Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Web API サーバーとしての Elixir の可能性
Search
Naoya Ito
August 28, 2015
Technology
56
11k
Web API サーバーとしての Elixir の可能性
API Meetup Tokyo #9 での発表資料です
Naoya Ito
August 28, 2015
Tweet
Share
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
naoya
18
6k
Functional TypeScript
naoya
15
6.3k
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
72
35k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
8
3.2k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
90
76k
関数型プログラミングと型システムのメンタルモデル
naoya
62
100k
TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
29
35k
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
67
24k
「問題から目を背けず取り組む」 一休の開発チームが6年間で学んだこと
naoya
144
60k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ABEMAにおける 生成AI活用の現在地 / The Current Status of Generative AI at ABEMA
dekatotoro
0
450
Telemetry APIから学ぶGoogle Cloud ObservabilityとOpenTelemetryの現在 / getting-started-telemetry-api-with-google-cloud
k6s4i53rx
0
160
九州の人に知ってもらいたいGISスポット / gis spot in kyushu 2025
sakaik
0
210
なごミュ@SPAJAM2025 第二回予選
1901drama
0
110
R-SCoRe: Revisiting Scene Coordinate Regression for Robust Large-Scale Visual Localization
takmin
0
160
Autonomous Database Serverless 技術詳細 / adb-s_technical_detail_jp
oracle4engineer
PRO
18
52k
夏休みWebアプリパフォーマンス相談室/web-app-performance-on-radio
hachi_eiji
1
270
Oracle Base Database Service:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
1
20k
メルカリIBIS:AIが拓く次世代インシデント対応
0gm
2
470
工業高校で学習したとあるエンジニアのキャリアの話
shirayanagiryuji
0
120
あなたの知らない OneDrive
murachiakira
0
140
AIと描く、未来のBacklog 〜プロジェクト管理の次の10年を想像し、創造するセッション〜
hrm_o25
0
110
Featured
See All Featured
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
39k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
25
1.8k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
780
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
560
