20 апреля, DEV {highload}, "Демоны в большом проекте – проблемы и их решения ...IT-Portfolio
20 апреля, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Демоны в большом проекте – проблемы и их решения (Redis, RabbitMQ, Skytools, Node.JS, HBase)", Александр Чистяков (ведущий разработчик Cezurity)
Аннотация
Когда команда разработчиков собирается написать новый сервис, у нее, как правило, отсутствует свободное время, но есть необходимый энтузиазм. Из-за нехватки времени многие архитектурные решения приходится принимать, руководствуясь общими соображениями, так как провести всесторонние тесты имеющихся на рынке средств в краткие сроки невозможно. Мы, специалисты компании Cezurity, начали свой проект не вчера, и уже накопили некоторый опыт использования технологий, появившихся сравнительно недавно - таких как Skytools, Node.JS, RabbitMQ и Redis. О том, какие возникли проблемы при внедрении этих средств, и какие их ограничения пришлось преодолевать и учитывать - мой доклад. Кроме того, я расскажу о новом направлении в нашей деятельности - внедрении HBase для хранения большого объема данных.
Биография
Докладчик - узкий специалист широкого профиля, относит себя к виду, называемому в современной англоязычной литературе термином "DevOps". Любит принимать участие в создании сложных систем и постоянно это делает. Никогда не работал в Яндексе, компенсировав это работой в Mail.Ru и некоторых других местах.
Ангелы и демоны многопоточного программирования / Алексей Федоров (Одноклассн...Ontico
Современные процессоры имеют на борту по нескольку вычислительных ядер, позволяющих запускать задачи на них параллельно. И, казалось бы, вот оно — счастье: бей большие задачи на куски, запускай эти куски параллельно на разных ядрах и радуйся.
Но не все так просто. Для того чтобы одновременный доступ к общим данным выполнялся корректно, современные системы используют разные примитивы синхронизации. В основе одних лежат блокировки (locks), в основе других — операции типа сравнение-с-обменом (compare-and-swap). Однако и у тех и у других есть свои слабые места. О них мы и поговорим.
Из доклада вы узнаете, чем блокирующие алгоритмы отличаются от неблокирующих, и какими достоинствами и недостатками обладает каждый из этих классов. Кроме того, будут показаны различные подводные камни тех и других решений: Deadlock, Livelock, Starvation, Mutable vs Immutable hype.
DPDK в виртуальном коммутаторе Open vSwitch / Александр Джуринский (Selectel)Ontico
Intel DPDK (Data Plane Development Kit) — набор драйверов и библиотек, позволяющих приложениям взаимодействовать с сетевым устройством напрямую, минуя сетевой стек Linux. Это значительно увеличивает скорость обработки пакетов. DPDK интегрируется с рядом популярных программных решений, например, c виртуальным коммутатором Open vSwitch.
Возможностям и перспективам использования связи Open vSwitch + DPDK в облачных проектах и будет посвящен наш доклад. Мы подробно остановимся на проведённых тестах производительности и интерпретируем их результаты. Отдельное внимание будет уделено анализу трудностей и ограничений, с которыми пришлось столкнуться в ходе экспериментов.
Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...Ontico
+ Защита данных — это не "одна кнопка", нет годного любому единого решения. Задача всегда диктует выбор средств и решений.
+ RTO — Recovery Time Objective — максимальное время, за которое все ваши бизнес-задачи должны полностью быть восстановлены в работоспособное состояние после полной катастрофы ДЦ.
+ RPO — Recovery Point Objective — максимально приемлемый для ваших задач промежуток времени, за который вы готовы потерять данные.
+ Защита на уровне приложений. Приложение лучше всех знает, как защищать и реплицировать свои данные.
+ Асинхронная репликация — наилучший выход с точки зрения производительности, единственно возможный вариант в случае значительного географического разнесения дата-центров (сотни и более километров). Работает на уровне виртуальных машин.
+ Метро / "растянутые" кластеры и синхронная репликация — нулевой RPO, минимальный RTO, большие потери производительности и множество ограничений. Но иногда — единственный выход, если уровень приложения не умеет реплицировать данные.
+ Лучший подход — комбинация из репликации на уровне приложений, асинхронной и синхронной репликации средствами хранилища.
+ Что есть у Nutanix для решения подобных задач: DR (Async replication), Metro availability cluster, Timestream Backup.
+ Реализация решения с использованием Nutanix на примере FBI: крупнейший VDI в США. Защищенная, mission-critical инфраструктура на 70 тысяч виртуальных десктопов. Асинхронная репликация дата-центров на 1500 миль, защита данных от катастроф.
Highload на GPU, опыт Vinci / Олег Илларионов (ВКонтакте)Ontico
Vinci - это второе по популярности приложение в мире для обработки фотографий с помощью нейронных сетей.
Расскажу, как менее чем за месяц с нуля разработать и развернуть приложение, обработать 3 миллиона фотографий на GPU в день запуска и не упасть.
Доклад будет разделен на 3 части:
1) Менеджинг задач при работе с GPU, как найти компромисс между надежностью и максимальной производительностью.
2) Обзор инструментов, подводных камней и софта.
3) Что можно и нужно оптимизировать, какие есть дальнейшие перспективы.
Цель доклада – развеять миф, что нейросети это сложно.
