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台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■しかく JASM (TSMC日本法人) 熊本工場:28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ?というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 & OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
Webアプリ負荷試験ガイド 目次 Webアプリ負荷試験ガイド 目次 前置き 時間がない人向け要約 about me 何故負荷試験を行うのか 負荷試験ツール 負荷掛けるツール 負荷計測 負荷の可視化 負荷試験の流れ 負荷試験スケジュールについて 注目すべきポイント シナリオ作成 アカウント情報は自動生成出来るようにする DB分割を行ってる場合はDB分割を意識したシナリオを用意する。 負荷試験元 http or https サーバ1台 サーバ単体での負荷 アプリの正常性の確認 サーバ複数台 KVS Memcached Redis RDB 問題になりやすいDB キャッシュの話 大前提 注意すべき点 CDNやProxyレベル local cache or remote cache local cache or memory cache(in app cache) references 更新情報 前
2020年10月19日 富士通株式会社 東京証券取引所様の株式売買システム「arrowhead」で発生した障害の原因と対策について 本日、株式会社東京証券取引所(以下、東京証券取引所)様より、さる10月1日に発生した東京証券取引所様の株式売買システム「arrowhead」の障害に関しての発表がありました。 東京証券取引所様、ならびに投資家の皆様、市場関係者をはじめ多くの皆様方に多大なるご迷惑をおかけいたしましたこと、あらためてお詫び申し上げます。 下記のとおり、本障害の根本原因および当社の品質保証体制の強化について、ご説明させていただきます。今後こうした事態を二度と起こさぬよう、再発防止に向け、全力を挙げてまいります。 記 東京証券取引所様の株式売買システム「arrowhead」障害の根本原因について (1)発生事象について 東京証券取引所様に共有ディスク装置として納入した当社ストレージ製
この記事の狙い この記事は、端的に言えば この図が言わんとしていることを理解できるようになるための解説を目指しています。 昨今のプログラミング環境において、メモリの管理方法やその実態は、詳細を知らずとも目的を達成できるようになっています。といっても、実際にはメモリは無尽蔵に使えません。制約が厳しい環境下で動かさねばならないプログラムもありますし、多少潤沢に使える環境であっても、無駄に浪費するよりは、必要最低限のメモリで効率よく動作するプログラムの方が、多くの場面においては良いプログラムと言えるでしょう。 メモリのことなど知らなくてもプログラムを書けるのは一つの理想ではありますが、現実的にはその裏に隠されている(抽象化されている)仕組みを知っておいたほうが有利です。また、昨今のレトロゲームにおけるタイムアタックで駆使されるメモリ書き換えのテクニックなども、何故そういったことが可能なのかを知る
世界中のITエンジニアが悩まされている原因不明でテストが失敗する「フレイキーテスト」問題。対策の最新動向をJenkins作者の川口氏が解説(前編)。DevOps Days Tokyo 2022 世界中のITエンジニアが悩まされている問題の1つに、テストが原因不明で失敗する、いわゆる「フレイキーテスト」があります。 フレイキーテストは、リトライすると成功することもあるし、失敗する原因を調べようとしてもなかなか分かりません。GoogleやFacebookやGitHub、Spotifyといった先進的な企業でさえもフレイキーテストには悩まされています。 このフレイキーテストにどう立ち向かうべきなのか、Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏がその最新動向を伝えるセッション「Flaky test対策の最新動向」を、4月21日、22日の2日間行われたイベント「DevOps Days Tokyo 2
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは? CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 (SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。) 本記事について 本記事はCPUとG
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○しろまるは作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△しろさんかく×ばつは現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1)AI読者モニター:書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △しろさんかく使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜!ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