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7.1k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
301
21k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
329
21k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.5k
Transcript
8FC"1*αʔόʔͱͯ͠ͷ &MJYJSͷՄೳੑ /BPZB*UP ,BJ[FO1MBUGPSN *OD "1*.FFUVQ5PLZP
ࡢࠓ͜Μͳ͜ͱ͋Γ·ͤΜ͔ • ͨͩͷ+40/"1*ʹ3BJMTͰŋŋŋ – ϋΠτϥϑΟοΫͳҊ݅Ͱ͍ͮΒ͍ – ཁ݅ʹରͯ͠ϝϞϦϑοτϓϦϯτ͕େ͖͗͢ – ଓ͕ଟ͍ͱεέʔϧ͠ͳ͍
– োੑʹෆ҆ • ʮεύΠΫͨ͠ͷͰམͪ·ͨ͠ʯͰࡁ·͞Εͳ͍ɻࠂ αʔόʔͱ͔
,BJ[FO1MBUGPSNͰŋŋŋ • ҎԼͷέʔεͰ࣮ࡍʹ͋ͬͨ – ࠂ৴ͷ֎෦αʔόʔͱͷΓͱΓ • ଟྔͷଓ – 3FEJTͱ*0ͯ͠ฦ͢Δ͚ͩͷ"1*αʔόʔ •
ཁ݅γϯϓϧɻෳࡶͳ.PEFM7JFXཁΒͳ͍ • ͰεύΠΫͰམͱͨ͘͠ͳ͍ ͻͱ·ͣ/PEFKTͰ ରԠͨ͠
親 子 fork() ϚϧνϓϩηεϞσϧʹΑΔฒߦॲཧ ྫ3BJMTͷ࣮ߦڥ
1SPT$POT • 1SPT – ҆શ • ϦΫΤετ͝ͱʹϝϞϦۭؒ㱺Ϋϥογϡͯ͠ ଞʹӨڹ͠ͳ͍ – ϓϩάϥϛϯάϞσϧ͕୯७
ಉظͰ0, – ϚϧνίΞ • $POT – εέʔϥϏϦςΟʹ • ϝϞϦେ㱺࠷େϓϩηεಉ࣌ฒߦ্ݶ • 04ϓϩηεεϨουͷίϯςΩετεΠον
࣌ؒ A B A C D B ・・・ select() /
epoll() ίϯςΩετ εΠον ΠϕϯτۦಈϞσϧʹΑΔฒߦॲཧ ྫ&WFOU.BDIJOF /PEFKT
1SPT$POT • 1SPT – εέʔϥϏϦςΟ ߴ͍ฒߦॲཧੑೳ • ϝϞϦϑοτϓϦϯτখ͍͞ •
ಉ࣌ଓ͕૿͑ͯεέʔϧ • $POT – োੑʹ • མͪΔͱ͖શ෦མͪΔ • ϝϞϦϦʔΫ͜Θ͍ – ϓϩάϥϛϯάϞσϧ͕ෳࡶ˞/PEFKTͩͱͦΕ΄ͲͰͳ͍ – ϚϧνίΞ$16Λ͍ͮΒ͍
τϨʔυΦϑ • ฒߦॲཧੑೳՔ͛ͳ͍͕҆શͰ୯७ͳ Ϛϧνϓϩηε εϨου Ϟσϧ͔ • ฒߦॲཧੑೳ͕ߴ͍͕ӡ༻ʹؾΛݣ͏Πϕ ϯτۦಈϞσϧ͔ ͙͵͵ŋŋŋ
ͦ͜Ͱ&SMBOHͰ͢
&SMBOHͷ࣮ߦڥ • #&". &SMBOH7. – ܰྔϓϩηεŋŋŋ࣮ߦίϯςΩετ • খ͍͞ϫʔυɺىಈʹdϚΠΫϩඵ – ฒߦॲཧੑೳ͕ߴ͍ •
7.͕ܰྔϓϩηεΛεέδϡʔϦϯά – 7.εϨουຖʹϥϯΩϡʔ – ཪଆͰඇಉظεϨουϓʔϧ ref: h+p://www.erlang-‐factory.com/upload/presenta=ons/708/HitchhikersTouroEheBEAM.pdf
ΞΫλʔϞσϧ ϝοηʔδύογϯά ͯ͢ίϐʔ 4IBSFE/PUIJOH ϝʔϧϘοΫεʹ ΩϡʔΠϯά
&SMBOHͰͷ ωοτϫʔΫαʔόʔ • ϦΫΤετʹܰྔϓϩηε – ҆શ • ܰྔϓϩηεŋŋŋಠཱ࣮ͨ͠ߦίϯςΩετ • 4IBSFE/PUIJOHŋŋŋ͋Δϓϩηε͕Ϋϥογϡ ͯ͠ͳ͍
– ߴ͍ฒߦॲཧੑೳ • ܰྔŋŋŋϝϞϦϑοτϓϦϯτখ͍͞ • Ϣʔβʔϥϯυ04ͷίϯςΩετεΠονͳ ͠
&SMBOHͷϝϞϦϞσϧ • QFS1SPDFTT($ – ϓϩηεຖʹ($ • άϩʔόϧ($ͩͱશମʹӨڹ͢Δ • ϓϩηε –
4IBSFE/PUIJOH – ϓϩηε)FBQ • ($ܰྔϓϩηεຖʹΒͤɺཁΒͳ͘ͳͬͨΒഇغ ؆ ୯Ͱޮ͕Α͍ ҆ఆͨ͠Ԡੑೳ ߴ͍োੑ
4VQFSWJTPS Supervisor ϓϩηε ࢹ ʮಥવͷࢮʂʯ ϓϩηεࢮΜͩ͠ɺઓུ ʹ߹Θͤͯ࠶ىಈ͠ͱ͘ Θ crash
-FUJUDSBTI • ࣦഊʹඋ͑ͳ͍ɻྫ֎Λั·͑ͳ͍ • 4VQFSWJTPSͰࢹ͓͍ͯͯ͠ɺͦͷ· ·ى͜͢ͳΓύϥϝʔλม͑ͯϦτϥΠ͞ ͤΔͳΓŋŋŋ ނোରԠϞσϧ͕ ݴޠج൫Ͱఏڙ
/PEFKTWT&SMBOH • /PEFKTWT&SMBOH – IUUQLVFOJTIJIBUFOBEJBSZKQFOUSZ – ނোϞσϧɺίʔυมߋɺίʔυҠಈɺແఀࢭΞοϓάϨʔυɺ ͜͏͍͏ͷͬͯYͰμϯλΠϜͷγεςϜͩͱେࣄͩΑ Ͷɻ
