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はじめに この記事は実際の業務で発生した MySQL のデッドロックとそのいくつかの回避方法や対応方法を（テーマは変えて）手元で実行できるコードを用いて解説する記事です。具体的には「トランザクション張っておけば大丈夫」と思ってませんか？ バグの温床になる、よくある実装パターンの記事で紹介されている「1on1 チャットサービス」で紹介されているデッドロックとデータベースレイヤでは同じ状況だったのですが、記事で紹介されている方法とは別の方法でデッドロックを回避する必要があったため、同じ状況に遭遇した人の助けになればという思いで記事を書きました。また、こちらの記事が無ければ私自身も現象を理解するのにもっと苦労したと思うので、この場を借りてお礼申し上げます！ 出金サービス履歴登録サービスを例に考える コードと説明が https://github.com/shuntagami/withdrawal_
その他 OS の方は GitHub のrelease ページから DL することができます。 使い方 tv はミニマムな CLI として作ったのでテーブル表示の機能とそれに付随したオプションのみを提供しています。 配列になっている JSON をテーブル表示する キーを指定することでそのキーを使ってソートできる いくつかのスタイルでテーブルを表示できる 以上が主の機能です。 Table 表示 ユースケースとして JSON が帰ってくる API を想定します。 API の例として jsonplaceholder を利用します。 今回は https://jsonplaceholder.typicode.com/users を使います。 この API は以下のようなデータが返ってきます。 $ curl -s https://jsonplaceholder.typicode.com/users [
REST入門 基礎知識 はじめに RESTサービスを開発するにあたって勉強したことをまとめました。RESTとはなんぞやというところについて書いていきます。実際の開発方法等については当記事では触れません。 RESTとは REST(REpresentational State Transfer)はWebサービスの設計モデルです。RESTなWebサービスは、そのサービスのURIにHTTPメソッドでアクセスすることでデータの送受信を行います。 例としてQiitaのREST APIを利用してみます。下記のURLにアクセスしてみてください。(ChromeかFirefoxでないと*.jsonファイルのダウンロードになる場合があります) https://qiita.com/api/v2/users/TakahiRoyte {}でくくられている文字が表示されたかと思います。これは JSON(JavaScri
今年GitHubがGraphQL APIを正式公開したあたりから、GraphQLが去年とかに比べちょっと流行り始めたように感じる。idobataがGraphQL APIを公開したり、Kibelaも公開APIをGraphQLで作ることを宣言している。 利用者側からすると使えるインターフェースの中から必要なものを調べて使うだけなのであまり考えることはないのだが、自分がAPIを提供する立場になると話は変わってくる。REST APIとGraphQL APIはどちらかがもう一方のスーパーセットという風にはなっておらず、どちらかを選択すると何かを捨てることになるので、要件に応じてどちらを選ぶのが総合的に幸せなのか考える必要がある。 以前趣味でGitHub連携のあるサービスを作っており、それを最近GraphQL API v4を使うように移行し、そこでついでにそのサービスのGraphQL APIを書いてみ
Fastify 速いですね Express が hapi より遅いのは意外でした Koa は本体だけだと Express 以上に何もしないので その分速めです よくみると驚きなのが http.Server より Fastify が速いというところ http.Server はフレームワークを使わない Node.js 自体の API です Koa や hapi はこれを中で使っています これより速いということは Fastify は http.Server は使わずに net などを使って ソケット通信部分を直接操作しているのでしょうか？ http.Server を使ってない？Fastify のソースコードを見た限りでは 特に設定をしなければ http.createServer でサーバを作成しています つまり http.Server を使っています https://github.com/fas
こんにちは、フロントエンドエンジニアのあつこです(ΦωΦ) 最近一段と寒くなってきましたが皆さんいかがお過しでしょうか。 私は寒さに弱いので、早速コートを出してきました。冬本番になったら何を着たらいいのだろう…… 先日GoogleスプレッドシートのデータをJSONで扱う機会があったのでここで、ちょっとまとめておきたいと思います。 もくじ 事の発端 Google Sheets APIとは 4ステップでデータを取得する JSON形式のデータをjQueryで整形する まとめ 事の発端 社内で運用しているチェックシートをもっと手軽にできないか、という要望があったのでチェックフォームを作りました。 チェック項目のデータはその他のものにも転用したい為、Googleスプレッドシートで管理しています。 イメージとしてはこんな感じ。 Googleスプレッドシートを選んだ具体的な理由はこちら。 wikiにWY
