This post is a cheatsheet with enumeration of options, which should be always used to configure Java Virtual Machine for Web-oriented server applications (i.e. Web Front-End) in production or production-like environments. For lazy readers full listing is here (for curious detailed explanation is provided below): Java < 8 -server -Xms<heap size>[g|m|k] -Xmx<heap size>[g|m|k] -XX:PermSize=<perm gen
Pythonにてリストの逆順を取得したい場合があります。指定のリスト自体を逆順に更新する方法と、リストの逆順結果のみを取得する方法があります。なおreversed関数は、リストに限らずシーケンス等の反復可能オブジェクトであれば結果を得ることができます。 リスト自体を逆順にする reverseを使用するとリストオブジェクト自体の要素が逆順で更新されます。 python_list = [] python_list.append('python') python_list.append('izm') python_list.append('sample') python_list.append('list') python_list.append('reversed') print('---------------------------------') print('【そのまま表示】') fo
Help us understand the problem. What is going on with this article? Rails3.2からRails4.2に上げたらActiveRecordが遅くなったので、どうやって調査して、どのように対処したかを語ってみたい。 とても長いので、ダルい人は最初と最後だけ読めばよいです。 TL;DR 環境: Ruby 2.1.5 ARオブジェクトを大量に(ざっくり750kくらい)loadするバッチ処理 3.2系での実行時間は約480sec、 4.2系では約2900sec 約6倍の性能劣化 原因: preloadで性能劣化してた CollectionProxyの生成周りで遅くなってた Rails4からARオブジェクトの1attribute毎にObject生成するので遅い GCの時間も増えた 調査方法: Githubのcommit、Issueを
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
max_connections 最大接続数は通常システムの要件から算出して行きます。システムとして想定される同時接続数を見積もり、そのうちデータベースまで到達するリクエストの比率、それぞれのデータベースでの処理時間を待ち行列理論に照らして考慮します。データベースに到達する同時リクエスト数が同じだとしても、処理時間が違う場合はデータベース内で同時に実行されている処理の件数も違ってくるため、同時接続数も違ってきます。注意すべき点は、システム開発の早い段階では見積もりの精度が高くないため、ある程度余裕を持たせた設計で始め、かつ段階的に見積もりの精度を高めていくことが求められることです。 接続が切断されるとMySQLサーバ内の接続スレッドも破棄されます。コネクションプーリング機能を使用していない環境では、接続による接続スレッドの生成と切断による切断スレッドの破棄が繰り返され、オーバーヘッドとして無
83. JettyServletTester.runServlet((req, resp) -> { resp.getWriter().print("Hey"); }, (uri) -> { try (CloseableHttpClient client = HttpClientBuilder.create() .build()) { HttpGet request = new HttpGet(uri); try (CloseableHttpResponse resp = client.execute(request)) { String body = EntityUtils.toString(resp.getEntity(), StandardCharsets.UTF_8); assertEquals("Hey", body); } } });
Squid2.6STABLE8以降は、"http_port" の "accel" オプションでリバースプロキシ(アクセラレータ)を指定するようになった。 Squid-2.5以前のアクセラレータモードの動作はまったく異なるため、引き続き使用する場合は2.6以降にアップグレードすることを強くお勧めします。 このページでは、リバースプロキシ(Reverse Proxy)を使った、Webサーバのパフォーマンス改善について示します。 このページは次のような章立てになっています。 1章ではリバースプロキシの概要、2章では普通のリバースプロキシと透過モードでのリバースプロキシの比較、3章ではリバースプロキシでのキャッシュの働き、4章ではSquidをリバースプロキシとして機能させる設定 1章、リバースプロキシの概要 2章、普通のリバースプロキシと透過モードでのリバースプロキシの比較 3章、リバースプロキシ