+PF"SNTUSPOH – ݁ہੑೳΑΓނোੑͳΜͩΑͶᴷͦΕͳ
Ͱ&SMBOHͳΜͰ͠ΐ͏
ͦ͜Ͱ&MJYJS
&MJYJS • &SMBOH7.ͷ্Ͱಈ͘ݴޠ – &SMBOH7.ͷڧΈ ฒߦॲཧੑೳɺোੑ Λͦͷ··ʹɺγϯ λοΫεΛೃછΈ͘͢ • KPTFWBMJN&SMBOHͰݟͨ͜ͱΈΜͳؾʹೖ͚ͬͨͲɺݟͳ͔ͬͨ͜ͱ
ΈΜͳݏ͍ – &SMBOHͱ૬ޓޓ – 051ͪΖΜ͋ΔΑ • ϞμϯͳύοέʔδཧγεςϜɺ-B[ZίϨΫγϣϯ 4USFBN ɺ ϓϩτίϧͳͲͷՃཁૉ • ৄ͘͠ – IUUQTTQFBLFSEFDLDPNOBPZBFMJYJSHPTIBPKJF
None
Ͱ8FC"1*࡞Δͷ ͍͠ΜͰ͠ΐ͏
1IPFOJYᴷ&MJYJSPO3BJMT
None
1IPFOJY Cowboy Plug Phoenix .JEEMFXBSF )5514FSWFS &SMBOH1SPDFTT 3FFRVFTU
ϕϯνϚʔΫ ref: h+p://www.li+lelines.com/blog/2014/07/08/elixir-‐vs-‐ruby-‐showdown-‐phoenix-‐vs-‐rails/ $ ./wrk -‐t12 -‐c800 -‐d180S -‐-‐timeout 2000
"http://tranquil-‐brushlands-‐6459.herokuapp.com/showdown" Running 3m test @ http://tranquil-‐brushlands-‐6459.herokuapp.com/showdown 12 threads and 800 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/-‐ Stdev Latency 318.52ms 139.92ms 1.39s 82.03% Req/Sec 224.42 57.23 368.00 68.50% 484444 requests in 3.00m, 0.99GB read Socket errors: connect 0, read 9, write 0, timeout 0 Requests/sec: 2691.03 Transfer/sec: 5.65MB $ ./wrk -‐t12 -‐c800 -‐d180S -‐-‐timeout 2000 "http://dry-‐ocean-‐9525.herokuapp.com/showdown" Running 3m test @ http://dry-‐ocean-‐9525.herokuapp.com/showdown 12 threads and 800 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/-‐ Stdev Latency 3.07s 2.06s 8.36s 70.39% Req/Sec 24.65 9.97 63.00 67.10% 54256 requests in 3.00m, 122.50MB read Socket errors: connect 0, read 1, write 0, timeout 0 Requests/sec: 301.36 Transfer/sec: 696.77KB Phoenix Rails w/ Puma ॾ݅͋ΔͷͰߟࣗݾͰɻ 1IPFOJY͕ൺֱ͍ͯ͠ͷؒҧ ͍ͳͦ͞͏
΄͔ • &MJYJSຊ൪Քಇ࣮ – υϦίϜ͞Μɺ%"6ສͷ"Eͷ"1* • GBMPPENBSV &MJYJSͷ(SBQF • IUUQXXXTMJEFTIBSFOFUPISTIJCVZBFYFMJYJS
• 1IPFOJYͷ$IBOOFM – ଓܰྔϓϩηεͰॲཧ͢Δϝοηʔδ ϋϯυϥ • 8FC4PDLFU
ྑ͍͜ͱ͔Γݴ͍·͕ͨ͠ŋŋŋ • ฒߦੑೳ͕ߴ͍ɺԠੑೳ͕ྑ͍ͱݴ͕ͬͨʮܭࢉ͕ ͍ʯͱݴͬͯͳ͍ – 1IPFOJYελοΫ3BJMTΑΓ͍ɺ͚Ͳ – ಈతܕ͚ݴޠͰ͢͠ – ˞ҰԠ)J1&ʹ͢Δͱ͘ͳΔΑ͏
• ؔܕݴޠͱͯͦ͜͠·ͰߴػೳͰͳ͍ • ݸਓతͳ େنӡ༻ͯ͠ͳ͍ͷͰ$POTΛޠΔʹ ݟΓͳ͍ • &MJYJSྲྀߦΔ͔·ͩະ – ϓϩμΫγϣϯೖࣄྫ·ͩ͜Ε͔Β
લฤॻ͖·ͨ͠ɻ ޙฤ࣍߸Ͱ
None