すべてのフェーズでミスが重なった ―全銀ネットとNTTデータ、全銀システム通信障害の詳細を説明 全国銀行資金決済ネットワーク(以下、全銀ネット)とNTTデータは12月1日、2023年10月10日〜11日にかけて全国銀行データ通信システム(以下、全銀システム)で発生した通信障害に関する報道関係者向けの説明会を開催しました。本件についてはNTTデータが11月6日に行った途中経過報告の内容をもとにレポートしましたが、今回、全銀ネットとNTTデータが揃って会見を行ったことで、より詳細な障害の原因が判明したので、あらためてその内容を検証してみたいと思います。 説明会の登壇者。左から、全銀ネット 企画部長 千葉雄一氏、事務局長兼業務部長 小林健一氏、理事長 辻松雄氏、NTTデータ 代表取締役社長佐々木 裕氏、取締役副社長執行役員 鈴木正範氏 なお、全銀ネットとNTTデータは、今回の障害に関して金融
κeenです。最近JEITAのソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2020に参加したんですが、そこで五十嵐先生、柴田さん、Matzとパネルティスカッションをしました。その議論が面白かったので個人的に話を広げようと思います。 年末年始休暇に書き始めたんですが体調を崩したりと色々あって執筆に時間がかかってしまいました。 時間を置いて文章を書き足していったので継ぎ接ぎ感のある文体になってるかもしれませんがご容赦下さい。 というのを踏まえて以下をお読み下さい。 いくつか議題があったのですが、ここで拾うのは一番最後の「プログラミング言語の未来はどうなるか」という話題です。 アーカイブが1月末まで残るようです。もうあと数日しかありませんが間に合うかたはご覧下さい。 そのとき各人の回答を要約すると以下でした。 五十嵐先生:DSLを簡単に作れる言語というのが重要。それとプログラム検証、プログラム
貧しかった学生時代の名残だろうかと思いながら生活してきたが、30代になっても全然変わらない。それどころか使い古されたものの方が好きになってしまった。中古品には誰かの影が残っていて、耳を傾けるとものを言う。昔の何気ない日常を熱心に語る。そういうのを聞くのがすごく好きだ。 車も中古車だし、服も靴も半分は中古だ。椅子は中古のコンテッサ。パナの加湿器もモンベルのテントもクリステルの大鍋も中古。これは蓋が別売りなのだが、それも中古。鏡面仕上げの隅に磨き傷がある。その他に目立った傷はない。気軽にクリームクレンザーか何かでひと拭きしたところで、粒度が粗すぎたことに気づいたのだろう。 フェールセーフは機能したが、蓋を閉めるたびに自分のミスを突きつけられているようで我慢ならなかったのだ。ところが私は他人である。他人の些細なミスを引き受けるのは容易い。その蓋は「本来そういうもの」なのだ。少し奮発してぴかぴかの
コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit
SPA認証トークンをどこに保存するかは論争が絶えません。localStorageやCookieがよく使われますが、Auth0は違う方法を採用しています。この記事では、Auth0のトークン管理の方式を理解でき、トークン管理上のセキュリティへの理解を深めることができます。 SPAの認証トークンをどこに保存するか ブラウザでトークンを保存できる場所 保存場所の比較 メリット・デメリット Auth0のアプローチ トークンはインメモリに保存 OpenID Connect準拠とトークン取得のUI/UXの悪化回避を両立 Auth0のjsライブラリ ログイン アクセストークンの(再)取得 図解 ログイン アクセストークンの(再)取得 自サービス内の認証だけのもっと簡易な構成 ログイン IDトークン取得 まとめ SPAの認証トークンをどこに保存するか React やVueで認証付きSPA(Single Pa
株式会社モアでバックエンドエンジニアをしているrevenue-hackです! 普段はGo言語でバックエンドを中心にやっています〜 ↓登壇したときの資料です! より図を入れて詳しく書いております! 今回はデータベースの特にRDBの仕組み(アーキテクチャ)についてざっくり理解して、なにかに役立てようぜ〜 というような内容になります。 ↓記事はこちらに移しました!↓ AI駆動開発&DB設計やクラス設計(DDDやクリーンなど)に力を入れていて、 弊社では適宜エンジニアを募集しているので、興味のある方はご連絡ください! 株式会社モア
Obsidian(オブシディアン) と出会ってまだ3日目ではありますが、ここ最近で一番興味をそそられるアプリだったので紹介します。 A second brain, for you, forever. https://obsidian.md/ 出会いの経緯 を眺めていたときに一つの記事が目に付きました。 私がソフトウェア開発者として Notion から Obsidian に移った理由トップ3 何やら少し挑戦的なタイトルです。私も情報を整理するときに Notion はよく使用しています。不満がないとは言わないものの、Notion の機能を超える情報整理ツールは中々ないことくらいはわかります。 気になった記事は、まず読んでみることです。 読みながらの感想 "Obsidian" ......なんて読むの?カタカタ......オブシディアン。いやー、スペルも読み方も覚えられないなぁ......。どんな意味なの?カタカタ......