※今回weex-toolkitのv1.1.0-beta.7を使って環境を作ったのですが、 weex --helpで確認するとinitオプションがcreate a vue project (removed)になってました GitHubを確認すると、チュートリアル上はinitオプションを使っているのですが、 下の方のFAQにinitオプションは削除されたので、createオプションを使ってくださいと書いてあります 今回はinitオプションでも環境は作れたので、このまま進めます （環境を作った後にinitオプションがremovedになっていることに気付きました。。） 以下な感じで環境が作れました . ├── README.md ├── android.config.json ├── config.xml ├── hooks │ └── README.md ├── ios.config.jso
きっかけ 日本マクドナルド様のサイトの店舗検索の地図をみてたら、やたらたくさんの店舗が一度に表示できる。 これって全店舗一度に読み込んでるのかな、とChromeのデベロッパーツールで覗いてみると、全店舗分のJSONが見えた。 全店舗2887件。 ちょっと拝借して長年の疑問を晴らしてみようと思った。『はたして、日本で一番マクドナルドから遠い場所はどこなのか？』 注) 離島は除きます。離島を含めると南鳥島がぶっちぎりです。 Fusion Tablesでプロットしてみる Fusion Tablesに緯度経度をインポートすることでマップに位置をプロットできるのでやってみた。 Fusion Tablesの導入その他に関しては他に説明を譲ります。 とりあえずデベロッパーツールからJSONを丸ごとコピペして編集の末にCSVファイルをでっちあげた。 Fusion Tablesで扱えるように、先頭行にはカラ
JSONデータ圧縮方式をzstdに切り替えデータ量を38.3%削減した事例、及びマイクロサービスの無停止アップデート事例について紹介したいと思います。 はじめに JPRゲーム事業本部開発基盤部の池田周平です。先日 Rails5対応についてDeNA techブログに投稿 した@namusyakaと同じチームで働いています。 JSON文字列をRDBに格納する際の圧縮フォーマットをSnappyからzstdに切り替え、データ量を削減した事例を紹介したいと思います。本対応を実施した目的はDB負荷対策です。DBで扱うデータをより小さくすることで、DBサーバのDiskI/O負荷とMaster-Slave間のレプリケーション遅延対策を目的としています。 「Sakasho」は、DeNAが持つモバイルゲームのためのプラットフォームです。複数タイトルのゲームを取り扱っており、一部データはゲーム毎の仕様差を吸収し
僕の同僚のデザイナーはデザインツールにSketchを使っている。デザインは区切りのいいところまで出来ると保存してDropboxで共有してくれる。最近ではGitHubでSketchファイルを管理することも試しているようだ。GitHubで管理することで過去に遡ったり、ほかの人の作業をマージできたりする。ただ、Sketchファイルはプログラムのソースコードのようなテキストファイルではなくバイナリファイルだ。この違いでGitまたはGitHubの便利なものの多くが使えていないんじゃないか。 先日Sketchファイルをテキストファイル(JSON)として管理できるツールを公開したので、どういうモチベーションで作っているのか書いてみようと思う。ツールはまだ完璧ではないが、ぜひ使って意見をもらえたらと…思う 🙇🏻 テキストファイルになるとできることあぁ、デザイン全体のボーダーの色が淡くなったのいつだっけ
Digdag が Apache License 2.0 の元でオープンソース化されましたよ！ さぁ試すんだ…！ 今すぐにでも！ https://t.co/Uzc4a5GLCe ドキュメント：https://t.co/PF8wy5KHln— Sadayuki Furuhashi (@frsyuki) 2016年6月15日 Digdagが先日リリースされたのをきっかけにデータ分析基盤構築の夢を見た。 今回は、Google Cloud Platform（以下、GCP）のコストを可視化かつ分析可能にしてみて、まずはDigdagの使用感を試してみることにする。 事前知識 Digdagとは Workload Automation Systemである。以下の記事が詳しい。 EmbulkとDigdagとデータ分析基盤と 分散ワークフローエンジン『DigDag』の実装 at Tokyo RubyKaigi
テキストベースのファイル形式と、それぞれを（主にLinux上で）操作するためのコマンドラインツールのリストを掲載しています。 目次 DSV XML,HTML JSON YAML,TOML INI 設定ファイル おまけ：単一ファイルデータベース用コマンドラインインタフェース（CLI） ライセンス 情報開示 DSV CSV や TSV などを含む DSV（Delimiter-separated values、区切り文字で区切られた値） です。 Awk AwkはPOSIXで標準化されているコマンドラインツールで、DSVデータ処理用プログラミング言語です。Awkに関するリンクは以下のとおりです。 Awk.info — Awkに関する情報が豊富です。 AWK Vs NAWK Vs GAWK —プラットフォーム別実装の比較です。 すでにプログラミング言語を使用してプログラミングをしている場合は、naw