20 апреля, DEV {highload}, "Демоны в большом проекте – проблемы и их решения ...IT-Portfolio
20 апреля, DEV {highload} - конференция о Highload веб-разработке, "Демоны в большом проекте – проблемы и их решения (Redis, RabbitMQ, Skytools, Node.JS, HBase)", Александр Чистяков (ведущий разработчик Cezurity)
Аннотация
Когда команда разработчиков собирается написать новый сервис, у нее, как правило, отсутствует свободное время, но есть необходимый энтузиазм. Из-за нехватки времени многие архитектурные решения приходится принимать, руководствуясь общими соображениями, так как провести всесторонние тесты имеющихся на рынке средств в краткие сроки невозможно. Мы, специалисты компании Cezurity, начали свой проект не вчера, и уже накопили некоторый опыт использования технологий, появившихся сравнительно недавно - таких как Skytools, Node.JS, RabbitMQ и Redis. О том, какие возникли проблемы при внедрении этих средств, и какие их ограничения пришлось преодолевать и учитывать - мой доклад. Кроме того, я расскажу о новом направлении в нашей деятельности - внедрении HBase для хранения большого объема данных.
Биография
Докладчик - узкий специалист широкого профиля, относит себя к виду, называемому в современной англоязычной литературе термином "DevOps". Любит принимать участие в создании сложных систем и постоянно это делает. Никогда не работал в Яндексе, компенсировав это работой в Mail.Ru и некоторых других местах.
Ангелы и демоны многопоточного программирования / Алексей Федоров (Одноклассн...Ontico
Современные процессоры имеют на борту по нескольку вычислительных ядер, позволяющих запускать задачи на них параллельно. И, казалось бы, вот оно — счастье: бей большие задачи на куски, запускай эти куски параллельно на разных ядрах и радуйся.
Но не все так просто. Для того чтобы одновременный доступ к общим данным выполнялся корректно, современные системы используют разные примитивы синхронизации. В основе одних лежат блокировки (locks), в основе других — операции типа сравнение-с-обменом (compare-and-swap). Однако и у тех и у других есть свои слабые места. О них мы и поговорим.
Из доклада вы узнаете, чем блокирующие алгоритмы отличаются от неблокирующих, и какими достоинствами и недостатками обладает каждый из этих классов. Кроме того, будут показаны различные подводные камни тех и других решений: Deadlock, Livelock, Starvation, Mutable vs Immutable hype.
DPDK в виртуальном коммутаторе Open vSwitch / Александр Джуринский (Selectel)Ontico
Intel DPDK (Data Plane Development Kit) — набор драйверов и библиотек, позволяющих приложениям взаимодействовать с сетевым устройством напрямую, минуя сетевой стек Linux. Это значительно увеличивает скорость обработки пакетов. DPDK интегрируется с рядом популярных программных решений, например, c виртуальным коммутатором Open vSwitch.
Возможностям и перспективам использования связи Open vSwitch + DPDK в облачных проектах и будет посвящен наш доклад. Мы подробно остановимся на проведённых тестах производительности и интерпретируем их результаты. Отдельное внимание будет уделено анализу трудностей и ограничений, с которыми пришлось столкнуться в ходе экспериментов.
Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...Ontico
+ Защита данных — это не "одна кнопка", нет годного любому единого решения. Задача всегда диктует выбор средств и решений.
+ RTO — Recovery Time Objective — максимальное время, за которое все ваши бизнес-задачи должны полностью быть восстановлены в работоспособное состояние после полной катастрофы ДЦ.
+ RPO — Recovery Point Objective — максимально приемлемый для ваших задач промежуток времени, за который вы готовы потерять данные.
+ Защита на уровне приложений. Приложение лучше всех знает, как защищать и реплицировать свои данные.
+ Асинхронная репликация — наилучший выход с точки зрения производительности, единственно возможный вариант в случае значительного географического разнесения дата-центров (сотни и более километров). Работает на уровне виртуальных машин.
+ Метро / "растянутые" кластеры и синхронная репликация — нулевой RPO, минимальный RTO, большие потери производительности и множество ограничений. Но иногда — единственный выход, если уровень приложения не умеет реплицировать данные.
+ Лучший подход — комбинация из репликации на уровне приложений, асинхронной и синхронной репликации средствами хранилища.
+ Что есть у Nutanix для решения подобных задач: DR (Async replication), Metro availability cluster, Timestream Backup.
+ Реализация решения с использованием Nutanix на примере FBI: крупнейший VDI в США. Защищенная, mission-critical инфраструктура на 70 тысяч виртуальных десктопов. Асинхронная репликация дата-центров на 1500 миль, защита данных от катастроф.
Highload на GPU, опыт Vinci / Олег Илларионов (ВКонтакте)Ontico
Vinci - это второе по популярности приложение в мире для обработки фотографий с помощью нейронных сетей.
Расскажу, как менее чем за месяц с нуля разработать и развернуть приложение, обработать 3 миллиона фотографий на GPU в день запуска и не упасть.
Доклад будет разделен на 3 части:
1) Менеджинг задач при работе с GPU, как найти компромисс между надежностью и максимальной производительностью.
2) Обзор инструментов, подводных камней и софта.
3) Что можно и нужно оптимизировать, какие есть дальнейшие перспективы.
Цель доклада – развеять миф, что нейросети это сложно.
Распределенные системы в Одноклассниках / Олег Анастасьев (Одноклассники)Ontico
«Одноклассники» состоят из тысяч серверов, большая часть которых участвует в онлайн-обработке запросов пользователей. Каждый из этих серверов владеет только частью данных или логики. Эти части в социальной сети изолировать друг от друга невозможно, поэтому между серверами происходит много сетевого взаимодействия — разнообразного и большого по объему. Таким образом, Одноклассники — это одна из самых больших, сложных и нагруженных распределенных систем в мире.