最近趣味や仕事の Web アプリケーションでメモリリークに遭遇して、頑張ってメモリリークの原因を突き止めて修正する、ということがあった。その過程でメモリリークについて色々調べて知見が溜まったので、学習資料の紹介という形でアウトプットしてみる *1。 前置き 紹介する記事がかなり偏っていることに注意 冒頭で触れたメモリリークを解決するために読んだ記事をまとめただけなので、内容にそれなりの偏りがある 例えば id:mizdra が遭遇したメモリリークは全てブラウザ上で発生していたものだったので、これから紹介する内容も主にブラウザにおけるメモリリークに焦点を当てたものになる GC がどうメモリをどう解放しているか、何故メモリリークが発生するのかは全てカット 調べれば色々な記事が出てくるので、必要に応じて読んでください 基本的な知識を抑える まずメモリリークとメモリ撹拌の違いを学ぼう どちらも同じ
C言語(C++を含む)を習得したい人,ポインタを勉強したい人はgcc-14を使いましょう.難しいところは gcc-14 が丁寧に解説してくれます C言語の難しいところ 例を示します.C言語で記述された,たった6行のソースコードです int main() { int buf[10]; buf[10] = 0; return 0; } このソースコードには問題があります.初見でわかるでしょうか? : : : 問題があるのは buf[10]=0 の部分です.C言語でやりがちなミスですが,これがバグやセキュリティホールの原因になります. C言語が難しい理由は二つあります.この手の問題を見逃しやすい点と,この手の問題を理解することが難しい点の二つです gcc 14 に解説してもらいましょう 上記の6行のソースコードをgcc14を使ってコンパイルしてみます ソースコードのファイル名は test.c と
殺群 凶虎 @blackknight4000 ファミコンのドラクエ4の「にげる」を8回やると以後の攻撃がかいしんのいちげきになるバグがあるのだけれど、その原因が聴けて良かった。 説明するとドラクエ4ってにげるを4回すると必ず成功するのよ。そんでその回数をカウントしているフラグの隣にパルプンテ用のかいしんのいちげきフラグがある。 2021年05月16日 13:05:24 殺群 凶虎 @blackknight4000 ボス戦で逃げられない戦闘の時ににげるを8回すると逃げるカウンターの桁が溢れて、隣のパルプンテ用かいしんのいちげきカウンターに浸食して状態が起きちゃうという。 三十年越しに謎が溶けて良かった。 2021年05月16日 13:09:34 殺群 凶虎 @blackknight4000 ミニチュアゲームとPCゲームが大好きです。 現在やってるゲーム:DBD、mtga、フォートナイト、civ6
世間ではAppleの新しい製品に使われるARM64 CPUであるM1の話題でもちきりだ。ただし、日本語を話す記者というのは極めて非科学的かつ無能であり、M1の現物を手にしても、末端のソフトウェアを動かして、体感で早いだの遅いだのと語るだけだ。そういう感想は居酒屋で酒を片手に漏らすべきであって、報道と呼ぶべきシロモノではない。 と思っていたら、Phoronixがやってくれた。M1とi7で動くmacOSでベンチマークをしている。 これを考察すると、M1のMac Miniは、一世代前のi7のMac Miniに比べて、メモリ性能とI/O性能が高く、演算性能は低いようだ。このことを考えると、M1の性能特性としては、動画のエンコードやソフトウェアレイトレーシングをするには不向きだが、その他の作業は遜色ないだろう。 問題は、仮想化とRosettaを組み合わせることができないという点だ。x86-64のユー
