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
0
300
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
Tweet
Share
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
1.1k
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
2.3k
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 / frontend_night_1
kikunantoka
3
1.5k
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
1.3k
Gatsby.jsとNetlifyとの付き合い方 / gatsby-js-and-netlify
kikunantoka
3
570
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
620
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
1.8k
20万RPMを捌くRailsアプリケーションの作り方
kikunantoka
0
790
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
500
Other Decks in Technology
See All in Technology
Classmethod AI Talks(CATs) #20 司会進行スライド(2025.04.10) / classmethod-ai-talks-aka-cats_moderator-slides_vol20_2025-04-10
shinyaa31
0
130
YOLOv10~v12
tenten0727
3
850
AWSのマルチアカウント管理 ベストプラクティス最新版 2025 / Multi-Account management on AWS best practice 2025
ohmura
3
200
フロントエンドも盛り上げたい!フロントエンドCBとAmplifyの軌跡
mkdev10
2
230
データベースで見る『家族アルバム みてね』の変遷 / The Evolution of Family Album Through the Lens of Databases
kohbis
4
1.1k
Рекомендации с нуля: как мы в Lamoda превратили главную страницу в ключевую точку входа для персонализированного шоппинга. Данил Комаров, Data Scientist, Lamoda Tech
lamodatech
0
140
2025年春に見直したい、リソース最適化の基本
sogaoh
PRO
0
460
いつも初心者向けの記事に助けられているので得意分野では初心者向けの記事を書きます
toru_kubota
2
260
はじめてのSDET / My first challenge as a SDET
bun913
1
190
システムとの会話から生まれる先手のDevOps
kakehashi
PRO
0
210
Spring Bootで実装とインフラをこれでもかと分離するための試み
shintanimoto
3
150
20250408 AI Agent workshop
sakana_ai
PRO
15
3.3k
Featured
See All Featured
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
328
24k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
9
740
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
33
6.5k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
52
2.4k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.2k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
21k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Bash Introduction
62gerente
611
210k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
430
65k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
178
52k
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