どんな問題を解決したのか こんにちは、ダイニーの ogino です。 ダイニーでは、飲食店向けのクラウド POS レジを開発しています。その機能の一つとして、一ヶ月分の売上などの情報を印刷できる「月締伝票」があります。 月締伝票のサンプル 月締伝票に記載するデータは、Node.js バックエンドで集計をしています。この API はダイニーのバックエンド全体の中で最も重く、最近では一部店舗でレスポンスに 200 秒以上かかりタイムアウトエラーが発生していました。 その結果、月締伝票を発行することができないため顧客の業務に支障をきたし、複数の問い合わせが来ている状態でした。 プロファイラやログを手掛かりに調査したところ、ボトルネックを 2 行のコードだけに特定し、ほぼコストをかけずにレスポンス時間を 20 秒ほどに改善することができました。 改善リリース前後のレスポンス時間の変化 ボトルネック
概要 当時数ヶ月間誰も原因がわからなかった一時的にRDSの負荷（CPU使用率）がスパイクする現象の原因を調査できる環境を整えて、原因分析〜改善まで実施したときの話です。 1つ1つの取り組み自体は大きなことはやっていませんが、一連の動きで得られたものも多かったのでアウトプットしようと思い記事にまとめました。 取り組んだ課題 原因を特定するためのツールがない そもそも何が原因でRDSのCPU負荷が高まっているのかを調べるための情報がCPU使用率以外に全くない状況でした。 そこでRDSの負荷原因を探る方法を調べると、Performance InsightsやCloudWatch Logsへのスロークエリログ出力を使う記事をいくつか見つけたのでこの2つについて調べることにしました。 Performance Insights データベース負荷をSQLなどの単位で時系列で可視化したり、トップSQLやD
Development Division/Repro Team/Feature 1 Unit の Watsonです。Feature 1 Unit は Repro Tool の機能開発と保守を担っています。 弊社でも利用している Oj gem のパフォーマンス改善 PR を送った話と、その PR の内容について共有します。 ことのはじまり 以前、同僚が Ruby on Rails で JSON を返す REST API を作成した際、JSON のエンコード部分のパフォーマンス計測をしていました。JSON のエンコード方法は JSON.generate、ActiveSupport::JSON.encode、Oj gem を利用する方法など色々ありますが、私としては Oj gemの ほうがパフォーマンス的にいいだろうからそちらを利用したほうが良いのではと思っておりました。 計測結果を拝見したら確
オラクルはLinuxカーネルのパラメータを、ワークロードに合わせて継続的に自動チューニングするツール「bpftune」をオープンソースで公開しました（GitHubのページ）。 bpftuneは「BPF」（Berkeley Packet Filter）と呼ばれる、Linuxカーネル内のさまざまな機能をフックして機能拡張が可能な仕組みを利用し、継続的にLinuxカーネルのきめこまなかレベルで監視を行い自動チューニングを実現しています。 オラクルはbpftuneを開発した背景として、クラウドに代表される大規模なサーバ展開が可能なインフラにおいて、以前よりも個々のサーバのチューニングについて注意が払われることがほとんどなくなったこと、チューニングされるとしても静的に適切な設定があると考えられることが一般的であることを挙げています。 bpftuneによる自動チューニング対象の項目 bpftuneは現
4. Windowing or list virtualization in React applications Optimisation is the number one thing on every dev's mind when building any software, especially web apps. React is a JavaScript library for building user interfaces. React ships with several ways to minimize the number of costly DOM operations required to update the UI. Using React will lead to a fast user interface for many applications wi
おはようございます、なのくろです。年の瀬ですね。 この記事は ABEJA Advent Calendar 2020 の最終日です。 追記：おかげさまで Qiita LGTM賞 を受賞いたしました、ありがとうございます！ 私は2020年01月にABEJAへ入社しました。チームではフロントエンド開発全般を任されています。 参入してちょうど１年が経過しましたので、今年取り組んだことをまとめました。 「フロントエンドを100倍速く」というタイトルは誇張気味なのですが、難しいことはせず、基本的なパフォーマンス改善を素直に実践したという話を書きます。 本稿では事例とやったことを紹介するのみですが、何かしらの知見や改善のきっかけに役立てば幸いです。 サービスについて 話をする前に、どんなサービスを開発しているかについて少しだけ触れます。 ABEJA社では「Insight for Retail」という、小
Oracle データベースの内部構造に着目して、さらなるチューニングを行うために必要な基礎知識をまとめた資料です。
