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Masashi Terui @ marcy_terui
I’m a Developer and Cloud Architect.
I’m a full-time employee at JIG-SAW Inc. But, I’m a part-time freelance engineer.
I’m a member of GCPUG and JAWS-UG.
I'm the organizer on the some of events with the theme of "Infrastructure as Code”.
I’m around 30 years old. I’m a father of my son and daughter.
2
3
∀
4
なぜパフォーマンスチューニングが重要なのか
有名な言葉
単一サーバ構成におけるポイント
複数サーバ構成におけるポイント
スケールアウト構成におけるポイント
まとめ
5
6
100msのレイテンシは1%の売上に相当する(by Amazon)

https://news.ycombinator.com/item?id=273900
検索ランキングの判定条件にサイトの速度を使用する

https://webmasters.googleblog.com/2010/04/using-site-speed-in-web-search-ranking.html
クラウドのコストの大半はサーバ料金

俺調べ(そこそこ色々見てきたつもり)
7
8
System metrics

CPU, Memory, Disk, Network, Load Average etc…
Response time

Apacheの設定でLogFormatに%Dを付ける、Nginxだと$request_time
Slow query log (後述)
External metrics

Request counts, Latency etc…
9
10
または
11
スケールアップには限界がある
CPUはどちらかというと処理能力よりコア数が大事
高速化 ≒ キャパシティ向上
アプリケーション・ミドルウェアチューニング
12
13
c4.8xlarge 36vCPU 60GB $2.122/1h
r3.8xlarge 32vCPU 244GB $3.192/1h
高い
変更しにくい(停止を伴う)
大きくなるほど性能を使い切るのは難しい
14
15
PHPはシングルスレッド・同期IO
マルチプロセスで複数のリクエストを捌く
シングルプロセス非同期IO(Node.jsとか)の場合は逆
コアが少ないと専有されたら死亡・・・
重たいクエリ
バッチ処理
バグ(無限ループ等)
16
コアが増えても1コア当たりの性能は変わらない
スケールアップで高速化はたかが知れてる
スペックが変われば適切なミドルウェアの設定も変わる
コアが多いと有効に使い切れない可能性
17
18
処理時間が半分になれば単位時間あたりの処理数は約2倍になる
1リクエストの処理に1秒かかるのは遅いと思いますか?
特定の遅いページがあるのは問題
リクエストが集中するとあっという間に全体が詰まる
バランス良く高速化が必要
19


20
Apache + mod_phpの弱点→prefork
MaxClientsとか大事だけど限界がある
1ページ見るためにアセットをたくさん取得しなければならない
↑をpreforkで捌くのが問題で必然的にプロセス過多になる
逆に言うとAPI専用とかならpreforkでも良いということ
21
Nginx + php-fpmが理想
Event driven web server
Proxy Cacheは超強力
Cookieで制御したりもできるからかなりの範囲で使える
複雑化するのでご利用は計画的に
22
Apache + event_mpm + mod_proxy_fcgi + php-fpmもアリ
Event driven web server
.htaccessが使える
php_valueとかは使えないので注意
23
CDNを導入する
拡張子等でキャッシュ有無を決めれば、

動的サイトでも問題にならない
クラウドだと通常の通信もアウトバウンド通信料がかかり、

CDNを使っても大差なかったりするので積極的に使うと良い
24
ここを解決すると性能が一気に上る場合が多い
語りだすと長くなるので基本だけ
@soudai1025 さんの発表を聞くと良いと思います :-)
とりあえずできるだけ新しいバージョンを使おう
MySQLはアホの子という時代は終わりつつある
25
今はInnoDB一択の時代
MyISAMを使う理由はほぼ無い
innodb_buffer_pool_sizeはとりあえず覚えとけ
クラスターインデックス
REPEATABLE_READおよびインデックスロック
26
Query Cache
更新時の性能劣化が無視できないレベルである
OFF or DEMAND
例外的に更新の極端に少ないCMSとかならONでも良い
27
とりあえずできるだけ新しいバージョンを使おう
オペコードキャッシュはもう当たり前
APC (< 5.5)
Opcache (5.5 <=)
Blue/Green deploymnet等ができるなら
apc.stat = 0
opcache.validate_timestamps = 0
28
キリがないのでインフラ目線でこれくらいはやっとけってやつ
DB等のコネクションのSingleton実装
ロック粒度の見直し
N+1問題