В этом докладе Олег расскажет об опыте построения отказоустойчивых распределенных систем на Java, основных ошибках и отказах, приемах их тестирования и диагностики. Также речь пойдет об авариях в распределенных системах и методах их предупреждения.
Принципы и приёмы обработки очередей / Константин Осипов (Mail.ru)Ontico
Насколько повысится среднее время обработки одного запроса если увеличить нагрузку вдвое? Почему производительность базы данных может снизиться при росте числа клиентов? Как добиться эффективного распределения большого числа задач на весь кластер? О практике и о теории обработки очередей на которой основана практика в моём докладе.
В докладе мы поделимся опытом создания content-based рекомендательной системы для электронной коммерции, работающей на семантическом ядре рунета (десятки миллионов профилей). Расскажем, как организовали централизованный сбор и обработку информации о посещении пользователями более 100 000 сайтов различной направленности на основе Amazon Kinesis. Поделимся опытом многопоточной онлайн-индексации потоков данных в Lucene. Продемонстрируем используемые базовые алгоритмы ранжирования и формирования персональных рекомендаций для посетителей более 20 000 интернет-магазинов.
Поговорим о плюсах и минусах лямбда-архитектур и обоснуем выбранное нами архитектурное решение. Отдельно остановимся на тонкостях технической реализации многопоточных алгоритмов и особенностях обеспечения реального времени - поступившая информация о действиях посетителя практически мгновенно учитывается рекомендательным движком, обеспечивая максимальную конверсию.
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...Ontico
На примере платформы SAP HANA рассмотрим подходы к созданию высокопроизводительной платформы для управления большими массивами данных и выполнения сложных вычислений. В ходе сессии будут представлены архитектурные решения, которые частично легли в основу платформы, а также будет проведён сравнительный анализ предложенных решений в приложении к современным разработкам Intel в области архитектуры ЭВМ.
Тезисы - http://www.highload.ru/2015/abstracts/1856.html
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...Ontico
Веб-сайт нужно делать так, чтобы о перипетиях его разработки и поддержки бессонными ночами через пару лет можно было рассказать на конференции Highload++, а тамошнюю аудиторию сложно удивить велосипедом с треугольными каменными колесами. Большинство разработчиков свято следуют этому принципу то ли в силу природной любознательности и трудолюбия, то ли по причине отсутствия конференции LowLoad--.
Примерно такие мысли приходят в голову практически любому специалисту по хранилищам данных, когда он видит успешный веб-проект, испытывающий стандартные проблемы с базой данных.
В этом докладе я расскажу о 10-ти очень распространенных ошибках проектирования и эксплуатации хранилища в веб-проекте — от преждевременного шардирования базы и непродуманной системы архивации ненужных данных до особенностей работы всеми любимых фреймворков. Про каждую из них я расскажу подробно и поделюсь рецептами, как такие ошибки исправлять.
noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов / Самохвалов НиколайOntico
Набирает обороты мода на парадигму noBackend (см., например, http://nobackend.org/). Название не стоит понимать буквально: backend никуда не делся, просто фокус разработки — особенно на начальном этапе развития нового проекта — сильно смещается в сторону «клиентской части». Это очень понятно и закономерно в эпоху Mobile First и React Ecosystem с её новомодными GraphQL и React Native.
Появляется большой соблазн взять что-то понятное для хранения данных и уже «обвязанное» REST API, максимально отказаться от PHP/Python/Ruby/Java/etc, писать 80% кода «на стороне клиента», минимально заботясь о возне «на стороне сервера». У некоторых возникает и настоящая эйфория — чувство приятное, но очень опасное (прежде всего, если в команде нет сильного backend-опыта).
Этот доклад — компиляция опыта ряда проектов, написанных на React, React Native и Swift и переходящих на парадигму (или же сразу стартанувших с неё) noBackend за счёт PostgreSQL+PostgREST.
Мы обсудим важные вопросы, которые обязан задавать себе каждый, выбравший noBackend-подход (и не обязательно на связке Postgres+PostgREST): безопасность (аутентификация/авторизация; ограничение чтения и — особенно! — модификации «чужих» данных), производительность (нетривиальные запросы а-ля «свежий контент от тех, на кого я подписан»; компромисс между сетевой сложностью и CPU; защита от «домашнего» ddos — ситуации, когда свои же, родные «фронтендеры» кладут «бэкэнд»), масштабируемость и асинхронная обработка задач.
Задача-минимум (для всех): у каждого слушателя остаётся список must-check-вопросов для работы с noBackend-подходом.
Задача-максимум (для тех, кто с Postgres-опытом): разворачивание безопасного, высокопроизводительного и годного для быстрого развития REST API — сегодня же, в день док
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)Ontico
Многие из вас, наверное, видели результаты тестов сравнения Tarantool с остальными СУБД, которые показывают, что Tarantool быстрее всех, оптимальней по памяти, обрабатывает наибольшее количество транзакций в секунду.
И, несмотря на то, что исходные коды всех тестов полностью открыты и хорошо откомментированы, позволяя всем желающим повторить тесты, все равно остаются вопросы - за счет чего Tarantool такой быстрый и оптимальный?
Я решил суммировать мои ответы на эти вопросы в докладе на Highload++.
Итак, почему Tarantool такой быстрый?
Краткий ответ: потому что он с самого начала разрабатывался и до сих пор разрабатывается во главе угла с производительностью/оптимальностью/минимальным потреблением всех ресурсов системы.
