http://blog.livedoor.jp/dankogai/archives/51504599.html より、

本屋でザッと読んでみましたが、確かにこれは実践的で役に立ちそう。仕事でprototype.js全盛時代に書いたスクリプトのお守りしてますが、jQueryに移行した方がメンテナンス的にもいいのかも知れないとか思いました

Amazon.co.jp： jQueryクックブック: jQuery Community Experts, 株式会社クイープ: 本 – www.amazon.co.jp

　夏休みの課題図書であった「Web開発者のための大規模サービス技術入門」を読み終わりました。
　以下、個人的な（＝職場システムで導入する価値がありそうな点の）まとめ。

sysstatの活用
– ロードアベレージが高い過負荷時、sar -r で%user,%systemと%iowaitを見て、そのマシンがCPUバウンド(%user,%systemが高い)なのかIOバウンド(%iowaitが高い)なのかを判断
– とりあえずメモリを増やせるなら増やし、データを全てキャッシュに乗せて性能を改善する
– CPUバウンドなら同じ構成のサーバを増やして負荷を下げる(Webサーバ)
– IOバウンドなら局所性を活かした分散を考える(DBサーバ)

MySQL
– 参照系はレプリケーションでスケールできるが、更新系のスケールは難しい
– データベースの大きさをメモリに収まるようにする
– テーブルを分割してテーブルの大きさを抑制（パーティショニング）
– 分割したテーブルを検索するためにクエリを工夫する必要がある
– MySQL特有のインデックスの効き方を理解する
– ひとつのクエリには１つのインデックスしか使われない
– ２つ以上の検索キーを使う場合、両方の項目を含んだ複合インデックスを作る必要がある

圧縮とアルゴリズム
– 全文検索システムの作成を例に解説
– データを圧縮して容量を稼ぐ。データ量が多いとバカにならない

システムの安定化
– ユーザー用のサーバとBOT用のサーバを分ける。BOT用サーバは少々負荷やレスポンスが高くても問題ない
– サーバの負荷を用途別にまとめて監視する
– MySQLはマルチマスタ構成にして、片方をスタンバイ状態にする→障害起きたら切り替え
– メディアファイルはMogileFSでファイルを複数サーバに分散して格納
– サーバの自動再起動（メモリリーク対策）、長時間クエリの自動除去
– サーバを仮想化し、用途別にゲストOSを分けてマシンリソースを最適化。ただしネットワーク性能が落ちるなどのデメリットもあり
– 安価なハードの有効利用。SSDとか

その他
– PCルータは1Gbpsが限界、1サブネットには500ホストが限界
– キャッシュ(Squid)の説明は参考になった

Amazon.co.jp： [Web開発者のための]大規模サービス技術入門 ―データ構造、メモリ、OS、DB、サーバ/インフラ (WEB+DB PRESS plusシリーズ): 伊藤 直也, 田中 慎司: 本 – www.amazon.co.jp

携帯電話(au S001)用のヘッドセットとして購入を検討中。PC-DEPOTで5280円なので、そこで買おうかなと思ってるところ。
でも今はお小遣いないので、月末になったらネ☆（何）

Amazon.co.jp： SONY Bluetoothワイヤレスステレオヘッドセット マイク付き ブラック DR-BT100CX/B: 家電・カメラ – www.amazon.co.jp