Меня зовут Дмитрий, я специалист по тестированию в студии IT Territory. За 17 лет мы выпустили более 15 успешных игровых проектов с общей аудиторией около 100 млн игроков по всему миру. Вы можете быть знакомы с нами по таким проектам, как Аллоды Онлайн, Hawk, Space Justice, World Above, Rush Royale. И в этом посте я расскажу о том, как мы проводим нагрузочное тестирование игровых серверов.
events, а у нее поле ts — ровно то самое время, по которому мы хотим эти записи упорядоченно показывать:CREATE TABLE events(
id
serial
PRIMARY KEY
, ts
timestamp
, data
json
);
CREATE INDEX ON events(ts DESC);cur.execute("SELECT * FROM events;")
rows = cur.fetchall();
rows.sort(key=lambda row: row.ts, reverse=True);
limit = 26
print(rows[offset:offset+limit]);
В продолжение рубрики "конспект админа" хотелось бы разобраться в нюансах технологий ОЗУ современного железа: в регистровой памяти, рангах, банках памяти и прочем. Подробнее коснемся надежности хранения данных в памяти и тех технологий, которые несчетное число раз на дню избавляют администраторов от печалей BSOD.
Реализация инфраструктуры 1С на базе Linux тема древняя, но до сих пор актуальная. Мы недавно публиковали статью Сервер приложений 1С на Linux, но остался открытым вопрос реальной производительности в сравнении с решением под Windows. Тестирование проводилось и в ручном режиме, но для объективности результатов я опубликую итоги теста Гилева, прошедшего на одной и той же аппаратной платформе с использованием разных ОС: Linux CentOS 7 и MS Windows Server 2012.
PSU firmware is outdated.
Когда я впервые увидел такую надпись при опросе версий прошивок HP DL380, то был несколько обескуражен. Эм, ну ладно, если очень нужно – скачай и поставь. Но что за софт может быть в банальном блоке питания? Оказалось, что для диагностики местной системы жизнеобеспечения и обработки отказов по питанию. Там натуральный кластер из блоков питания, со своим арбитром и логикой. Под катом рассказ об устройстве такого "кластера" и о том, почему 2 x 1400 = 2300W.
Когда в проекте используется составной B-tree индекс, важно не просто "создать индекс", а сделать это правильно — иначе запросы могут не только не ускориться, но и начать работать медленнее. Возникает логичный вопрос: как выбрать порядок колонок, чтобы индекс действительно работал эффективно? Брутфорсом? По интуиции? По селективности?
В этой статье я расскажу, как подходить к построению составных индексов в PostgreSQL, на что реально влияет порядок колонок. Также разберём простое правило ESR, которое помогает упростить выбор и получать стабильный прирост производительности на всех стендах.
Переход на микросервисы – это часто как переезд из тесной, но понятной коммуналки (монолита) в огромный город с кучей отдельных квартир. Свободы больше, масштабироваться проще, команды независимы – красота! Но тут же вылезает проблема, о которую разбиваются многие корабли: как поддерживать порядок и целостность данных, когда они размазаны по десяткам этих "квартир"-сервисов со своими собственными базами данных?
Старый добрый ACID, который спасал нас в монолитах с одной большой базой, здесь уже не помощник. Пытаться натянуть на микросервисы классические распределенные транзакции с двухфазным коммитом (2PC) – это почти всегда путь к страданиям. Представьте: один сервис захватывает блокировку, ждет подтверждения от другого, тот ждет третьего... Чуть что не так – вся цепочка висит, пользователи ждут, система тормозит, доступность падает. Звучит знакомо? Именно поэтому умные люди придумали альтернативу – паттерн, известный как Saga.
Отправляем запрос на 20 000 000 евро, на перестановку 900 ордеров на бирже. Что может пойти не так?
Сегодня я расскажу, как не терять пару миллиардов клиентских денег, когда уж очень нужно что-то массово сделать на бирже. Этот текст про неявную и, казалось бы, незаметную проблему, которая ждет нас в недрах работы с любыми запросами, которые могут исполниться не до конца – в частности, с HTTP-запросами. Удивительно, как мало об этой проблеме думают и насколько мало инструментов для её решения.
Задача была такова – реализовать массовое управления биржевыми ордерами, причём не только в рамках одной биржи, а в целом по всей планете. И чтобы оно точно отработало.
В повествовании будут клиенты, серверы и котики. С котиками всегда интереснее.
Привет Хабр! Последняя статья про инструменты для профилирования php датируется аж 2018 годом. Но все перечисленные решения разработаны много лет назад и имеют недостатки: древний интерфейс btp (аналог pinba), оверхед xhprof и необходимость ручного запуска phpspy на stage.
Я тимлид в рекомендательном сервисе Zoon и перед моей командой стояла цель найти инструменты, которые профилируют весь код на проде 24/7 и хранят данные. Инструменты, с которыми могут работать рядовые разработчики, без доступа к проду. Инструменты, которые позволяют находить "бутылочные горлышки" за 30 секунд.
В конце 2021 года показался свет в конце туннеля, в виде системы на основе семплирующего eBFP профайлера: prodfiler.
С какими трудностями мы столкнулись при настройке и что вышло в итоге - под катом.
В этой статье я хочу в научно-популярной форме рассказать об оптимизации времени отклика в торговых платформах бирж и банков (HFT). Для справки речь идет о временах от сотен наносекунд до сотен микросекунд. Для большинства других приложений многие приведенные ниже методы оптимизации неактуальны просто в силу отсутствия столь жестких требований.
Обычно мы рассматриваем производительность в единицах пропускной способности. Например в Гигафлопах. Задача оптимизации в таких случаях сводится к выполнению максимального количества вычислений за единицу времени или решение задачи за минимальное время. Дизайн процессора рассчитан в первую очередь на достижение максимального количества вычислений за единицу времени и стандартные техники оптимизации на то же самое.
Однако существуют приложения где важнее время отклика, например торговые платформы в компьютерном трейдинге (HFT), поисковики, робототехника и телеком. Время отклика – это время выполнения «единичной» операции данного типа, например от получения пакета с текущими котировками с биржи до посылки заказа на биржевую операцию. На самом деле время отклика и пропускная способность (количество операций данного типа в единицу времени) тесно связаны, но разница – принципиальна. Увеличить пропускную способность часто можно просто добавив железа (больше серверов), но улучшить время отклика подобным образом проблематично (кроме случаев пиковых нагрузок).
В команде эксплуатации подумали, что наш опыт с Microsoft SQL в нагруженной среде больше нельзя скрывать, и потому родилась эта статья. В ней я расскажу о нюансах работы с этой СУБД из практики.
Microsoft SQL Server давно нашел свое место в семействе продуктов Яндекс.Денег и успешно решает задачу сбора разрозненной информации обо всех операциях из множества отдельных сервисов. Без такой сборки воедино нельзя было бы отследить платеж, собрать статистику или решить проблему.
Все сказанное далее будет полезно администраторам крупных БД – тем, кто заботится о быстрой и точной работе аналитики Microsoft SQL Server 2012-2014.
Если информация окажется вам полезной и интересной — обязательно дайте знать в комментариях, чтобы автор не расслаблялся.