Более полный ответ я раскрою в своем выступлении. Приходите, будет интересно! :)
BigMemory - работа с сотнями миллионов бизнес-объектов / Дмитрий Хмаладзе (Ag...Ontico
РИТ++ 2017, HighLoad Junior
Зал Сингапур, 5 июня, 11:00
Тезисы:
http://junior.highload.ru/2017/abstracts/2683.html
Наш доклад описывает способ использования больших объемов памяти, которые стали доступны в последние годы. К сожалению, эта память обычно остается незадействованной в управляемых средах исполнения в связи с принудительной сборкой мусора. Разработчики прибегают к внешним хранилищам данных ( i.e Memcached), что несет дополнительные расходы.
...
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Найроби + Касабланка», 8 ноября, 13:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2837.html
Представление "Позитивных таблиц" – нового C/C++ движка, выполняющего до полумиллиона пишущих транзакций в секунду к табличным и key-value данным, и одновременно до миллиона читающих запросов на каждом ядре процессора.
Компания Positive Technologies производит программные продукты в области информационной безопасности, в том числе обеспечивающие предотвращение вторжений и мониторинг событий безопасности, в том числе на крупномасштабных объектах относящихся к критической инфраструктуре. Для ряда таких продуктов потребовалось разделяемое оперативное хранилище.
...
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Ontico
Огромная часть работы службы эксплуатации, так или иначе, связана с мониторингом существующей инфраструктуры.
Если система мониторинга настроена хорошо, она позволяет сократить время простоя, какие-то проблемы показать на ранней стадии, формализовать рабочие процессы команды админов.
То есть она является носителем знания о нашей инфраструктуре и о том, как именно работают админы.
Можно ли извлечь дополнительную пользу из этого?
В hh.ru мы используем систему мониторинга ещё и как check list для повседневных задач админов (алерты в данном случае являются задачами для человека: сделал задачу - триггер проверил результат и погас), идея взята из TDD.
Также расскажу, как мы работаем с внештатными ситуациями: реагируем на алерты, чиним, разбираем и классифицируем.
Еще на основе разобранных инцидентов мы считаем показатели работы службы эксплуатации, из этих показателей высчитываются наши премии (данный KPI получился удачным: с ним согласен и бизнес и админы).
Погружение в виртуальную память и большие страницы / Константин Новаковский (...Ontico
РИТ++ 2017, HighLoad Junior
Зал Сингапур, 5 июня, 12:00
Тезисы:
http://junior.highload.ru/2017/abstracts/2688.html
Современные приложения часто используют большое количество памяти, ещё чаще разработчики не задумываются, как именно приложение работает с памятью, и откуда она берётся. Просим ядро дать кусок памяти и начинаем с ним что-то делать... Но что за память нам выделяет ядро операционной системы? Память на самом деле виртуальная и делится на единицы, называемые страницами. Страницы бывают маленькими, бывают большими и очень большими.
...
Доклад от Parallels:
Методики тестировния производительности database-centric приложений
Описание: При работе над сложными продуктами в database-centric приложениях изменения в коде и тем более в SQL запросах к базе данных могут приводить к неожиданным падениям производительности или же деградации производительности приложения с ростом размера базы данных. Поэтому важно уметь как можно быстрее отлавливать и исправлять причины таких деградаций.
Доклад о том, как устроен процесс мониторинга производительности продукта автоматизации хостинга и облачных сервисов Parallels Automation, для которого определяющим фактором является производительность базы данных.
Компания покажет, как анализирует планы исполнения SQL запросов внутри PostgreSQL, как проверяет насколько быстро и эффективно в целом работают SQL запросы, как определяет стратегию дальнейшей оптимизации.
Жизнь проекта на production советы по эксплуатации / Николай Сивко (okmeter.io)Ontico
Ваш сайт или другой проект приносит деньги только тогда, когда он работает.
Нельзя просто выложить код на серверы, залить схему в базу данных и делегировать домен.
Будем говорить о планировании отказоустойчивости и мониторинге проектов:
- оцениваем риски отказа различных компонентов;
- какие-то из вероятных проблем просто мониторим и планируем действия при сбоях;
- проблемы, которых можно избежать легко и дешево, закрываем сразу.
Расскажу на примерах о том, что всё всегда ломается, но с этим можно жить.
Банки.ру — проект с 10-летней историей. В разные времена мы испытывали разные нагрузки. Портал перестраивался под новые требования как логически, так и технологически, что-то мы меняли в авральном режиме, что-то — эволюционным путём. Сейчас в среднем в день у нас примерно 2КК просмотра страниц, т.е. мы уже не маленькие, но ещё и не совсем большие.
Я хочу поговорить об оптимизации, её своевременности, и о субоптимизации, о том, что далеко не всегда лучшие практики разработки нагруженных систем идут на пользу бизнесу.
Посмотрим примеры и поищем ответы на вопросы:
1) Настолько ли ваш highload — highload?
2) Считать ли хабрэффект поводом для внедрения высоких технологий?
3) "Костыль" или "высокотехнологичное решение" — что выбрать? Плюсы и минусы.
4) Как выбрать момент для начала новой эры? Есть ли критерии, когда имеет смысл начинать оптимизировать ваше приложение и внедрять крутые штуки "по-взрослому".
5) Как можно использовать "список Бунина" для достижения очень неплохих показателей, и все ли пункты реально нужны вам?
6) Как работать с тех. долгом, чтобы он не зарастал мхом?
В заключение я расскажу про несколько примеров из жизни banki.ru в части замены технологических решений в области высоких нагрузок, и что из этого вышло.
