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去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
背景システムの処理速度を改善するために、ボトルネック解析を行う必要があった。 ボトルネック解析の方法と、プロファイリングに使用したperfの使用方法に関して調査を行った。 記事の目的perfを使用し、ボトルネック解析を行う ここでは、perfの導入方法及び使用方法について記載する。 perfとはperf(Performance analysis tools for Linux)とはLinuxカーネル2.6.31以降で使用可能なLinuxの性能解析ツールである。 実行されているプロセス毎のCPU使用率やプロセス内で呼ばれている関数の割合などを調査できる。 利点gprofのように、プログラム作成時に専用のライブラリを入れたり、コンパイル時にオプションをつける必要がない フレームグラフにして、ビジュアライズできる 導入方法(Ubuntu編)Ubuntu16.04へperfを導入する手順について記
インフラのボトルネックを理解する コードはもちろん、リリースしてから安定して動かせるように面倒を見るまでが仕事というのが、弊社の開発スタイルなので、そこで最近学んだことについて、文献や自分の実体験からボトルネックに関する考え方をまとめてみた。 CPUボトルネック CPU使用率に対する基本的な考え CPU使用率が80％から90%をずっと推移している！と聞くと、自分のPCの感覚だと、「やばそう」という感覚に陥りますが、インフラにおいての使用率はそうとも限りません。 CPU使用率高い: うまくリソースを使い切っている CPU使用率低い: オーバースペック ただ、高いCPU使用率にも許容出来る度合いがあったりもするので、そこらへんの判断軸などを踏まえて、まとめてみる。 現実世界の例 CPU使用率が高い状態というのは、実世界に置き換えると、店員がみな忙しく働いているという状態です。利用者からすればオ
調べごとをしたので blog に書いて理解を深めようのコーナーです。長文です。 Linux でシステム負荷を見る場合にお世話になるのが top や sar (sysstat パッケージに同梱されてるコマンド) などのツールです。 top ではシステム統計のスナップショットを見ることができます。今システムがどういう状態かなーというときは top が便利。 top - 08:16:54 up 3 days, 14:43, 6 users, load average: 0.18, 0.07, 0.03 Tasks: 43 total, 2 running, 41 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 18.2% us, 0.0% sy, 0.0% ni, 81.8% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si一方の sar では10分ごとのシ
vmstat の"r"列とマクドナルドのレジカウンター - ablog の iostat 版です。 以前、iostat の見方 - ablog というエントリを書きましたが、 絵で見てわかるOS/ストレージ/ネットワーク~データベースはこう使っている (DB Magazine Selection) 作者: 小田圭二出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2008/04/22メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 22人 クリック: 303回この商品を含むブログ (36件) を見るP.176 LIST 1 Linuxのiostat -x 30の出力結果を分析 を元に説明してみます。 $ iostat -x 30 avg-cpu: %user %nice %sys %iowait %idle 15.46 0.23 3.70 45.05 35.55 Device: rrqm/s wrqm/s r/
大人気TBSドラマ、「逃げるは恥だが役に立つ」でも話題になったインフラエンジニアという言葉ですが、今ではインターネットインフラを知らないまま開発をするのも難しい状況になっています。クラウドが一般化されたからといって単にリソースの調達が簡単になっただけで、つまりハードウェアの知識が無くても何とかやっていけるようになっただけであり、インフラの知識が要らなくなったなどということは全くなく、むしろdevopsの掛け声とともに、ソフトウェア開発者にインフラを見なければならない新たな責務が課せられたという、なかなか痺れる状況なのだろうと思います。 そういった中で、先日のさくらインターネットのAdvent Calendar最終日に「いまさら聞けないLinuxとメモリの基礎＆vmstatの詳しい使い方」という記事を書かせて頂きましたが、今回はLinuxサーバの「負荷」と、ロードアベレージに関して、掘り下げ
さくらインターネットのアドベントカレンダー9日目として、サーバ屋らしく、運用に関するコマンドの使い方を紹介します。 サーバの負荷が高まってきたときに、vmstatやtopなどのコマンドで調査する事が出来ますが、I/O負荷をwa(iowait)によって判断する人も多いと思います。 ただ、結論から言うと、iowaitは正確にI/Oの負荷を表しているわけではありません。 これらを、実際に演習をしながら見ていきたいと思います。 iowaitとidle iowaitとはあくまでも、CPUが空いているのにI/Oがボトルネックになっているプロセスを示しているだけで、CPUの利用率が高いときにはI/Oがボトルネックになっていてもiowaitが上がりません。 同様に勘違いされがちなのが、id(idle)はCPUの空きを示しているというものですが、idleは必ずしもCPUの空き時間を示しているものではありませ
In this article, Jeremy Wagner will teach you everything about server push, from how it works to the problems it solves. Server push allows you to send site assets to the user before they’ve even asked for them. It’s an elegant way to achieve the performance benefits of HTTP/1 optimization practices such as inlining, but without the drawbacks that come with that practice. Jeremy will also show you
Mobile Analysis in PageSpeed Insights Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. PageSpeed Insights analyzes a page to see if it follows our recommendations for making a page render in under a second on a mobile network. Research has shown that any delay longer than a second will cause the user to interrupt their flow of thought, creating a poor experien
2013.08.12 [Rails 4.0] 巨大なテーブルやserializeを使うときのActiveRecordオーバーヘッドを測定してみた Railsは遅い！とよく言われますが、高速化ポイントのうち最有力候補の1つがDB/モデル周りです。 N+1問題を修正するだけでも、体感できるレベルの高速化が期待できます。 しかし、RubyKaigiでCookPadの方も言っていたように、RDBMSがSQLを実行する時間だけでなく、ActiveRecordオブジェクトの処理は非常に重いです。 モデル周りの最適化と聞いて、一生懸命SQLをEXPLAINするのも大事ですが、ログに出力される「Prefecture Load (0.5ms)」のような数値にはActiveRecordオブジェクト部分のオーバーヘッドが含まれていないため、全体でどの部分が遅いのかを理解しないと徒労に終わってしまう可能性がありま
Benchmarking R is not an easy task and there are many aspects so it is very hard to tell whether a given build of R or a given architecture is faster than another. Nonetheless some measures have been used in the past and although none of them is the ultimate measure, they are collected here. If you are aware of other benchmarks that should be included here, please let us know. MASS The examples of
Opera for iOS Introducing Opera One for iOS: a fresh take on mobile browsing August 14th, 2024 We're excited to announce the launch of Opera One for iOS, our redesigned, AI-powered browser for iPhone. Opera requests that the EU General Court secure the DMA’s promise of free browser choice... July 12th, 2024 Opera is appealing the EU Commission’s decision not to designate Microsoft Edge as a gateke
前回書いたMySQLパフォーマンスチューニングのためのインデックスの基礎知識に引き続き、MySQLのパフォーマンスチューニングについて学んだことをまとめ。 MySQLを使っていると、クエリが遅い理由をつきとめる必要が出てくる。 どうやって遅いクエリをつきとめ、改善すればよいかについて学んだのでまとめた。 下記のような基礎知識があればパフォーマンスチューニングをうまくやれる、と思う。 クエリ処理の基礎 MySQLがクエリを処理する手順 まずはMySQLがクエリを処理する手順を知っておく必要がある。 処理は以下のような流れで進む。 クエリキャッシュの中からクエリの結果を探す。見つかればそれを返す。 クエリを解析して構成要素に分解する。 クエリの構文が正しいことを確認 クエリについて基本情報を収集する。 クエリを基本的な要素に分解した後、何を実行すべきかを判断する。 クエリオプティマイザが動き始
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