ビデオカードのメモリが増設できない理由について、昔この業界に関わったことがある俺が説明してみる。理由は2つで、技術的ハードルが高い点と需要が無いという点である。 その1 技術的ハードルについて現在主流となっているビデオカードのメモリはGDDR6という規格である。こいつは16Gbpsでデータを転送できるんだが、1bitのデータのやりとりに使えるのはわずか62.5ピコ秒しかないということだ。これってメチャクチャやばい話で、僅か数mmの配線長の違いでも信号のタイミングのずれに影響してしまう。PC系のニュースサイトでビデオカードからクーラーを外した写真がよく掲載されているので試しに見てほしいのだが、タイミングずれが起きないようにGPUの周りを囲むように等距離になる位置にメモリが配置されているのがわかるだろうか?また、このような配置には、配線距離が短くなるメリットもあるのだ。 一方、PCに使われるメ
情報を発信する人のところに情報が集まることを日々実感しているので、Linuxのメモリ管理に特に詳しいわけではないのですが最近遭遇した問題について自分の理解を書いておきます。ざっと調べても同じことを書いている人を見つけられなかったので、公開には意義があると考えています。識者の方がフィードバックをくださると嬉しいです。 ※(注記) AIの出力をベースに書いているのでいつもと少し文体が違います。 背景 要約 調査 再現の難しさ Goアプリケーションの調査 pprofによる分析 GCログの調査 Linuxの調査 Goランタイムの調査 GoのGCとTHP khugepagedの問題 Goランタイムにおける回避策 回避策の削除 max_ptes_noneのデフォルト値について MADV_NOHUGEPAGEをやめた理由 調査内容まとめ 解決策 検証 C言語 Go言語 まとめ 背景 Go言語で書かれたOSSのア
半導体への関心が高まるなか、開発・製造の第一人者である菊地正典氏が技術者ならではの視点でまとめた『半導体産業のすべて』が発売された。同書は、複雑な産業構造と関連企業を半導体の製造工程にそって網羅的に解説した決定版とも言えるものだ。 今回は、かつて世界トップのシェアを築いたNECで活躍した経験を踏まえ、日本の半導体メーカー凋落の原因を明かしてもらう。 失われた日の丸半導体の栄光 グローバルな半導体市場の推移のなかで、日本の半導体産業はどのような経緯を辿ってきたのでしょうか? 次の図には、1990年から2020年までの、半導体市場の地域別シェアの推移が示してあります。 まず日本に着目すると、1990年には49%と世界のほぼ半数を占めていたシェアが、その後は坂を転げ落ちるように右肩下がりで減少し、2020年にはわずか6%にまで下がりました。しかし、この傾向はまだまだ止まりそうもありません。 これ
こんにちは。クラウド型電子カルテであるエムスリーデジカルのソフトウェアエンジニア兼 Team SRE をしている井上 渉(@wtr_in)です。キャベツ相場が落ち着いてきて一安心しています。 今回は、デジカルを構成するサービスの DB(基本的に読み取りのみ)を Aurora MySQL から Fargate 上の SQLite に移行し、性能も向上しつつ当該サービス全体のインフラコストを約 1/8 まで大幅に削減できた話をご紹介します。 移行前・移行後の構成とその効果 移行前 (Aurora MySQL) 移行後 (SQLite) 移行で得られた効果 移行を検討した背景 なぜ SQLite を選んだか SQLite のデータをどこに置くか インメモリ SQLite へのデータロード まとめ We are hiring! 移行前・移行後の構成とその効果 今回 SQLite を採用したサービス
2024年08月27日 のHRmethod Meetup - 組織課題のタスク管理 ( https://hrmethod.connpass.com/event/326745/ ) で公開した発表 開発業務では当たり前になってきているタスク管理ですが、人事領域や開発関係者における組織課題の管理において...