P.S. Мнение докладчика может не совпадать с вашим, но это его опыт:)
Приключения проекта от компьютера разработчика до серьезных нагрузок / Андрей...Ontico
РИТ++ 2017, HighLoad Junior
Зал Сингапур, 6 июня, 15:00
Тезисы:
http://junior.highload.ru/2017/abstracts/2466.html
В этом докладе я хочу рассказать историю, с которой, скорее всего, сталкивался каждый.
История - путь проекта от стадии разработки до выкатывания его в продакшн, начала эксплуатации.
...
Основные новшества Java 9, которые, на мой взгляд, наиболее актуальны.
Здоровая критика и дополнения приветствуются. Есть текстовый документ, где всё это расписано немного подробнее.
Использование Java Native Interface (JNI) и кросплатформенных C/C++ реализаци...Stfalcon Meetups
Сергей Комлач
Занимается разработкой под мобильные платформы более 8-ми лет. Последние 2 года занимает должность старшего Android разработчика. Ведет курс разработки по Android в рамках Google Android Study . Докладчик на UAMobile 2014 (Kiev) , Lviv Mobile Developers Day 2014 , Google Developers Fest (2014, Lviv) , MobileOptimized (Minsk). Соорганизатор GDG Kremenchuk .
Распределенные системы в Одноклассниках / Олег Анастасьев (Одноклассники)Ontico
«Одноклассники» состоят из тысяч серверов, большая часть которых участвует в онлайн-обработке запросов пользователей. Каждый из этих серверов владеет только частью данных или логики. Эти части в социальной сети изолировать друг от друга невозможно, поэтому между серверами происходит много сетевого взаимодействия — разнообразного и большого по объему. Таким образом, Одноклассники — это одна из самых больших, сложных и нагруженных распределенных систем в мире.
В этом докладе Олег расскажет об опыте построения отказоустойчивых распределенных систем на Java, основных ошибках и отказах, приемах их тестирования и диагностики. Также речь пойдет об авариях в распределенных системах и методах их предупреждения.
Принципы и приёмы обработки очередей / Константин Осипов (Mail.ru)Ontico
Насколько повысится среднее время обработки одного запроса если увеличить нагрузку вдвое? Почему производительность базы данных может снизиться при росте числа клиентов? Как добиться эффективного распределения большого числа задач на весь кластер? О практике и о теории обработки очередей на которой основана практика в моём докладе.
В докладе мы поделимся опытом создания content-based рекомендательной системы для электронной коммерции, работающей на семантическом ядре рунета (десятки миллионов профилей). Расскажем, как организовали централизованный сбор и обработку информации о посещении пользователями более 100 000 сайтов различной направленности на основе Amazon Kinesis. Поделимся опытом многопоточной онлайн-индексации потоков данных в Lucene. Продемонстрируем используемые базовые алгоритмы ранжирования и формирования персональных рекомендаций для посетителей более 20 000 интернет-магазинов.
Поговорим о плюсах и минусах лямбда-архитектур и обоснуем выбранное нами архитектурное решение. Отдельно остановимся на тонкостях технической реализации многопоточных алгоритмов и особенностях обеспечения реального времени - поступившая информация о действиях посетителя практически мгновенно учитывается рекомендательным движком, обеспечивая максимальную конверсию.
Пишем свою платформу для управления данными. Это очень просто / Суханов Васил...Ontico
На примере платформы SAP HANA рассмотрим подходы к созданию высокопроизводительной платформы для управления большими массивами данных и выполнения сложных вычислений. В ходе сессии будут представлены архитектурные решения, которые частично легли в основу платформы, а также будет проведён сравнительный анализ предложенных решений в приложении к современным разработкам Intel в области архитектуры ЭВМ.
Тезисы - http://www.highload.ru/2015/abstracts/1856.html
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...Ontico
Веб-сайт нужно делать так, чтобы о перипетиях его разработки и поддержки бессонными ночами через пару лет можно было рассказать на конференции Highload++, а тамошнюю аудиторию сложно удивить велосипедом с треугольными каменными колесами. Большинство разработчиков свято следуют этому принципу то ли в силу природной любознательности и трудолюбия, то ли по причине отсутствия конференции LowLoad--.
Примерно такие мысли приходят в голову практически любому специалисту по хранилищам данных, когда он видит успешный веб-проект, испытывающий стандартные проблемы с базой данных.
В этом докладе я расскажу о 10-ти очень распространенных ошибках проектирования и эксплуатации хранилища в веб-проекте — от преждевременного шардирования базы и непродуманной системы архивации ненужных данных до особенностей работы всеми любимых фреймворков. Про каждую из них я расскажу подробно и поделюсь рецептами, как такие ошибки исправлять.
noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов / Самохвалов НиколайOntico
Набирает обороты мода на парадигму noBackend (см., например, http://nobackend.org/). Название не стоит понимать буквально: backend никуда не делся, просто фокус разработки — особенно на начальном этапе развития нового проекта — сильно смещается в сторону «клиентской части». Это очень понятно и закономерно в эпоху Mobile First и React Ecosystem с её новомодными GraphQL и React Native.
Появляется большой соблазн взять что-то понятное для хранения данных и уже «обвязанное» REST API, максимально отказаться от PHP/Python/Ruby/Java/etc, писать 80% кода «на стороне клиента», минимально заботясь о возне «на стороне сервера». У некоторых возникает и настоящая эйфория — чувство приятное, но очень опасное (прежде всего, если в команде нет сильного backend-опыта).
Этот доклад — компиляция опыта ряда проектов, написанных на React, React Native и Swift и переходящих на парадигму (или же сразу стартанувших с неё) noBackend за счёт PostgreSQL+PostgREST.
