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現実的なWebサービス環境において、Docker化によるパフォーマンス低下がどの程度のものか調査するために、 ISUCON4 の予選問題のうち、Nginx と MySQL 部分を Docker 化してベンチマークをとってみた。 典型的なWebサービスシステムの3層構造（Proxy, App, DB）を構築し、ベンチマーカーにより高ワークロードを実現できるので、ISUCON の予選問題は適当な題材といえる。 Docker のパフォーマンスについて留意することは先日書いたエントリに全て書いてる。 上記のエントリを要約すると、Docker のパフォーマンスについて重要なこととは storage-driver の選択 (AUFS or Device mapper or ...) Volume の ON / OFF AUFS などの差分ファイルシステムをバイパスするかしないか Host networ
OpenJDK や Hotspot VM には sun.misc.Unsafe という内部APIがあり*1、これを使うと ByteBuffer.getInt や ByteBuffer.getLong よりも高速にバイト列から整数値をデコードできるという。これを駆使することで、Cで実装された拡張ライブラリに匹敵する速度を出せるらしい。 それが本当なら、データ圧縮やハッシュ関数、シリアライザ/デシリアライザなどの実装を高速化できる。例えば、lz4 や xxhash のJava実装が Unsafe API を使用している*2：jpountz/lz4-java Prestoも、中間データのシリアライズ/デシリアライズにはすべて Unsafe API を使っている*3。 そこで、実際にベンチマークしてみた。 ベンチマーク内容 10MBのランダムなバイト列を生成する 先頭から1バイト読み出す その1バ
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
ツチノコブログのWEBサーバベンチマークツール比較の記事で紹介されていた。WebサーバのG-WAN。この記事によると凄く速いようです。 Intel Xeon E5-2640 (6コア/12スレッド 2.50GHz) を2つというサーバで gwan 334944 req/s nginx 111842 req/s と、速いと言われているnginxの3倍の速度を出しています。 このベンチマーク結果がとても気になったので、なぜG-WANが速いのか、自分でも検証してみました。 結論から言うと以下の2つ。 1) G-WANはデフォルトで物理CPUに合わせた数のスレッドを起動する 2) HTMLファイルも一度読み込んでキャッシュする という事です。 今回はAWSのcc2.8xlarge(E5-2670 8コア/16スレッド 2.60GHz *2)を使ってベンチマークを行いました。OSはAmazon L
はい、これは僕がいつも良く見るApacheとNginxの性能差に見えます。大体、ApacheはNginxの75%程度の性能に落ち着きます。数十バイトの静的コンテンツに対するリクエスト処理はNginxの得意分野だと思っていたので、大体こんなものです。 そこで、真面目にevent_mpmのチューニングを行ってみました。で、幾度となくベンチを試した結果導き出した、静的コンテンツに対する同時接続数100程度に対して最高のパフォーマンスを示すevent_mpmの設定は以下のようになりました。 [program lang=’apache’ escaped=’true’] StartServers 4 MinSpareThreads 4 MaxSpareThreads 4 ThreadsPerChild 2 MaxRequestWorkers 2 MaxConnectionsPerChild 0 [/p
前置き Experiences with Node.js: Porting a RESTful Service Written in Java - ZiggyTech 上記記事では、実験的にJava (Jersey + Hibernate on Tomcat) で実装された REST API サーバを Node.js で書きなおしてみたら、少ないリソース（CPU/メモリ使用量）でほぼ同等のパフォーマンスが出せたよ（ただし、O/Rマッパーを使用しない場合）、と書いてあります。この件に関して @koichik さんとやり取りしていた中で以下のような意見を頂いたので、実際にやってみましたという記事です。 @hakobera メジャーってことだと，あの比較が Play ではなく Tomcat なのは正解．日本的には Jersey ではなく Struts (もちろん 1 の方)なら更によかったw 2
アプリケーションやプログラムのパフォーマンスが思うように上がらない場合、ハードディスクへのファイルIOがパフォーマンスのボトルネックになっているケースが多々あります。ここでは、そのようなケースに対して有効なチューニング方法の一つ、LinuxのRAMディスク（/dev/shm）を用いたパフォーマンスチューニングについて紹介します。 RAMディスクとは、メモリの一部の領域を「仮想的なハードディスク」として割り当てて利用するものです。Linuxには標準でtmpfs（/dev/shm）というRAMディスクの仕組みが組み込まれており、簡単にRAMディスクの領域の作成して利用することができます。 RAMディスクのIO性能は、「CPUがメモリにアクセスするスピード」から「ファイルシステム制御のオーバーヘッド分」を引いた性能になります。RAMディスクを利用することで、ハードディスクではとても到達できないレ
The document contains results from various benchmark tests measuring the performance of different programming languages and implementations like Node.js, Java, Python, and others. It includes graphs showing the time taken to complete tasks like string concatenation and list operations. The benchmarks also compare just-in-time compilers and tracing JIT performance for some languages.Read less
Yesterday I wondered if the copyFile method in JTheque Utils was the best method or if I need to change. So I decided to do a benchmark. So I searched all the methods to copy a File in Java, even the bad ones and found the following methods : Naive Streams Copy : Open two streams, one to read, one to write and transfer the content byte by byte.Naive Readers Copy : Open two readers, one to read, on
Java Programming Language Javaではさまざまな方法でファイルのコピーを実装できる。Javaプログラマなら誰しも一度は、どの方法がもっとも高速にファイルコピーを実現できるか考えたことがあるだろう。プログラマにとって実行速度はいつでも最大の関心事のひとつだ。 File Copy in Java - Benchmark - Javalobbyに、こうした疑問に対するひとつの結果として興味深い記事が掲載されている。Baptiste Wicht氏が投稿した記事で、コピー実装を10の種類に分類し、それぞれどういった違いが現れるかを紹介している。コピー方法は次のとおり。 読み込みと書き出しのStreamを開いて、byteごとにファイルのコピーを実施。 読み込みと書き出しのReaderを開いて、charごとにファイルのコピーを実施。 読み込みと書き出しのBufferdStrea
Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 28 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) News YCSB 0.14.0 (release note) is now available for download. Give it a try! https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/releases/download/0.14.0/ycsb-0.14.0.tar.gz Links ycsb-users@yahoogroups.com
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