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
AkkaStreamsをちゃんと理解して高速化した話.pdf
Search
nhiguchi
October 19, 2021
Programming
0
430
AkkaStreamsをちゃんと理解して高速化した話.pdf
nhiguchi
October 19, 2021
Tweet
Share
Other Decks in Programming
See All in Programming
rage against annotate_predecessor
junk0612
0
170
「待たせ上手」なスケルトンスクリーン、 そのUXの裏側
teamlab
PRO
0
520
CloudflareのChat Agent Starter Kitで簡単!AIチャットボット構築
syumai
2
490
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
370
OSS開発者という働き方
andpad
5
1.7k
アルテニア コンサル/ITエンジニア向け 採用ピッチ資料
altenir
0
100
プロポーザル駆動学習 / Proposal-Driven Learning
mackey0225
2
1.3k
奥深くて厄介な「改行」と仲良くなる20分
oguemon
1
530
JSONataを使ってみよう Step Functionsが楽しくなる実践テクニック #devio2025
dafujii
1
530
MCPでVibe Working。そして、結局はContext Eng(略)/ Working with Vibe on MCP And Context Eng
rkaga
5
2.3k
基礎から学ぶ大画面対応(Learning Large-Screen Support from the Ground Up)
tomoya0x00
0
450
複雑なドメインに挑む.pdf
yukisakai1225
5
1.2k
Featured
See All Featured
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.4k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7.1k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
810
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
61k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
268
13k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Transcript
AkkaStreamsを ちゃんと理解して高速化した話 2021/10/11 1
自己紹介 今月から悲願のテレビCM放映中! 求人検索エンジン 樋口直人 エンジニア Scala AWS 2
今日話すこと - AkkaStreamsを使おうとしたきっかけ - AkkaStreamsの構成 - AkkaStreamsで速度が出ずにハマった点とどうやって改善したか - AkkaStreamsを使って良かった点 3
AkkaStreamsを使おうとしたきっかけ - プロダクト開発のメイン言語がScala - 大量の求人に対して様々な加工を行うのでストリーム系フレームワークを使いたい 4 加工 大量の求人 加工 加工
保存
AkkaStreamsの構成 5 Source Sink Flow Flow Flow
AkkaStreamsで速度が出ずにハマった点 mapAsyncに設定した並列度で処理が並列化されず全体として速度が遅い 6 Source Sink Flow Flow Flow 32並列を指定しても、実際は 5並列以下で動作している。
CPUはとても余っているのになぜ?
改善点(1. httpClientの変更) 7 Source Sink Flow Flow Flow httpClientであるsttpのバックエンドにOkHttpを使用していたが、Featureが返ってきてたもののどうもブロッ クキングされていたようだ。
バックエンドをAsyncHttpClientに変更することで大きく改善した。
改善点(2. dispatcherに充分なスレッドを割り当て) 8 Source Sink Flow Flow Flow dispatcher-1 dispatcher-2
dispatcher-3 Flowごとにactorのdispatcher(fork-join-executor)を分けていたが、kamonでスレッド数を確認すると設定値 が小さく足りていなかったようだ。 充分な量のスレッドが生成されるようにした
改善点(3.非同期境界に充分な量のバッファを割り当て) 9 Source Sink Flow Flow Flow 各Flowに.asyncをつけると非同期境界ができ、間にバッファができ、 Actorを分離できる。 ただし、バッファのデフォルト値が
16なので、それ以上の並列度が必要な場合は設定値を上げる。 buffer 16 buffer 16
改善点(4.Flow内の要素の処理順序を無視する) 10 mapAsyncを使用すると要素の処理順を保持するため、時間のかかる要素があると Flow内で待ちが発生し てしまう。 mapAsyncUnorderdを用いると順序を無視して処理が終わった要素から後ろに流れるようになる。 1 2 3 4
5 6 7 8 7 8 1 2 5 6 3 4
AkkaStreamsを使って良かった点 - 自動でバックプレッシャーが走りFlowの制御をしてくれるので、実装したり意識した りする箇所がかなり減る。 - Graphをそのままコード上で表現できるので直感的。 11
AkkaStreamsを用いて、設定した並列度通りに動作する高速で安定したストリーム環境 が作れました! AkkaStreamsの思想としてEasyよりもSimpleを目指しているようなので、慣れるまでは 少し大変でしたが、とても便利で使いやすいです! 12 完