extension=xdebug.so xdebug.profiler_enable = 1 xdebug.profiler_output_dir = /tmp と設定して、apacheのリロードを行えばXdebugが動作します。 これで、あとは、ブラウザで調査したいページにアクセスすれば、 /tmp/ 以下にプロファイルデータが作成されていきます。 次にプロファイルデータの閲覧の為に、 http://sourceforge.net/projects/wincachegrind/からWinCacheGrindをダウンロードしてwindowsマシンにインストールします。 あとは、WinCacheGrindで作成されたファイルを取り込めば、関数ごとの 実行時間をたどりながら確認することができます。 ※WordPress2.7.1日本語版インストール直後のTOPページで試してみた場合です。 We
MySQL のチューニング、と言った場合には、サーバーパラメータの調整や EXPLAIN コマンドを利用したクエリ実行計画の最適化が話題に上ることが多いです。しかし、発行する全ての SQL について、いちいち EXPLAIN コマンドを使って確認していては、いくら時間があってもたりません。チューニングを効率的に進めるには、まず、ボトルネックとなっている SQL クエリを特定し、次にその最適化を行うべきです。 ではどのようにして、ボトルネックを特定するのか。MySQL Conference & Expo 2009 のキーノートにおいて Mark Callaghan 氏は、Google では SHOW PROCESSLIST コマンドを使った統計的アプローチを使っていると述べていらっしゃいます (参照: MySQLConf 09: Mark Callaghan, "This is Not a
Web アプリケーションとは切っても切れないセッション機構。DB ベースでセッション管理を行なって得られた知見と、それを元に考察した結果をまとめてみます。 セッションデータの特性 DB で管理される他のデータに比べ、セッションデータはかなり特殊です。主な特徴は次のような感じ。 データが増加するのが速い 定期的な削除が必要 頻繁に更新される リクエスト毎に読みに行く必要がある このデータを読めないとアプリケーション全体にアクセスできない アクセス頻度が高いということです。あと、1つ目の特徴からセッションデータについては意識的に管理してやる必要があります。 現在の環境 アプリケーションの領域が少し特殊で、セッションデータがやたらたまります(ユーザ数何百万のサービスとかそういうのではないです)。 RDBMS MySQL 4.0.22 ストレージエンジン InnoDB レコード数 6千万 テータサ
2009-11-12 ナビ子記法について追記しました 本文 今日は、amachangさんの記事 http://d.hatena.ne.jp/amachang/20071010/1192012056 を 1mm だけ掘り下げ、IE 以外のブラウザでも document へのアクセスを速くする方法がないか、色々試してみます。 # 記事自体はずいぶん前に書き上げてたけど、公開するの忘れてたんだな。 C系を追加しました。C系は「ネストしたスコープからグローバル変数にアクセスするとどうなるか?」がテーマです。 試したこと 以下は様々な方法で document へのアクセス速度を計測します。 A系では、非日常的な方法で測定し、B系では実際の用法に近い形で測定します。C系では何重にもネストしたスコープから、グローバル変数にアクセスするとどうなるかを測定します。 A系 A0 は、素の document に
今仕事で書いてる Sledge アプリがあるのですが、先日負荷テストを行った結果びっくりすることに現行アプリの１０倍遅いことが判明してしまいました・・・orz Sledge フレームワーク自身が重くないことは今までの経験でわかってるのですが、どうにもソースを見直しているだけでは原因が特定できない・・・そんな活躍するのがプロファイラです。プロファイラの御陰で遅いヶ所を特定することができ、無事に想定するパフォーマンスを得ることができました。この内容に関してはまた別エントリにて。 さて、プロファイラを使うとプログラム実行時の各種情報を収集し、性能解析を行うことが可能です。プロファイラについてもう少し詳しくしるには 性能解析 - Wikipedia あたりを読むと良いでしょう。 プロファイラ（英: Profiler）は性能解析ツールであり、プログラム実行時の各種情報を収集する。特に、関数呼び出しの
どうぶつの森にハマって、たぬきち商店が早終いする関係で退勤時間もめっさ早くなったmikioです。今回は、Tokyo TyrantのキャッシュとLua拡張を使って超お手軽にリアルタイム検索システムを作る方法について述べます。 ユースケース 高い頻度で更新されるWeb上のテキストをリアルタイムに検索したいと思ったことはありませんか？ mixi日記や各種のブログサービスやRSSリーダなどで扱う大量のコンテンツを安価かつ簡単に検索したいと思ったことはありませんか？ 私は結構あります。要件を箇条書きすると以下のような感じでしょうか。 最新データの合計100万件くらいを検索できればよく、古いデータは自動的に消えてほしい。 ただし、更新はリアルタイムにして、書いた瞬間に検索結果に反映されてほしい。 サーバ1台で更新1000qpsおよび検索100qpsは処理したい。 再現率よりも精度とリアルタイム性を重視
Mon, Jan 1, 0001 Lazy Load delays loading of images in long web pages. Images outside of viewport will not be loaded before user scrolls to them. This is opposite of image preloading. This is a modern vanilla JavaScript version of the original Lazy Load plugin. It uses Intersection Observer API to observe when the image enters the browsers viewport. Original code was inspired by YUI ImageLoader ut
google-perftoolsはGoogleによって提供されている、C/C++アプリケーションのパフォーマンスを改善するための開発ツールキットである。2005年3月に初めて公開され、およそ4年を経て7日に正式版がリリースされた。The BSD Licenseの下で提供されており、LinuxをはじめとしてFreeBSD、Mac OS X、Solaris 10、Windows XPなど、各種プラットフォームでの動作が確認されている(ただし、Linux以外については一部機能を除く)。 google-perftoolsには次に挙げる4つのツールが含まれている。 高速メモリアロケータTCMalloc ヒープチェッカー ヒーププロファイラ CPUプロファイラ TCMalloc(Thread-Caching Malloc)は通常のmallocよりも高速なメモリ割り当てを実現するライブラリであり、テスト
スクリプトが読み込まれるまで画像の読み込みがブロックされている - 同ブログより抜粋 WebページパフォーマンスツールであるYSlowの主要開発者でありYahoo! Exceptional Performanceの開発者であるStoyan Stefanov氏がNon-blocking JavaScript Downloadsというタイトルで、ページの読み込み速度を向上させるテクニックを簡潔にまとめている。これはブロックが発生するJavaScriptの読み込みを並列化することでページの読み込み時間を短縮しようというもの。Webページの読み込み高速化に効果的な手法なのでWebデベロッパは一度目を通しておきたい。 JavaScriptの読み込み中はほかの読み込み処理がブロックされる。これをDOM経由で動的にロードするように書き換えてやれば並列して読み込まれるようになる。Non-blocking
Perl で YAML と JSON のベンチマーク比較 YAML や JSON が軽い！速い！と言われているが、どれくらい速いのか Perl モジュールでベンチしてみた。 ※個人的に興味があったのがデータの読み込み (Load) だけだったので、データの書き出し (Dump) はテストしていない。 結果的には、YAML と 比べて JSON の方が 6倍〜8倍高速。ただし、これはデータ量が少ない場合で、データ量が大きくなると 0.5倍〜0.8倍 と差が縮まってしまう。 また、YAML::Syck と JSON::Syck で比べると、データ量にかかわらずその差は数パーセント程度になってしまう。 ちなみに、Data::Dumper でダンプしたデータを eval したものとも比べてみたが、YAML を基準にすると eval は約50倍速く、YAML::Syck (と JSON::Syck)
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