ruby 2.0.0p402 (2014-02-11) [x86_64-linux] created 4194305 objects, consumed: 160 MB before gc: {:total_mem=>"2001", :used_mem=>"386", :free_mem=>"1615"} before gc: {:total_mem=>"2001", :used_mem=>"390", :free_mem=>"1611"} before gc: {:total_mem=>"2001", :used_mem=>"391", :free_mem=>"1610"} before gc: {:total_mem=>"2001", :used_mem=>"392", :free_mem=>"1609"} before gc: {:total_mem=>"2001", :used_m
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
Java 8 で、 Oracle の JVM を前提とした話です。 Java のメモリ管理 これを知っておかないと、 OOME が起こっても、メモリ内で何が起こっていて、どこを調査すべきで、どのように対処したらいいのかが判断できない。 なので、まずは、そもそも Java がどうやってメモリを管理しているのかを知る。 しかし、実際調べてみたら予想通りというかなんというか、量が多くなってしまった。 なので、個々の用語の説明は末尾の 用語集 に押し込めたので、ここではざっくりとした概要だけ記載する。 メモリの構造 超ざっくりとした、メモリ構造を表した図。 おおきく、ヒープ（Heap）領域とネイティブ（Native）領域の２つの領域がある。 ヒープは Java プログラムが使う領域で、プログラム上で生成したオブジェクトは、このヒープ領域に配置される。 一方、ネイティブ領域は JVM が動くのに必要
システムの処理性能を高めるには，基盤となるJavaVM自体のチューニングを適切に実施する必要があります。日立のJavaVMでは，2種類のメモリ空間を管理しています。 この章では，ガーベージコレクションと日立のJavaVMでのメモリ管理，およびJavaヒープとExplicitヒープのチューニングについて説明します。 ＜この章の構成＞ 7.1 ガーベージコレクションとJavaVMのメモリ管理の概要 7.2 フルガーベージコレクション発生を抑止するためのチューニングの概要 7.3 Javaヒープのチューニング 7.4 Javaヒープ内のTenured領域のメモリサイズの見積もり 7.5 Javaヒープ内のNew領域のメモリサイズの見積もり 7.6 Javaヒープ内に一定期間存在するオブジェクトの扱いの検討 7.7 Javaヒープの最大サイズ／初期サイズの決定 7.8 Javaヒープ内のPerma
2019-03-28 Python/インスタンス生成 2018-01-02 Python/クロージャ Pythonを読む 2018-01-01 Python/メソッド呼び出し 2017-12-31 Python/build_class後編 2017-12-30 Python/読解対象とするPythonコードと解析方法 2017-12-24 Python/build_class前編（というよりPyTypeObject） 2017-12-07 Python/ビルトインがビルトインされるまで 2017-12-03 Python/C関数実行とPyObject 2017-10-22 Django/テンプレートシステムを読む（レンダリング） Djangoを読む 2017-10-21 Django/テンプレートシステムを読む（テンプレートのパース） 2017-09-24 Django/テンプレートシステ
4月からペパボで働いているわけですが、前々から噂できいていたメモリリークの問題について、ペパボではわりと大規模かつ高負荷な環境でngx_mrubyを使ってくれているのでその環境を見ながらメモリリークを改善してみました。 状況的には、16時間動かしていると導入している環境のngx_mrubyを組み込んだnginxが1GBぐらいメタボっていました。 実装や幾つかの調査情報をみつつ、以下の2点においてメモリリークが発生していました。 mrubyが例外をあげて5xx系のエラーコードを返す時 mruby_set系のディレクティブを使っている時 上記のそれぞれにおいて、C側で生成したオブジェクトをarenaに登録したまま、不要になったにも関わらずarenaからオブジェクトを除外してGCさせるように処理できていなかった事が問題でした。 これらを、ほぼ同等の改修によってmrb_gc_arena_save(
エンジニアの中出です。 私は元々、C/C++やJava等のコンパイラ型言語をこれまで扱ってきましたが、マネーフォワードに入って、ついにRuby(Ruby on Rails)に触れる機会を頂きました。 Ruby on Railsの学習を始めてまだ2ヶ月弱なのですが、すでに色々な学びがありました。 今回はその中でも言語としてのrubyについて、今更ながら衝撃を受けたことを書きたいと思います。 1. 本当にすべてオブジェクト rubyは紛れもなくオブジェクト指向なプログラミング言語です。 一般的にオブジェクト指向な言語では処理や操作の対象をオブジェクトとして扱おうとし、すべてがオブジェクトとして扱える世界を善しとする文化があります。というよりそれがオブジェクト指向と言えます。 一方、多くのオブジェクト指向な言語においても数値等のデータ型はオブジェクトして扱わない事が多いと思います。 javaであ
2. なぜ GC の話を？ 言語処理系の実装を知るのは良い勉強になる GC はとても面白い ◦ 巧妙なアルゴリズム ◦ 高速化のための実装上の (低水準な) 工夫 両方まとめて楽しめる。しかも「本物の」コードで 2015/02/27 第87回 PHP 勉強会 2 3. なぜ GC の話を？ 言語処理系の実装を知るのは良い勉強になる GC はとても面白い ◦ 巧妙なアルゴリズム ◦ 高速化のための実装上の (低水準な) 工夫 両方まとめて楽しめる。しかも「本物の」コードで 今日はこちらの話を中心に・・・ 2015/02/27 第87回 PHP 勉強会 3 4. 自己紹介 内山 雄司 ◦ 株式会社ピコラボ ◦ @y__uti ◦ http://y-uti.hatenablog.jp 好きな話題 ◦ 機械学習とその周辺分野（ほぼ仕事） ◦ 楽しいけれど数学は不真面目だったので色々つらい ◦ プロ
Ruby 2.2 の新機能にシンボル GC というものがあります。 正直、「え、シンボルって GC されないから速いんじゃないの？なのにシンボル GC で Rails が速くなるとか話聞くけど、いったいどういうことなの？」という感じでサッパリ理解できてなかったのですが、その辺りの疑問に対してまとめられている記事がありました。 Symbol GC in Ruby 2.2 とても分かりやすく素晴らしい記事だと感じたので、許可をもらって以下に日本語訳を公開します。 Symbol GC in Ruby 2.2 シンボル GC ってなに？それって気にしなくちゃいけないことなの？ リリースされたばかりの Ruby 2.2 の大きな新機能として「インクリメンタル GC」が挙げられますが、もう1つの注目すべき新機能が、この「シンボル GC」 です。 もしあなたがこれまで Ruby の世界で過ごしてきたのな
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く