→ 特にクラウド環境では地理的分散(Multi-AZ)時に大きな問題になる
29
何はともあれSlow query logを取ろう
long_query_time = 0.1
log-queries-not-using-indexes
pt-query-digest便利

→ Slow query log(以外も可)の集計・ランキング
30
Explain要注意項目
type/ALL, type/index
DEPENDENT SUBQUERY
UNCACHEABLE SUBQUERY
Using temporary
Using filesort
31
32
ステート(セッション)共有・キャッシング
リードレプリカ
ファイル置き場
バッチ処理
33
34
なんだかんだ、Memcachedが良いよね
PECL::Memcachedで設定のみでセッション格納可
キャッシュとしても
大抵は消えても良いはず(無かったら再作成的な)
冗長化だけが目的ならDBでもOK
WAFなら大抵DBセッションの機能を持ってる
自作したこともあるけどそんなに難しくない
35
RedisとMemcachedは併せて語られることが多いが別物
Memcachedの方が運用が楽
本当に永続化しないといけないか考えよう
Redisは多様なデータ型やデータ操作という観点で選ぶ
Sorted set など
Increment, Decrementなど
アトミックなデータ操作、Pub/Subなど
36
37
DB読み込みの分散
重いクエリの分割(集計バッチ系など)
冗長化
できれば2台以上ほしい
レプリカ追加や再作成時にマスターに触らなくて済む
38
Master, ReadReplicaのコネクションは明示的に使い分ける
SQL見て切り替えるみたいな実装もあるけど、整合性とか色々大変
フェイルオーバー時に接続先を連動して切り替える
VIP(使えないクラウドが多い)
Domainベース
NIC付け替え
ReadReplicaの接続先振り分け
マネージドなInternal LBがあるならそれを使う
HAProxyなどで冗長化頑張るか個々に入れるとかもアリ(要自動化)
39
40
NFSは単一障害点になるからダメ
運用で死ねるからダメなやつ
GlusterFS → 双方向レプリケーション
s3fs → オブジェクトストレージを無理やりファイルシステム化
オブジェクトストレージをAPIで操作するのが一番確実
一時URLを発行して直接アクセスさせたりする手も
41
42
複数台構成における悩みの一つ
冗長化が難しい
バッチ専用サーバというリソースの無駄
その定期バッチほんとうに必要ですか?
オンライン処理からキューイングしてバックエンドで処理できないか?
夜間バッチはリソースが固定なので空きの多い夜間にという発想

→ リソースが柔軟に変更できるクラウドではどうなの?
43
マネージドサービスの活用
Elastic Beanstalk worker tier
CloudWatch Events
Azure Scheduler
AppEngine scheduled task
44
45
46
スケールアウト構成のやつを確実に実行していれば基本大丈夫
GlusterFS使っちゃうとか微妙なことをするとここで困る
運用の変化(若干趣旨がズレるけど)
サーバプロビジョニング
アプリケーションデプロイ
サーバメトリクスとログの収集・集約
47
48
49
テンプレート化
VMイメージ
Dockerコンテナ
cloud-initなどによる起動時の自動構成変更
コード化
シェルスクリプト
Chef, Puppet, Ansible, Itamae など
50
51
自動で増減する台数が固定ではない、対象が変わる
Blue/Green deployment
オートディスカバリ
Pull型デプロイ
52
53
収集と集約
サーバ単位よりも役割単位で見れると良い
可視化が重要
54
エージェント型
監視ミドルウェアの運用がしんどい問題
時系列DBの運用がしんどい問題
サービスの活用

CloudWatch, Stackdriver, Mackerel, Datadog etc…
55
収集
rsyslog
Fluentd
集約
Elasticsearch + Kibana
MongoDB(Capped collection) + Rockmongo, mongo-express
オブジェクトストレージ(保管用)
BigQuery(分析用)
56
57
パフォーマンスチューニングは様々な観点から行う必要がある
安易にスケールアップ・アウトする前にできることはいっぱいある
とはいえ、大きな人的コストを欠けるのが適切ではない場面ももちろんある
トレードオフなのでどちらかに偏らずにバランス良く見極めていこう
困ったら相談してください :-)
クラウド時代だからこそ見直したい
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