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
今日から始める Flood.io / fuka-taisaku-night-01
Search
kikunantoka
February 06, 2019
Technology
360
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
今日から始める Flood.io / fuka-taisaku-night-01
- ギフティでの負荷対策の重要性
- Flood.io について
- Flood.io の活用
- 30万RPM を耐えるためにやったこと
kikunantoka
February 06, 2019
More Decks by kikunantoka
See All by kikunantoka
個人開発しているサービスのインフラをAWSからGCPに載せ替えた話 💪 / kojin_kaihatsu_night_3
kikunantoka
0
1.3k
Gatsby.jsとCloud Functionsで毎週自動でコンテンツが更新され続けるフレームワーク比較サイトを作った話 / gotanda_js_13
kikunantoka
1
2.4k
Gatsby.jsとCloud Functionsで毎週自動でコンテンツが更新され続けるフレームワーク比較サイトを作った話 / frontend_night_1
kikunantoka
3
1.8k
サービスがゼロからN億円規模になるまに実践した7つのやっていき / 7_yatteiki_battle_conference_u30_2019
kikunantoka
1
1.4k
Gatsby.jsとNetlifyとの付き合い方 / gatsby-js-and-netlify
kikunantoka
3
640
Gatsby.jsで導入事例をバシバシ読めるSPAなLPを作った話 / gatsby-js-for-biz-lp
kikunantoka
2
740
Gatsby.jsで導入事例をバシバシ読めるSPAなLPを作った話 / gatsby-js-for-biz-lp
kikunantoka
1
1.9k
20万RPMを捌くRailsアプリケーションの作り方
kikunantoka
0
860
MVPに絞ったら個人開発でもちゃんとリリースできた話
kikunantoka
1
570
Other Decks in Technology
See All in Technology
どうして今サーバーサイドKotlinを選択したのか
nealle
0
210
小さいから、全部わかる。— 常駐AI "xangi" のすすめ
sugupoko
0
270
AI Agent SaaS を支える自社仮想化基盤への挑戦と実運用 / ai-agent-saas-virtualization
flatt_security
2
3k
AI時代のエンジニアキャリアについて今一度考える
sakamoto_582
2
1.3k
なぜ私たちのSREプラクティスはなかなか機能しないのか 〜システムより先に組織を見る〜 / Why our SRE practices aren't really working
vtryo
2
2.7k
SRE依存からの脱却 運用を開 発チームへ移す、 フルサイ クル開 発体制の実践
joooee0000
0
1.9k
プロンプト_きのこカンファレンス2026_LT
yurufuwahealer
0
140
ZOZOTOWNの進化と信頼性を両立する負荷試験
zozotech
PRO
0
140
プライバシー保護の理論と実践
lycorptech_jp
PRO
1
250
脱金融のフューチャー・デザイン / Future Design Beyond Finance
ks91
PRO
0
140
Claude Codeとハーネスについて考えてみる
oikon48
18
8.8k
Mastraエージェント、どのクラウドにデプロイする?
minorun365
PRO
2
170
Featured
See All Featured
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.8k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.7k
BBQ
matthewcrist
89
10k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.3k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
150
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
350
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
280
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
990
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
230
23k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