はじめに SSH 接続で時間の掛かるシェルスクリプトをバックグラウンドで走らせて帰りたいのに、SSH 接続を切るとジョブが死んでしまいます。SSH 接続に限らず目の前の OS からログアウトしたりターミナル エミュレータを終了しても同じ現象が起こります。 この症状は正常です。なぜなら、バックグラウンド ジョブを起動したプロセス(ログイン シェル)が子プロセスである該当のバックグラウンドジョブをハングアップ シグナル( HUP )によって終了させるからです。 シェルスクリプトを起動した親プロセスは子プロセスの終了状態を監視しています。ですからログアウトして親プロセスであるシェルが終了すると子プロセスはゾンビ プロセスとなってしまうので親プロセスとなるシェル(ログインシェル)は子プロセスであるバックグラウンド ジョブを kill ( kill -HUP ) するのです。 nohup コマンド
CoreOS Meetup Tokyo #1 を開催した CoreOS Meetup Tokyo #1 - connpass 今回のMeetupは,etcd2.0のリリースやrktの登場,5月のCoreOS Fest 2015,また各社のCoreOSの導入事例の兆しを受けての開催.といってもCoreOSの利用事例はまだ少ないと感じたため,CoreOSだけではなくその関連技術やプラットフォームをテーマとした.それでも20分の発表8本というとても濃いMeetupとなり非常に勉強になった.またそこまで人は集まらないと思っていたところ100人枠に350人の応募があり,注目の高さにも驚いた(次回は抽選にするなど考慮します). 発表資料は全て,CoreOS Meetup Tokyo #1 - 資料一覧 - connpassにまとめてある.が,簡単にMeetupの内容をまとめておく.各種テーマが散ってい
次のようなアルゴリズムでコンピュータが自動的に判断しています。順に説明します。 SmartNewsで対象となる情報は、インターネット上で固有のURLについてユーザーが何らかのアクションを起こしているものです。その情報の内容がどの言語で記述されているかを判断します。その情報がどのカテゴリに属するか、カテゴリ分類します。その情報の類似判定をします。これは、多様性のある情報を届けるためで、同じような内容が重複しないようします。また、情報が重複している場合は、情報の早さや人によく見られているといったさまざまな要素を総合的に判断して一番良いと判断されるものを選定しています。さらに、そのなかで注目度判定を行います。注目度判定にもいろいろな指標がありますが、たとえば以下があります。ソーシャル上でどのくらい反応があるかSmartNewsで実際に配信したときのユーザーの反応たとえば、SmartNewsで配信
概要 簡単な画像処理機能も備えた、シンプルかつ高速そしてAnimationGIFをサポートした画像形式変換ライブラリの Grappy を実装した。 これの性能について、ImageMagick, GDと、下記の比較を行った。 SSIMによる画質の比較 処理速度 Valgrindを使ったヒープメモリの使用量 ファイルサイズに関して 最後にそれらとの比較結果から、Grappyの優位性について述べた。 1.はじめに 画像のエンコード・デコードやリサイズといった処理をサービスに組み込もうと考えた場合、多くの場合は高レベルな画像処理をサポートした既存のライブラリの利用を検討することとなる。 しかし、既存のライブラリは機能と速度のバランスが悪く、使いにくいものであった。 Webサービスの中に画像関係の機能を取り入れる場合、求められるのは次のような単純な要求項目に限られる場合が多い。 JPEG, PN
さまざまな種類のねこを庭先に集めて楽しむスマートフォンゲーム「ねこあつめ」(開発:ヒットポイント)のアプリ内広告の手法が「斬新だ」「これなら見てしまう」などとプレイヤーの間で話題になっている。 アプリのメニュー画面の右肩に時々、チラシをくわえたねこが登場。タップすると「○○さん(ねこの名前)が持ってきたチラシ(広告)を見ますか?」と表示され、「はい」を選ぶと広告が現れる仕組みだ。
TODO: 必要なら図を足す 他に書いた方が良いPros/Consのリクエストがあったら追記 内部のイベントストリームの扱い Pros: Inputがスケーラブルに実装しやすく,データストリームを正常時/エラー時で切り替えやすい Cons: エラーハンドリングがブロッキングモデルよりも複雑になりやすい 以下長々と理由書きます. Fluentdはイベントストリームを効率良く,またロバストに扱うことを目的に設計されています.そのため,独自の転送プロトコル(forwardプラグイン)を実装していますし,内部のイベントのハンドリングもそれに沿うようになっています.ただ,それによって相性の悪い操作とかもあります. Fluentdはバッファ機能を提供しており,これによって転送の効率化とエラー時のデータロスを防ぐ設計になっています.が,あまりにも書き込み先が遅いなどの問題があると,バッファの制限を超えて
ピラミッド、アイスクリームコーン、SMURF: 自動テストの最適バランスを求めて / Pyramid Ice-Cream-Cone and SMURF
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