Мы обсудим важные вопросы, которые обязан задавать себе каждый, выбравший noBackend-подход (и не обязательно на связке Postgres+PostgREST): безопасность (аутентификация/авторизация; ограничение чтения и — особенно! — модификации «чужих» данных), производительность (нетривиальные запросы а-ля «свежий контент от тех, на кого я подписан»; компромисс между сетевой сложностью и CPU; защита от «домашнего» ddos — ситуации, когда свои же, родные «фронтендеры» кладут «бэкэнд»), масштабируемость и асинхронная обработка задач.
Задача-минимум (для всех): у каждого слушателя остаётся список must-check-вопросов для работы с noBackend-подходом.
Задача-максимум (для тех, кто с Postgres-опытом): разворачивание безопасного, высокопроизводительного и годного для быстрого развития REST API — сегодня же, в день док
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)Ontico
Многие из вас, наверное, видели результаты тестов сравнения Tarantool с остальными СУБД, которые показывают, что Tarantool быстрее всех, оптимальней по памяти, обрабатывает наибольшее количество транзакций в секунду.
И, несмотря на то, что исходные коды всех тестов полностью открыты и хорошо откомментированы, позволяя всем желающим повторить тесты, все равно остаются вопросы - за счет чего Tarantool такой быстрый и оптимальный?
Я решил суммировать мои ответы на эти вопросы в докладе на Highload++.
Итак, почему Tarantool такой быстрый?
Краткий ответ: потому что он с самого начала разрабатывался и до сих пор разрабатывается во главе угла с производительностью/оптимальностью/минимальным потреблением всех ресурсов системы.
Более полный ответ я раскрою в своем выступлении. Приходите, будет интересно! :)
BigMemory - работа с сотнями миллионов бизнес-объектов / Дмитрий Хмаладзе (Ag...Ontico
РИТ++ 2017, HighLoad Junior
Зал Сингапур, 5 июня, 11:00
Тезисы:
http://junior.highload.ru/2017/abstracts/2683.html
Наш доклад описывает способ использования больших объемов памяти, которые стали доступны в последние годы. К сожалению, эта память обычно остается незадействованной в управляемых средах исполнения в связи с принудительной сборкой мусора. Разработчики прибегают к внешним хранилищам данных ( i.e Memcached), что несет дополнительные расходы.
...
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Найроби + Касабланка», 8 ноября, 13:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2837.html
Представление "Позитивных таблиц" – нового C/C++ движка, выполняющего до полумиллиона пишущих транзакций в секунду к табличным и key-value данным, и одновременно до миллиона читающих запросов на каждом ядре процессора.
Компания Positive Technologies производит программные продукты в области информационной безопасности, в том числе обеспечивающие предотвращение вторжений и мониторинг событий безопасности, в том числе на крупномасштабных объектах относящихся к критической инфраструктуре. Для ряда таких продуктов потребовалось разделяемое оперативное хранилище.
...
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Ontico
Огромная часть работы службы эксплуатации, так или иначе, связана с мониторингом существующей инфраструктуры.
Если система мониторинга настроена хорошо, она позволяет сократить время простоя, какие-то проблемы показать на ранней стадии, формализовать рабочие процессы команды админов.
То есть она является носителем знания о нашей инфраструктуре и о том, как именно работают админы.
Можно ли извлечь дополнительную пользу из этого?
В hh.ru мы используем систему мониторинга ещё и как check list для повседневных задач админов (алерты в данном случае являются задачами для человека: сделал задачу - триггер проверил результат и погас), идея взята из TDD.
Также расскажу, как мы работаем с внештатными ситуациями: реагируем на алерты, чиним, разбираем и классифицируем.
Еще на основе разобранных инцидентов мы считаем показатели работы службы эксплуатации, из этих показателей высчитываются наши премии (данный KPI получился удачным: с ним согласен и бизнес и админы).
Погружение в виртуальную память и большие страницы / Константин Новаковский (...Ontico
РИТ++ 2017, HighLoad Junior
Зал Сингапур, 5 июня, 12:00
Тезисы:
http://junior.highload.ru/2017/abstracts/2688.html
Современные приложения часто используют большое количество памяти, ещё чаще разработчики не задумываются, как именно приложение работает с памятью, и откуда она берётся. Просим ядро дать кусок памяти и начинаем с ним что-то делать... Но что за память нам выделяет ядро операционной системы? Память на самом деле виртуальная и делится на единицы, называемые страницами. Страницы бывают маленькими, бывают большими и очень большими.
...
Доклад от Parallels:
Методики тестировния производительности database-centric приложений
Описание: При работе над сложными продуктами в database-centric приложениях изменения в коде и тем более в SQL запросах к базе данных могут приводить к неожиданным падениям производительности или же деградации производительности приложения с ростом размера базы данных. Поэтому важно уметь как можно быстрее отлавливать и исправлять причины таких деградаций.
Доклад о том, как устроен процесс мониторинга производительности продукта автоматизации хостинга и облачных сервисов Parallels Automation, для которого определяющим фактором является производительность базы данных.
Компания покажет, как анализирует планы исполнения SQL запросов внутри PostgreSQL, как проверяет насколько быстро и эффективно в целом работают SQL запросы, как определяет стратегию дальнейшей оптимизации.
Жизнь проекта на production советы по эксплуатации / Николай Сивко (okmeter.io)Ontico
Ваш сайт или другой проект приносит деньги только тогда, когда он работает.
Нельзя просто выложить код на серверы, залить схему в базу данных и делегировать домен.
