleAdExchange や SSP