430
Transcript
ࠓ͔Β࢝ΊΔ Flood.io גࣜձࣾΪϑςΟ ٠ ࢙و ෛՙରࡦ Night #1 @ΪϑςΟ on
2018/02/06
ࣗݾհ about: name: Fumitaka Kikukawa twitter: @kikunantoka job: engineer work_at:
giftee Inc. // giftee is a good company. url: https://kikunantoka.com
ࣗݾհ
ࣗݾհ https://nakamy.com
͍͑ͨ͜ͱ • ΪϑςΟͰͷෛՙରࡦͷॏཁੑ • Flood.io ʹ͍ͭͯ • Flood.io ͷ׆༻ •
30ສRPM Λ͑ΔͨΊʹͬͨ͜ͱ
ΪϑςΟͰͷෛՙରࡦ ͷॏཁੑ
ࣄۀ༰
ࣄۀ༰
ࣄۀ༰
giftee for Buisness
୲͍ͯ͠ΔϓϩμΫτ ʢࣾͰ($1ͱུ͞Εͩ͢ʜʣ HJGUFFΠϯελϯτΟϯGPS5XJUUFSͷڧΈᶃ நબ͔Βܠͷఏڙ·ͰҰؾ௨؏Ͱ͝ఏڙ நબγεςϜ ʢΠϯελϯτΟϯʣ σδλϧΪϑτͷఏڙ ʢछྨҎ্ͷܠʣ ϦΞϧλΠϜʹநબɺ ͦͷͰܠΛ༩
LINEೝূͷύλʔϯఏڙ HJGUFFΠϯελϯτΟϯGPS-*/&ͷڧΈᶃ ©2018 gi)ee Inc. all rights reserved J நબ͔Βܠͷఏڙ·ͰҰؾ௨؏Ͱ͝ఏڙ
நબγεςϜ ʢΠϯελϯτΟϯʣ σδλϧΪϑτͷఏڙ ʢछྨҎ্ͷܠʣ ϦΞϧλΠϜʹநબɺ ͦͷͰܠΛ༩
ΊͬͪΌΞΫηεདྷΔ • ༑ͩͪ 2300ສͷΞΧϯτͰΩϟϯϖʔϯΛ࣮ࢪͨ݁͠Ռ ʊਓਓਓਓਓਓਓਓਓਓਓʊ ʼɹ࠷େ 30ສRPMɹʻ ʉY^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^ʉ
Flood.io ʹ͍ͭͯ
Flood.io ͱ • ΫϥυϕʔεͷϩʔυςεταʔϏε
Flood.io ͱ • Selenium, JMeter ( + ruby-jmeter) , Gatling
• ͖ͳςετπʔϧΛ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ • طʹGatlingͷςετίʔυ͕͋ͬͨͷͰɺGatlingΛ࠾༻
Flood.io ͱ • Ձ֨ • 50 Node Hours Ͱ 33,000ԁఔʢैྔׂҾ͋Γʣ
Flood.io ͷྑ͍ • Ϋϥυ্Ͱؾܰʹϩʔυςετ͕Ͱ͖Δ • ϊʔυͷεέʔϧΞοϓ͕؆୯ • ݁Ռ͕ϏδϡΞϥΠζ͞ΕΔ • Web্Ͱ݁Ռͱςετέʔεͷཧ͕Ͱ͖Δ
• ςετ݁ՌγΣΞ༻ͷϦϯΫͰڞ༗Ͱ͖Δ
Flood.io ͷѱ͍ • ϩάͷอ༗ظ͕ؒ1ϲ݄ఔ • ςετέʔεͱΤϥʔݪҼͷηοτͰཧ͍ͨ͠߹ʹෆ ศ
σϞ
Flood.io ͷ׆༻
New Relic ͰϘτϧωοΫΛಛఆ • Flood.io ͰෛՙΛ͔͚ͨ࣌ͷ༷ࢠΛϞχλϦϯά͢Δ
ෛՙݕূΛ܁Γฦ͢ • ϩʔυςετΛ͢Δ • ϘτϧωοΫ͕ݟ͔ͭΔ • ϘτϧωοΫΛվળ͢Δ • Λ܁Γฦ͢
ෛՙݕূΛ܁Γฦ͢ • ϩοΫॲཧʹΑͬͯɺλΠϜΞτ • ϩοΫॲཧͷൣғͷվળ • ίωΫγϣϯϓʔϧ͕Γͳ͘ͳΔ • DBͷઃఆͷमਖ਼ •
RDSʹଓͰ͖ͳ͘ͳΔ • ΠϯελϯελΠϓͷมߋ
ϘτϧωοΫʹͳΓ͍͢ϙΠϯτ • σʔλ͕૿͑Δ͜ͱʹΑͬͯੑೳྼԽ͠ͳ͍͔ • εϩʔΫΤϦΛ͍͛ͯͳ͍͔ • ϩοΫॲཧͷൣғ͕͗͢ͳ͍͔ • σουϩοΫ͍ͯ͠ͳ͍͔ •
ແବͳΠϯελϯεΛੜ͍ͯ͠ͳ͍͔ • ੩తϑΝΠϧCDN৴͢Δ
ҙ • AWSࣄલʹϩʔυςετ͢ΔࢫΛ͓͑ͯ͘ • ಉҰIP͔ΒҰఆҎ্ΞΫηε͕͋Δͱ߈ܸͱΈͳ͞ΕΔ • AWS LoftͷαϙʔτΤϯδχΞਃग़ͨ͠΄͏͕ྑ͍ ͱͷݟղ
30ສRPM Λ͑ΔͨΊʹ ͬͨ͜ͱ
εέʔϧΞοϓͰ͖ΔΑ͏ʹ͓ͯ͘͠ • Elastic Beanstalk
εέʔϧΞοϓͰ͖ΔΑ͏ʹ͓ͯ͘͠ • Amazon Aurora • RDS for MySQL͔ΒҠߦͨ͠ • ϑΣΠϧΦʔόʔػೳΛ͏͜ͱͰɺΠϯελϯελΠϓ
ͷมߋ࣌ͷμϯλΠϜ͕5ඵఔʹ • ॻ͖ࠐΈIOPS͔Βͷ։์
DBͷઃఆΛݟ͢ • DB ͷ Pool Puma ͷ Thread ɺWorker
ద͔ • DB ͷ Pool -> Puma ͷεϨου • Puma ͷ Worker -> CPUͷίΞ • Puma ͷ Thread -> CPU༻ͱ૬ஊ
࠷৽ͷΠϯελϯελΠϓΛ͏ ໊લ W$16 3". $16ΫϨδοτ࣌ؒ ྉۚ࣌ؒ UTNBMM
64% UTNBMM 64% • ίεύ͕ྑ͍ • Puma ͷ Worker Λ 2 ʹͰ͖Δ -> 2ഒͷεϨου • ͨͩ͠ɺAWSଆͰϦιʔε͕Γͳ͘ͳΔϦεΫ͕͋Δ
WebαʔόΛཱͯ·͘Ε͍͍͍ͬͯ͏Ͱͳ͍ • db.r4.16xlargeͷ߹ • 32 Threads x 2 Workers •
1͋ͨΓ 64 Threads • 6000 / 64 = 93.75 • 92͙Β͍͕ݶքʂ
ͪΌΜͱਓΛೖΕΔ • 1ਓͩͱӡ༻ਏ͍ • 2ਓ͍Εɺਏ͍͜ͱʹɺتͼ2ഒʹ • ͓ۚΛՔ͙ • Λ্͛Δ
ίϚʔγϟϧ • We are hiring!!! - Ұॹʹಇؒ͘Λืूதʂ ձһສਓಥഁʂ ࠃ/PͷΧδϡΞϧΪϑταʔϏε