はじめに この記事は,Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量(最小値、最大値、平均、分散、四分位数)などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
ジョーカルビ😺 @bellmaron0408 週末モデラーです。 造形を身近に感じる作風を目指しています。クレパスや水彩で絵も描いてます。 TikTokも同じ名前。BOOTH販売もしています。bellmaron0408.booth.pm ジョーカルビ😺 @bellmaron0408 1 金曜夕方。仕事を終え家で寛いでいると妻から電話「パパさん、今仕事?私 記憶が無いんだけど!」と明るい声。 直ぐに店長が電話口に出て「ご主人ですか?奥様の言動がおかしいので脳梗塞の可能性あります。」 ジョー「直ぐに救急車呼んでもらえますか?私も直ぐにそちらに行きますので」 続く 2024年05月21日 19:04:48 ジョーカルビ😺 @bellmaron0408 2 救急車とほぼ同時に到着 救急車に乗せられる時にやっと妻の顔を見れた。不安げな表情が忘れられない この時点で僕に電話した事も忘れていて病気が
みなさんはC++の読み書きができますか? 自信がある方、いつ頃勉強しましたか?もし20世紀に勉強したのであれば、その知識は相当古いです。実質現在のModernC++(C++11以降のC++)とは概念上の互換性がないので脳のアップデートが必要です。 自信がない方、文法は知っているけどなんとなく使いこなせていない方、マサカリ屋にあーだこーだ言われて大混乱している方。必勝パターンを身につければもっと楽にコードを読み書きできるようになるかもしれません。 この文章の目的は、ModernC++におけるメンタルモデル(考え方)や必勝パターンをざっくりと導入することでみなさんが楽にModernC++を読み書きできるようなお手伝いをすることです。主要な内容としてはムーブセマンティクスと右辺値 とその次の章でだいたいA4換算で15ページくらい?ほかは正直流し読みしてもらえるような内容です。また、内容的にはその
Apple M1速いね、ってことで、それはいいとして、それ以外にも色々Appleの用途に最適化している点があるらしいというツイートがあった。ちょっと読んでてマジで?となったのでここにメモしておこう。 私はというとこんなCPUレベルの話が効いてくるようなプログラムは書いたことないので、誤解もあると思う。ゆるして 1/ In case you were wondering: Apple's replacement for Intel processors turns out to work really, really well. Some otherwise skeptical techies are calling it "black magic". It runs Intel code extraordinarily well. — Robert Graham😷, provocateu
Apple M1についての面白い記事を見かけて、久しぶりにメモリモデル屋(?)の血が騒いだのでブログを書く。 note.com 強いメモリモデル 現代のCPUアーキテクチャでは、x86(64bit, 32bitどちらも)が「強いメモリモデル」を採用しており、それ以外のメジャーなCPUが「弱いメモリモデル」を採用している。この「強いメモリモデル」「弱いメモリモデル」について、まずおさらいしておこう。 以下のように、2つの変数a, bに対して異なるCPUコアが同時にアクセスしたとする。 int a = 0; int b = 0; CPU1: a = 1; b = 1; CPU2: int r1 = b; int r2 = a; (上記はC言語に似た疑似コードを用いているが、実際は機械語命令になっていると考えてほしい。つまり、CPU1は変数a, bの示すメモリアドレスに対するストア命令を実行して
技術部クックパッドサービス基盤グループの id:koba789 です。 昨年まではデータ基盤グループというところで 最新のログもすぐクエリできる速くて容量無限の最強ログ基盤 を作ったりしていました。 今年はちょっとチームを移動しまして、検索システムをいじっていました。今回はそのお話です。 なお、クックパッドには様々な検索システムがありますが、この記事では説明を簡単にするためにレシピの検索のみに焦点をあてています。 クックパッドの検索システムにあった課題 クックパッドにはレシピを検索できる機能があります。 プレミアム会員限定の人気順検索もこの機能の一部です。 しかし、この重要な機能を支える検索システムにはいくつもの課題がありました。 Solr が古すぎる クックパッドでは、レシピ検索を含む多くの検索機能にSolrを用いています。 今年の始めに私がこの課題に取り組み始めた時点では、その Sol
初出:技術評論社刊「ソフトウェアデザイン 2021年9月号」 先日、技術評論社よりRustのメモリ管理機能についての特集に寄稿させて頂きました。 この記事は自分が寄稿させていただいた記事をブログ用に一部推敲・加筆を加えたものです。 なお、ソフトウェアデザインでの特集ではより実践的な例でのメモリ管理についての解説もあるので、興味のある方は本誌のほうも手にとっていただければと思います。 プログラム言語におけるメモリ管理の課題プログラミングにおける課題の一つとしてどうやってメモリ領域(ヒープ領域)を管理するかというものがあります。 C言語ではmalloc/free関数などを用いて手動でメモリを管理しています。 これらの関数はメモリアドレスを示すポインタを介してメモリ管理を行います。 malloc関数は必要なメモリ領域を確保してその先頭番地のポインタを返し、プログラム内ではその番地のメモリを読み書
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