Будем говорить о планировании отказоустойчивости и мониторинге проектов:
- оцениваем риски отказа различных компонентов;
- какие-то из вероятных проблем просто мониторим и планируем действия при сбоях;
- проблемы, которых можно избежать легко и дешево, закрываем сразу.
Расскажу на примерах о том, что всё всегда ломается, но с этим можно жить.
Банки.ру — проект с 10-летней историей. В разные времена мы испытывали разные нагрузки. Портал перестраивался под новые требования как логически, так и технологически, что-то мы меняли в авральном режиме, что-то — эволюционным путём. Сейчас в среднем в день у нас примерно 2КК просмотра страниц, т.е. мы уже не маленькие, но ещё и не совсем большие.
Я хочу поговорить об оптимизации, её своевременности, и о субоптимизации, о том, что далеко не всегда лучшие практики разработки нагруженных систем идут на пользу бизнесу.
Посмотрим примеры и поищем ответы на вопросы:
1) Настолько ли ваш highload — highload?
2) Считать ли хабрэффект поводом для внедрения высоких технологий?
3) "Костыль" или "высокотехнологичное решение" — что выбрать? Плюсы и минусы.
4) Как выбрать момент для начала новой эры? Есть ли критерии, когда имеет смысл начинать оптимизировать ваше приложение и внедрять крутые штуки "по-взрослому".
5) Как можно использовать "список Бунина" для достижения очень неплохих показателей, и все ли пункты реально нужны вам?
6) Как работать с тех. долгом, чтобы он не зарастал мхом?
В заключение я расскажу про несколько примеров из жизни banki.ru в части замены технологических решений в области высоких нагрузок, и что из этого вышло.
P.S. Мнение докладчика может не совпадать с вашим, но это его опыт:)
Приключения проекта от компьютера разработчика до серьезных нагрузок / Андрей...Ontico
РИТ++ 2017, HighLoad Junior
Зал Сингапур, 6 июня, 15:00
Тезисы:
http://junior.highload.ru/2017/abstracts/2466.html
В этом докладе я хочу рассказать историю, с которой, скорее всего, сталкивался каждый.
История - путь проекта от стадии разработки до выкатывания его в продакшн, начала эксплуатации.
...
Основные новшества Java 9, которые, на мой взгляд, наиболее актуальны.
Здоровая критика и дополнения приветствуются. Есть текстовый документ, где всё это расписано немного подробнее.
Использование Java Native Interface (JNI) и кросплатформенных C/C++ реализаци...Stfalcon Meetups
Сергей Комлач
Занимается разработкой под мобильные платформы более 8-ми лет. Последние 2 года занимает должность старшего Android разработчика. Ведет курс разработки по Android в рамках Google Android Study . Докладчик на UAMobile 2014 (Kiev) , Lviv Mobile Developers Day 2014 , Google Developers Fest (2014, Lviv) , MobileOptimized (Minsk). Соорганизатор GDG Kremenchuk .
Вступительная лекция по Java. История появления, идеи, сферы применения, место среди других языков, экосистема. Структурированная информация о Java, как о языке программирования.
Под эту лекцию имеется более развёрнутый материал. Кому интересно - пишите.
Конструктивная критика приветствуется.
Модным ныне словом «виртуализация» сейчас называют различные обёртки аппаратной виртуализации, однако этот термин намного старше и более всеохватывающий. На уровне ознакомления с технологией мы поговорим о виртуализации ресурсов в кластере и на примере pacemaker.
Презентация с Highload++ 2011
---
Принципы работы сборщика мусора в JVM. Использование принципа поколений. Параллельная и фоновая сборка мусора. Особенности реализации алгоритмов сборки мусора в HostSpot и JRockit JVM. Причины пауз сборки мусора и способы борьбы с ними. Особенности работы с "большими" JVM - 32 гигабайта и больше. Альтернативы сборщике мусора, прямое управление памятью в Java.
Получасовая презентация по Java 9. Конечно, рассказать можно много больше, да и часть выводов прозизносил вслух, но в любом случае, если интересна Java 9, то изучение можно начать со ссылок в конце презентации.
Критика, предложения приветствуются.
Сергій Комлач
— Android розробник в Sticky Password (Чехія).
— Головні напрямки роботи — біометрична ідентифікація, кібер-безпека, кросс-платформенні рішення.
— Досвід у сфері розробки під Мобайл понад 8 років.
— Переможець Opera Mobile Store Awards.
— Спікер та учасник: Lviv Mobile Development Day, UAMobile, Frameworks Day Android, Code'n'Coffee Khmelnitsky, Google DevFest UA.
— Засновник та лідер Google Developers Group Kremenchuk.
This document discusses third party patches for MySQL that provide quick wins and new features. It summarizes five such patches: 1) Slow query filtering which helps identify expensive queries, 2) Index statistics which helps determine unused indexes, 3) An InnoDB dictionary limit which constrains memory usage, 4) A global long query time setting, and 5) A "fix" for InnoDB group commit performance regressions in MySQL 5.0. The document encourages using third party patches to gain features and improvements not yet available in the MySQL core.
The document discusses three common ways to improve performance of a MySQL database that is experiencing high load:
1. Upgrade hardware by adding more RAM, faster disks, or more powerful CPUs. This provides a temporary fix but can become exponentially more expensive and does not address underlying issues.
2. Change MySQL configuration settings like tmp_table_size or sort_buffer_size to optimize for specific bottlenecks shown in global status variables, but there are no "silver bullets" and misconfigurations must be addressed.
