社内勉強会のLTで当たり前なことを大まじめに話してみました。

1. WEB時代の
大富豪的プログラミング
のススメ
@chimerast
たけうちひでゆき

2. 自己紹介
• たけうちひでゆき
• 肩書き: 永遠のNEET
• Twitter: @chimerast

3. 富豪的プログラミング
• メモリや実行効率を気にしないでお気楽にプロ
グラムを作る
• 条件が変わる度にすべての計算や表示を行なう
by 増井俊之 (富豪化理論研究家)
1996/10/14
http://www.pitecan.com/fugo.html

4. memcachedの功罪
• 猫も 子もmemcached
• キャッシュが欲しい?
じゃあmemcachedで。
• そんな装備で大丈夫か？

5. じゃあ、何使えばいいの？

6. In-Process Cache

7. In-Process Cache
• Map<String, T> cache
= new HashMap<String, T>();
• var cache = {};
• %cache = ();

8. In-Process Cacheの利点
• ネットワークコストがかからない！
• Serializationコストがかからない！
• 注: ちゃんとキャッシュ用途で使うならLRUアルゴリズム等による破
棄を実装したモジュールを使うこと
• あとThread-safeかどうかも重要

9. データ数による速度の違い
Nop LocalMemcached RemoteMemcached InProcessCache
800ms
600ms
400ms
200ms
0ms
1 10 100 1000 10000
get() size=64kb, loop=1000, thread=1

10. 同時アクセス数による速度の違い
Nop LocalMemcached RemoteMemcached InProcessCache
7000ms
5250ms
3500ms
1750ms
0ms
1 10 20 50 100
get() size=64kb, count=10000, loop=1000

11. 同時アクセス数による速度の違い
単位: ms 1 10 20 50 100
Nop 0.518 2.243 0.397 0.406 2.884
LocalMemcachd 454.321 907.012 1582.445 3896.407 6626.150
RemoteMemcachd 664.972 737.439 1168.138 2866.942 5642.771
InProcessCache 5.846 63.923 99.005 168.975 180.256
get() size=64kb, count=10000, loop=1000

12. 実験環境
• Java: In-Memory CacheはGuavaのCacheBuilderを
使用
• MacBook Pro
Retina, Mid 2012
• 2.3 GHz Intel Core i7
• 8 GB 1600 MHz DDR3
• https://github.com/chimerast/cachebench

13. In-Process Cacheで
できないこと
• 本当に大規模なキャッシュ(数TBとか)
• セッションオブジェクトの共有
• forkするようなcgiとかphpとか

14. まとめ
• それほんとにmemcachedがマッチして
るの？
• メモリなんて最近安いんだから、
APサーバにメモリを64GBでも積んで
In-Process Cacheを使えばいいじゃない