jsonapi-resourcesはこちら cerebris/jsonapi-resources: A resource-focused Rails library for developing JSON API compliant servers. 下準備 インストールまで いつものなのでサクサクいきます。 $ bundle init # Gemfile source 'https://rubygems.org' gem 'rails', '5.0.0.rc1' $ bundle install $ bundle exec rails new . --api # 上書きを確認されるので適当にYesしておく # Gemfile # 以下を追記。 # rubygemsにあるのだとRails5に対応していないのでgithubから取得していることに注意。 gem 'jsonapi-resourc
これは、元はReactの公式ブログへ投稿されたものです。 個人的な見解になりますが、ReactはJavaScriptを使用した大規模で高速なWebアプリケーションを開発する、 最も優れた方法であると考えています。 これは、FacebookとInstagramにおいて、我々にとって良い結果をもたらしてくれています。 Reactの優れた点の1つに、アプリケーションの構築を、どのように考えさせるかという事が挙げられます。 このページでは、Reactを使用した検索可能な商品データのテーブルを構築する過程を通して、学んでいきます。 まずは、モック作りから ステップ1: UIをコンポーネント階層に分割 ステップ2: Reactの静的版の構築 ステップ3: UIステートの必要最小限構成 ステップ4: ステートを使用するべき場所の特定 ステップ5: 別(逆)データフローの追加 最後に まずは、モック作りか
目的 スマホアプリ開発の初期段階でまだAPIの仕様等がフワっとしているような状況で、さくっと試験用のAPIサーバーを立てて、APIをちょこちょこいじってみながらアプリ開発をしたい。 ローカルマシンにJSON ServerでAPIサーバ立てるのが一番早そうだったけど、どうせならネットワーク上に置いてHTTPSでAPI叩いてみたいよね、ってことで構築してみた。 完成予定図 スマホアプリ開発用PC ↓↑ HTTPS（Let’s encrypt） ↓↑ Nginx（:443） ↓↑ JSON Server（:3000） ※ サーバはEC2使ってますがお好みに合わせてどうぞ 構築手順 1. AWSとドメインの準備 1. 管理コンソール等からEC2インスタンスを立ち上げる 今回はOSは Amazon Linux AMI 2016.03.1 (HVM) を選択 インスタンスタイプはt2.microを選択
はじめに React（通称 React.js1）を全く知らない、あるいは幾つか記事を見たけどなんなのかピンと来ていない、という人のために書いています。 「jQuery くらいしか知らない」くらいの人に具体的に雰囲気を知ってもらうのが目的であり、すでにやる気がある人向けのチュートリアルではありません。やる気が出れば日本語版ドキュメントを読んで手を動かせばあっという間なので、そこまでの興味が出ることを目標にしています。 以降では ES2015 (ES6) の文法（アロー関数とか）を使っています。この部分が怪しい人は先にアロー関数と const 文だけでも知ってから先に進んでください。 以下の説明中、このアイコンで表すのは（2023 年現在から見た）『昔話』です。新しく自分のコードを書く際には本来知らなくていいことですが、古い記事を見たときに混同しないための参考情報として書いてあります。この記事
« golang で画像アップロードが簡単に出来る go-imageupload を使ってみた。 | Main | SQLite3でカジュアルにズンドコキヨシ » コマンドラインから JSON を扱うツールとしては jq が一般的ですが、例えば ls を実行した結果を JSON の Array にしたいであったり、コマンドライン引数から簡単に Object を作りたいといった場合には一旦考え込まないといけないくらい使い方が難しかったりします。そんな中でひょいと現れたのが jo です。 GitHub - jpmens/jo: JSON output from a shell JSON output from a shell https://github.com/jpmens/jo 作者である jpmens さんがなぜ jo を作るに至ったかをブログに書いています。 Jan-Piet Mens
はじめに これは ドリコムAdventCalendar の7日目です 6日目は、keiichironaganoさんによる iTunes 使用許諾更新のとき一旦キャンセルしてほしい話 です 【その2】ドリコム Advent Calendar 2015 もあります 自己紹介 @ka_nipan 去年の ドリコムを支えるデータ分析基盤 に引き続き、今年もドリコムのデータ分析基盤を担当しています。 分析基盤をTreasure Dataに移行 オンプレ環境の Hadoop からTreasure Data に移行しました。 また、ジョブ管理ツールやBIツールといったサーバーもAmazon EC2 に移行しており、 徐々にオンプレ環境を離れつつあります。 背景 オンプレ環境で Hadoop を運用して3年も経つと考えなければならないのが HW の寿命です。 さてどうしようかとなった時に、ほぼ迷いなく外部
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