[B! performance][cpu] ikeikeikeikeのブックマーク

CPU使用率は間違っている | Yakst

Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや本当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば本当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか？プロセッサーがどのくらい忙しいか？違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが

ikeikeikeike 2017/06/16

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CPU使用率100％のWebサーバをOSのチューニングだけでCPU使用率20%まで改善する - 人間とウェブの未来

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

ikeikeikeike 2016/07/23

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6万ミリ秒でできるLinuxパフォーマンス分析 | Yakst

NetflixのシニアパフォーマンスアーキテクトであるBrendan Gregg氏による、Linuxサーバにログインして60秒でまず調べることのまとめ。パフォーマンス問題でLinuxサーバーにログインしたとして、最初の1分で何を調べますか？ Netflixには、多数のEC2 Linuxからなるクラウドがあり、そのパフォーマンスを監視したり調査したりするための数々のパフォーマンス分析ツールがあります。その中には、クラウド全体にわたる監視を行うAtlasや、オンデマンドにインスタンスの分析を行うVectorがあります。これらのツールは多くの問題を解決する手助けをしてくれますが、各インスタンスにログインし、標準的なLinuxパフォーマンスツールを実行する必要がある場合もあります。この記事では、すぐ使えるはずの標準的Linuxツールを使いコマンドラインにおいて、最適化されたパフォーマンス調査を

ikeikeikeike 2016/02/27

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Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ

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

ikeikeikeike 2015/04/01

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nginxパフォーマンスチューニング〜静的コンテンツ配信編〜 - Qiita

今回はHTMLやCSS、Javascriptといった比較的軽量な静的コンテンツの配信をnginxでやるケースに絞ってチューニングする際のポイントについて紹介しようかと思います。 (注‥worker_rlimit_nofileやsysctl.confのネットワーク周りの設定のような定石的なチューニングについてはあえて解説しないのであらかじめご了承ください。) コンテンツをgzip圧縮する何はともあれgzip圧縮です。ネットワーク帯域に比べればCPUリソースなんて安いものです。しかし、多くの場合これだけでは十分ではありません。何故ならnginxはデフォルトではContent-Typeがtext/htmlのコンテンツしか圧縮しないためです。圧縮対象のContent-Typeを増やすにはgzip_typesを使います。単純なWebサイトであれば上記の設定で十分ですが、場合によってはappli

ikeikeikeike 2015/01/04

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Twitter: 大きなトラフィックに耐えうるアーキテクチャーへの変更 - ワザノバ | wazanova.jp

https://blog.twitter.com/2013/new-tweets-per-second-record-and-how 少し前、8月のTwitter エンジニアブログのエントリーですが、アーキテクチャー変更について触れているポストなので、取り上げてみます。 1) 背景 2010年のワールドカップ時点でのトラフィックがさばききれなかった時点での状況は、 200人のエンジニアが、単一のRailsのコードベースで大量のユーザとトラフィックに対応する構造であった。 MySQLのストレージシステムは、一つのマスタと一時的にシャーディングされるスレーブの構成で、読込み/書込みともにスループットの限界にきている箇所がでていた。フロントエンドのRubyマシンは期待通りのトラフィックをさばけていなかったが、技術的な解決ではなく、サーバの追加でしのいでいた。コードベースは、可読性とパフォーマン

ikeikeikeike 2013/11/15

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