要約 Docker in Docker な CI では、以下の Docker Build をオススメします。 スクリプト Buildx を使う Buildx を使えないならば、BuildKit + –cache-fromオプションを使う Dockerfile ステージ間の依存を弱くする(依存インストールとビルドを分ける) 中間イメージも軽量化する 不要なキャッシュを削除 ファイル変更差分によりますが、これらにより最大 1/3 へビルド時間を短縮しました。 はじめに 『ホットペッパービューティー』美容クリニックのカウンセリング予約サービスのバックエンドを担当している安達です。 新卒として 4 月に入社して、5 月中旬に美容クリニックに配属され、すでに約 4 ヶ月が過ぎました。 まず、チーム内で自分が活躍できる庭を作りたかったため Docker について詳しくなろうと思いました。 そこで、CI
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは先日公開した記事の通り、すべての検索をElasticsearchへ置き換えました。置き換え直後は順調に見えたのですが、実際に数%ずつリリースしていく中で一部時間帯、一部リクエストでレスポンス速度の低下がみられました。 本記事ではその解決のために行ったパフォーマンス調査、チューニング方法についてご紹介します。なお、一般的に行われるであろうElasticsearch本体のパラメータチューニングの話ではなく、クエリやmapping、setting面の話がメインとなります。 改善前後の速度について 詳細な内容の前に、本改善によるレスポンス速度の最終的な改善結果を示します。 今回の計測では、一定パターンのリクエストを10秒間繰り返し、95%tileのレスポンス
DiscordがGoで書かれていたコンポーネントをRustに移行しているらしい。Windowsの低レイヤ層の一部で採用されるなど、近年どんどん注目を集めているRustだが、DiscordはなぜRustを選んだのか。その最大の特徴である「パフォーマンスを妨げる要素であるGCを排した上でメモリセーフな言語」であることにクローズアップした面白い内容だったので、えっちらおっちら和訳してみた。英語が得意というわけでもなく、無理やり翻訳しているところも多いのであしからず。ほとんどGoogle翻訳のままというのは内緒。 追記: 7/31にはてブでいっぱいブックマークされたみたい。気になったブコメへの返信を末尾に追記した。 原文: Why Discord is switching from Go to Rust - Discord Blog Rustは様々な分野において第一級の言語になりつつあります。Di
最もプリミティブなPG-Stromの処理は、ユーザが入力したSQLを元にCUDA CのGPUプログラムを自動生成し、これを実行時コンパイル。ここで生成されたGPUバイナリを用いて、ストレージから読み出したデータをGPUで並列処理するという一連の流れである。 後にJOIN/GROUP BYの対応や、データ型の追加、SSD-to-GPU Direct SQLなど様々な機能を付加したものの、このコード生成と実行時ビルドの仕組みは2012年に最初のプロトタイプを公開した時から大きく変わってはいない。 コードの自動生成を担当するのはcodegen.cで、この人が吐いたCUDA Cプログラムをcuda_program.cがNVRTC (NVIDIA Run-Time Compiler) を使ってコンパイルし、GPUバイナリを生成する。 ただ、当初の『全件スキャンWHERE句・固定長データ型のみ』という
先日、Wata で１万接続を達成した という記事を書きましたが、gRPC で1万接続するにあたって引っかかったところを纏めました。 Wata サーバは簡単に言えば PubSub サーバです。今回達成したのは Publisher が 1 で Subscriber が 10,000 の配信です。Wata の詳細については Wata プロジェクトについて を参照してください。 gRPC C++ の非同期 API をストリーミングで扱う方法が分からない本番での Wata クライアントは Unity のアプリケーションになるわけですが、テスト時に１万の Unity アプリケーションを立ち上げるのはかなり辛いものがあります。 なので gRPC で通信するテスト用の Wata クライアントを書くわけですが、少ない台数でやるためには、1台で大量の接続を捌く必要があります。 1スレッド1クライアントだと死ぬ
宿泊事業本部フロントエンドエンジニアの宇都宮です。 2018年度下期は、一休.comホテルリストページ スマホ版の速度改善に取り組んできました。その結果、ページのデザインはそのまま、機能面はリッチにしつつ、プロジェクト開始前の約2倍のスピードでページが表示されるようになりました。 本記事では、高速化のためにどのような施策を行ったのか紹介します。 なお、Webサイトの高速化手法については、ホテル詳細ページ高速化プロジェクトを実施した際にも記事を書いています。これらの記事で紹介している手法（たとえば、Imgixによる画像最適化等）については、記述を省略しています。あわせてご覧ください。 一休.comスマホサイトのパフォーマンス改善（概要編） - 一休.com Developers Blog 一休.comスマホサイトのパフォーマンス改善（JavaScript編） - 一休.com Develop
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