3. Improve indexing and tune queries by addressing issues like temporary tables on disk, full table scans, and lack of indexes causing full joins or sorting, which can have long term benefits over simply adding resources
7. Что такое Java Market share в 2002-м году превышал 50%. Снижение доли происходит медленно, и, в основном, в силу продвижения платформы .Net. Технологии Java поддерживают Sun, Oracle, IBM, SAP – почти все, кроме Microsoft :). Java применялась при создании таких систем, как Amazon, Ebay, LinkedIn, Yahoo. Платформа Java – это Ada, AWK, Clojure, Lisp, Forth, Groovy, Haskell, Lua, OCaml, Pascal, PHP, Prolog, Python, Rexx, Ruby, Scala, Scheme, TCL + ещё пара-тройка сотен менее известных или менее актуальных языков. Язык Java – это лучший в мире инструментарий разработчика: Eclipse, Intellij IDEA, NetBeans. Среда разработки Eclipse бесплатна, и вряд ли с чем-либо сравнима по функциональности и количеству дополнительных модулей. 3
10. У Java есть свои проблемы, но они не очень велики и, как правило, разрешимы4
11.
12. Есть проблема скорости обращения памяти: очень быстрая аллокация при НЕКОТОРЫХ алгоритмах работы GC может привести к ложной нехватке памяти: свободная память есть, но сборщик до неё «не добежал».
14. Понимать, каковы свойства имеющихся сборщиков мусора. Их – больше одного и они настраиваются. Знать о существовании других виртуальных машин. Oracle JRockIt. Команды java –client и java –server могут дать разницу в скорости на порядок.
15. Пулы объектов – были стандартным ответом, но есть минусы, и Sun их не рекомендует. 5
16.
17.
18. Нити – целый клубок Подход на основе select – ужасен! Ломка control flow, длинный поиск дескриптора в ядре. Не надо бояться. Практический опыт показал, что 10 000 (десять тысяч) нитей отлично отрабатывают под нагрузкой в 100 миллионов показов в сутки - при нелинейном распределении нагрузки. Пулы нитей – стандартная функциональность (ThreadPoolExecutor). Распределение нитей по ядрам зависит от VM и от режима её работы. Для серверного кода – JRockIt. Не забыть про ограничения системы (ulimit) и внутреннюю синхронизацию. И миллион нитей бесполезен, если все они стоят в очереди к одному семафору. 7
19. Back to Select Библиотека NIO – низкоуровнывый эффективный ввод-вывод. Есть аналог select. Есть memory mapped IO. Есть асинхронный ввод-вывод. Операции выполняются на самом низком из возможных уровней. В Unix операция transferTo, скорее всего, выльется в один системный вызов. FileChannel in = new FileInputStream(source).getChannel(); FileChannel out = new FileOutputStream(target).getChannel(); // JavaVM does its best to do this as native I/O operations. in.transferTo (0, in.size(), out); out.close(); in.close(); 8
20. Тяни-толкай Не всё нужно делать в контексте запроса Кешировать данные. Банально, но работает. Построить по запросу объект-ключ, искать по ключу в стандартном TreeMap – может работать удивительно быстро! Готовить данные, не дожидаясь обращения. Первый Yandex.Market стартовал три часа, но после этого вообще не обращался к дискам. Готовить бинарные данные, отстреливать ответ одним write-ом. Пример – отдача баннера. Стратегия явного отказа при cache miss может быть вполне уместна. Лучше показать журнальную статью без новостей, чем потерять посетителя вообще. 9
21. Инструментарий Конечно, Eclipse Профайлер, в том числе и для программ, работающих в среде сервера приложений – узкие места, граф исполнения. Профайлер памяти – использование памяти разными классами, утечки. Apache JMeter – нагрузочное тестирование, генерация нагрузки. JMX – анализ состояния программы и виртуальной машины в ран-тайме – стандартная функциональность в VM, можно дополнять программу своими функциями мониторинга и управления. 10
24. Избыточная гибкость Java – язык, который спроектирован для того, чтобы облегчить работу программиста. И он это действительно делает. Программирование на Java настолько эффективно, что приводит к изрядной генерализации и абстрагированию кода. В свою очередь, обобщённый код (хороший пример - Swing) допускает чрезвычайно гибкое использование. Но это не всегда нужно. Короче: если выкинуть Websphere и поставить JBoss – производительность может возрасти, а потребность в ресурсах – снизится. JBoss можно заменить на Tomcat. А Tomcat – на Jetty. А можно начать с Jetty, и сэкономить кучу времени! В то же время никто не запрещает при необходимости подняться от Jetty до Tomcat – и так далее. 13
25.
26. Не применяйте сложных механизмов работы с данными, типа ORM, или применяйте их крайне осмотрительно. Отладка производительности Hibernate может вынуть душу даже из админа с каменным сердцем.
27. Протоколированиеи т.п. – это можно делать асинхронно! Gardemarine нельзя убить, лишив его доступа к диску для записи log-файла, потому что протоколирование идёт через thread pool.14
28.
29. Не маргинальная технология - около 15 млн упоминаний по оценке Google. Версия 2.1 в релизе, версия 2.2 готовится к выпуску.
30. Жёсткое ручное управление памятью. Естественно, ссылка на такую память не может покидать пределы realtime кода.
34. Прямой доступ к памяти (возможность написания драйверов).15
35. Digital Zone clients Russian State Corporation RusNano (www.rusnano.com) Adobe (www.adobe.com) Apple (www.apple.com) Yandex (www.yandex.ru) largest Russian search engine Microsoft Russia MET, Russian Ministry of Economic Development Contact information +7 (499) 973-23-80, mailbox@dz.ru,www.dz.ru 127055, Moscow, Sushchevskaya str., house 27, structure 2, 334 office 16