![Nginxのパフォーマンスを極限にするための考察 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5e0dda7c6356397d09922fe2b583a4ace2069e45/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9TmdpbnglRTMlODElQUUlRTMlODMlOTElRTMlODMlOTUlRTMlODIlQTklRTMlODMlQkMlRTMlODMlOUUlRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjklRTMlODIlOTIlRTYlQTUlQjUlRTklOTklOTAlRTMlODElQUIlRTMlODElOTklRTMlODIlOEIlRTMlODElOUYlRTMlODIlODElRTMlODElQUUlRTglODAlODMlRTUlQUYlOUYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWFkMTAyMjEzNzE3NWMxMTk5YzA5MTRkOWUyZDE0MTRi%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBpd2FpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1hMWY2Y2NlZjQwMTY1NzFlOGQ5ZTBkMDhjODY3NDUzZQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-44K944OL44OD44Kv44Og44O844OW%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3De2fefc104faeff53f032d42b5eeef42f)
static, benchmarking, tuning: sar, perf-tools, bcc/BPF: bpftrace, BPF book: Images license: creative commons Attribution-ShareAlike 4.0. This page links to various Linux performance material I've created, including the tools maps on the right. These use a large font size to suit slide decks. You can also print them out for your office wall. They show: Linux observability tools, Linux static perfor
【今回の内容】 前回は基本的なSQLを備忘録で簡単にまとめていたけど、 【SQL入門】基本的なSQLを目的別にまとめてみた - FOR SE その中に気になることがあったので調べたものをメモとして紹介します。 今の自分の現場では、重複行を絞り込む時に、「distinct」と「group by」を使う人それぞれいました。 distinctとgroup byは同じように重複行を消すという意味では どちらでもいいのかなーと思っていたけど、 疑問に思ったので少し調べてみました。 【疑問】distinctとgroup by は重複行を消す目的ならどちらを使ってもよいのか? 【結論】 結果としてはどちらも重複行を消すという意味では同じらしい。 だが、一般的にgroup byは集合関数(sumとかcountとか)と一緒に使うので、 そもそもの目的用途が違うのではという話があった。 また、どちらが性能が良
先日、Amazon EC2の新しいインスタンスタイプで、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)向けの「Cluster Compute Instances」が発表されました。 特筆すべきは、 Cluster Computeは標準的なEC2より処理パワーが向上しており、クラスタの計算ノード間のネットワーク接続が高速化して通信が向上しているという。一方で、顧客の利用に応じた料金支払いというサービスの理念は維持されており、利用が増えると料金は増加する。 このクラスタサービスは、Linuxと顧客のソフトウェアを多様に組み合わせて利用でき、作業を独立した複数ピースに分割し同時に実行する平行タスクに最適だ。 アマゾン、スパコンの計算能力をウェブサービスで提供 - CNET Japan といった、高い計算処理能力とノード間での処理連携を前提にしている点。 HadoopなClusterや、Amazo
このシリーズはHTTPリクエストの理解を通じてWebパフォーマンスの重要性について考える5章構成になっている。 【序章】HTTPリクエストは甘え 【CSS Sprite編】スプライト地獄からの解放 【WebFont編】ドラッグ&ドロップしてコマンド叩いてウェーイ 【DataURI編】遅延ロードでレンダリングブロックを回避 【終章】我々には1000msの猶予しか残されていない 1日目は、HTTPリクエストの概要について説明する。 例えに、私のポートフォリオページ(t32k.me)が表示されるまでの流れを見ていく。まず、検索からでも方法はなんでもよいが、ブラウザのURLバーにt32k.meと打ち込んでアクセスする。そのページを見にいくということは、つまりt32k.meに対してHTTPスキームでリクエストするということを意味している。 クライアントであるブラウザは入力されたURLを判断して、リソ
下記のようなシステムでパフォーマンスが良さげな SQLite を使用予定ですが、もっと速いものが無いか確認のため他のデータベースのパフォーマンスを計測してみました。SQL 利用前提ですが、NoSQL が圧倒的な性能を出す場合は検討する必要があるので KVS も確認しました。 データ件数は 1 億件程度、JDBC SQL 利用可能 INSERT、UPDATE はバッチ SELECT は主キーアクセス性能を重視 将来スケールアウトのための分散はありえるが、スタンドアロンで遅いのはだめ データベースのパフォーマンス比較 計測したデータベース データベース名 タイプ 形態 評判 計測についての備考 SQLite RDB 組み込み ※2 おもちゃ、Android標準 JDBC操作 ※1 H2 RDB 組み込み ※2 組み込み最速 JDBC操作 ※1 Derby RDB 組み込み ※2 Java標準で
はじめに アクセスが急増すると、応答時間が著しく悪化するサイトはありませんか? 普段は200ミリ秒以内で安定してアクセスをさばいているのに、イベントやらキャンペーンやらを開始した瞬間から、普段の2倍や3倍のアクセスが殺到し、その結果、レスポンスタイムが3秒とか9秒とかかかるようになってしまうことってありますよね。 あるサイトの実状 つい先日まで、そんなサイトが私の目の前にもありました。自社で運営している某ソーシャル系のサイトなんですが、イベント開始時刻と同時にアクセス数が急増するのです。とはいえ、所詮は普段の2倍とか3倍程度の数なのだから、少なくとも1秒以内にレスポンスを返せるくらいの性能は維持したいものです。 しかし実際は困ったことに、応答に3秒以上もかかってしまう処理が大量に発生してしまう状況に陥ってしまっていました。これはきっと、どこかにボトルネックがあるに違いありません。 仮説を立
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