このブログでは初めましての長野雅広(kazeburo)です。mixi開発部・運用グループでアプリケーションの運用を担当しています。 12月12日よりmixiのRSSのCrawlerが改善され、外部ブログの反映が今までと比べ格段にはやくなっているのに気付かれた方も多いかと思います。この改善されたRSS Crawlerの裏側について書きたいと思います 以前のCrawlerについて 以前のCrawlerは cronからbrokerと呼ばれるプログラムを起動 brokerはmember DBから全件、idをincrementしながら取得し、外部ブログが設定されていればcrawlerを起動(fork) crawlerはRSSを取得しDBに格納して終了 このような設計になっていました。 この設計の問題として、member DBを全件走査するという無駄な動作と、一件一件crawlerを起動するためオーバ

インターネット・サービスの激戦区である動画配信で後発ながらYouTubeを上回る成長速度，YouTubeの3倍以上となる1日ひとり3時間以上という平均視聴時間を実現したニコニコ動画。開設後1年足らずで400万人の会員を獲得，日本全体のトラフィックの約10分の1を占める。その成長速度はmixiも上回り，日本史上最速と見られる。 ニコニコ動画は多くのメディアで語られ，2007年10月にはグッドデザイン賞も獲得したが，これまでは社会現象やマーケティングの観点から語られることが多かった。しかしニコニコ動画を作り上げ，その急拡大を支えたのはまぎれもなくエンジニアの技術だ。多くのクリエイタやユーザーを魅了し，巨大なアクセスをさばく技術はどのようなものなのか。ドワンゴのエンジニアに聞いた。 「感情」を共有するアルゴリズム 動画の上に文字をかぶせるサービスはニコニコ動画以前にも存在した。また，動画のタイミ

ApacheCon US 2007の、『Apache Performance Tuning / Part One: Scaling Up』, Sander Temme (PDF) より。 ab おなじみ、Apache付属のあいつ http_load http://www.acme.com/software/http_load/ flood http://httpd.apache.org/test/flood/ JMeter http://jakarta.apache.org/jmeter/ 最近のバージョンは使いやすくなったらしい あと、ほかには httperf http://www.hpl.hp.com/research/linux/httperf/ とか。

Update 6: Some interesting changes from Twitter's Evan Weaver: everything in RAM now, database is a backup; peaks at 300 tweets/second; every tweet followed by average 126 people; vector cache of tweet IDs; row cache; fragment cache; page cache; keep separate caches; GC makes Ruby optimization resistant so went with Scala; Thrift and HTTP are used internally; 100s internal requests for every exter

日記だけで4億件のデータ ミクシィが運営するSNS「mixi」は、2007年7月末段階でユーザー数が1110万人。人が12人集まれば、1人はmixiユーザーというわけだ。ユーザーのアクティブ率（ログイン間隔が3日以内）は約62％と高く、2007年4月から6月の月間平均ページビューは117.5億に達した。日記だけでも4億件以上に上るなど、蓄積するデータ量も莫大。2004年3月のサービス開始から、わずか3年半で現在の巨大コミュニティーへと発展したのだ。 ミクシィは、「LAMP（OSのLinux、WebサーバのApache、DBMSのMySQL、開発言語のPerl、PHP、Python）」と呼ばれるWebシステム向けの標準的なオープンソースソフトウェア（以下、OSS）でシステムを自社開発し、安価なPCサーバを1000台以上連ねる超分散構成でmixiのサービスを支えている（広告配信など周辺機能では

Scaling Twitter - Slides for a talk presented at the SDForum Silicon Valley Ruby Conference 2007 on Twitter's challenges scaling Rails.Read less

みなさんはAkamai Technologies社をご存知だろうか？ http://www.akamai.com/ http://www.akamai.co.jp/ Akamai社は高速なコンテンツ配信を請け負っている会社で,同社の保有する数万台のサーバリソースを利用しての大量の画像や大規模なストリーム配信を得意としている. アメリカではGoogleやYahoo!やMicrosoft,日本ではYahoo!Japanやmixiなどたくさんの会社が利用をしていて,インターネットを陰で支える縁の下の力持ちといった会社だ. 同社が提供するFreeFlowやFirstPointと呼ばれる配信サービスはまさにAkamai(ハワイ語でCoolの意味)というにふさわしく,初めてそのバックのテクノロジーを教えてもらったときは目から鱗が落ちる思いだった. ところで9/11は言うまでもなく米同時多発テロが起きた

DSASのロードバランサは高価なアプライアンス製品ではなく、LinuxのLVS (Linux Virtual Server)を利用しています。 安価、というか、ハードウエア以外は金銭的コストがゼロなので、一般のクライアントからのアクセスを受ける外部ロードバランサのほかに、内部サービス用のロードバランサも配置しています。それぞれactive, backupで2台ずつあるので合計で4台もロードバランサがあることになります。(こんな構成を製品を使って組んだら数千万円すっとびますね) また、ネットワークブートでディスクレスな構成にしているので、ハードディスが壊れてロードバランサがダウンした、なんてこともありません。 ですので「ロードバランサは高くてなかなか導入できない」という話を耳にする度にLVSをお勧めしているのですが、どうも、 なんか難しそう ちゃんと動くか不安 性能が出ないんじゃないか 等々

DSASはいかにして可用性を高めているか、ちょっと紹介したいと思います。 今回は概略ということでざざざっと説明します。個別の構成についてはまた回を改めて紹介したいと思います。 │ │ ┌┴┐ ┌┴┐ │ │ │ │ISPの上位ルータ └┬┘ └┬┘ │ │ 〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜 責任分解点 │ │ ┌┴┐ ┌┴┐ │ ├─[ lb(active) ]─┤ │ │ ├─[ lb(backup) ]─┤ │ │ │ │ │ │L2├─[ Web ]─┤L2│ │SW├─[ Web ]─┤SW│ │ ├─[ Web ]─┤ │ │ │ │ │ │ ├─[ SMTP ]─┤ │ │ ├─[ SMTP ]─┤ │ │ │ │ │ │ ├─[ D B ]─┤ │ │ ├─[ D B ]─┤ │ │ │ │ │ │ ├─[ NFS ]─┤ │ │ ├─[ NFS ]─┤ │ │ │ │ │

チープなDNSラウンドロビンは高価なロードバランサの座を奪い返せるか つっこみどころが満載スギなのは脇においておいて、金をかけないなら、DNSラウンドロビンじゃなくて、せめて、件の記事でも紹介されている Apache 2.2のmod_proxy_balancer か、Apache 2.2じゃなくても使えるreverse proxy系の実装たち、 POUND mod_backhand Perlbal を使うべきでしょう。 んで、「L7ロードバランサ（要はreverse proxy）なんていらねっす。セッション？ んなのmemcachedでシェアすりゃいいんじゃん。その方がスケールアウトしやすいしー」という向きには、LinuxでL4のロードバランサするのをオススメでします。まともなL4ロードバランサが手に入るのに、金銭的コストはゼロですってよ、オクサン！ Linux Virtual Serve