Блог Андрея Смирнова

Часто сам забываю, как профилировать легко и быстро Twisted-приложения (с некоторым изменениями подойдет для любых Python-приложений). Кроме Twisted нам понадобится еще KCachegrind

Запускаем наше приложение с включенным профайлингом:

twistd -n --savestats --profile=myprog.hotshot myprog

Подаем нагрузку, профайл собирается. Теперь с помощью утилиты hotshot2cg из поставки KCachegrind превращаем hotshot-профайл в calltree-профайл, который уже умеет KCachegrind «кушать».

hotshot2cg myprog.hotshot > myprog.calltree

Запускаем KCachegrind, открываем в нем полученный профайл:

kcachegrind myprog.calltree

Описанная особенность MySQL попалась мне на глаза слишком поздно, пишу, чтобы кто-то не напоролся на те же грабли. Начнем с начала. Итак, необходимо было отслеживать изменения MySQL-базы данных и складывать эти изменения в очередь (не в БД) для дальнейшей обработки внешней системой. Для отслеживания изменений подходят триггеры, но они активируются в процессе выполнения запросов транзакции и в случае последующего «rollback» не будут откатываться (что совершенно нормально для триггеров, влияющих только на состояние БД, т.к. состояние БД будет корректно откатываться). Поэтому необходимо выполнять триггеры только для успешных транзакций: проще всего это достигнуть с помощью репликации – на слейв передаются только запросы зафиксированных транзакций. Таким образом, мастер-БД не содержит триггеров, после репликации данные попадают на слейв, таблицы на котором обвешаны триггерами, те активируются и данные попадают в очередь. Казалось бы, все замечательно?

Continue reading…

Сегодня выступал на HighLoad++ с докладом Twisted Framework – фреймворк для написания сетевых приложений в Python.

Введение

Последнее время в области web происходит смещение внимания с тяжелых application-серверов, которые тратят на обработку запроса сотни миллисекунд, а то и секунды, к более легковесным сервисам, передающим меньшие объемы данных с минимальной задержкой. Переход от генерации десятков и сотен килобайт HTML-кода в ответ на запрос к передаче изменений в данных, запакованных в JSON и измеряемых сотнями байт. В качестве примеров таких сервисов можно привести Gmail, FriendFeed, Twitter Live Search и т.п.

Для обеспечения минимальной задержки для пользователя необходимо либо поддерживать постоянное соединение (например, Adobe Flash, RTMP) или использовать технику HTTP long polling в сочетании с keep alive. Так или иначе на стороне сервера это приводит к появлению большого количества одновременных соединений (тысячи, десятки тысяч), по каждому из которых передается не такой большой объем данных. Эту ситуацию называют обычно проблемой C10k.

Continue reading…

Предыдущая конфигурация:

• nginx (главный proxy), который раздает трафик в
• haproxy (ради возможности балансировать по нагрузке), который распределяет нагрузку по нескольким webapp-серверам
• с 16-ю mongrelами на каждом

Проблемы:

1. «Утекающая» память, периодический out of memory на серверах, лечится только перезапуском mongrelов.
2. Запросы, занимающие десятки секунд из-за неверной балансировки (в нагруженный mongrel все-таки попадает несколько «тяжелых» запросов).
3. Сложность управления кластером монгрелов – постоянные проблемы при перезапуске, «не стартующие» mongrelы и т.п.

Новая конфигурация:

• nginx (proxy) остался
• Phusion Passenger + Ruby Enterprise Edition на каждой машине.

Результат:

Комментарий: переход на Phusion Passenger на Week 39, объем занятой памяти – это белая область на графике, растущая сверху вниз. До перехода на Passenger объем свободной памяти стремительно уменьшался, иногда доходя до нуля, после перехода остается более-менее стабильным. Использование CPU осталось на прежнем уровне (как и ожидалось).

После перехода исчезли запросы, которые по непонятным причинам занимали десятки секунд – время выполнения коррелирует со сложностью запроса.

Так что если вы еще не переключились, мы идем к вам

P.S. Отдельное спасибо glebpom за подсказку.

Qik – это сервис стриминга (вещания) и загрузки видео с мобильных телефонов. Загруженное видео можно посмотреть на сайте или на его специальной версии с мобильного телефона. Доступна интеграция с другими сервисами, такими как Twitter, Facebook и другие. Клиенты для практически всех современных моделей телефонов: iPhone, Windows Mobile, Symbian, Android, Blackberry и другие.

Qik Push Engine – это механизм, который позволяет получать мгновенные оповещения о новых/изменившихся Qik-видео. Например, можно посмотреть постоянно обновляющийся список live-видео, все видео из района Новопеределкино или все видео со словом «кошка». На основе Qik Push Engine API можно построить интересные приложения, интегрированные с Qik, или добавить функциональность в уже существующие. Можно написать собственную систему нотификации, desktop-widget или что-то еще.

Сегодня мы открываем API для работы c Qik Push Engine. Это первая ласточка в большом списке API, открывающих доступ к платформе стриминга Qik. Если вам интересно посмотреть Qik Push Engine в действии, заходите на одну из страниц примеров.

Continue reading…

Сегодня довольно мало информации о протоколе AMQP (Advanced Message Queueing Protocol) и его применении, особенно русском языке. А вообще это – замечательный, уже достаточно широко поддерживаемый открытый протокол для передачи сообщений между компонентами системы с низкой задержкой и на высокой скорости. При этом семантика обмена сообщениями настраивается под нужды конкретного проекта. Такие решения существовали и ранее, но это первый стандарт, для которого существует большое количество свободных реализаций.

Основная идея состоит в том, что отдельные подсистемы (или независимые приложения) могут обмениваться произвольным образом сообщениями через AMQP-брокер, который осуществляет маршрутизацию, возможно гарантирует доставку, распределение потоков данных, подписку на нужные типы сообщений. В качестве классических примеров обычно приводятся финансовые приложения, связанные, например, с доставкой потребителям информации о курсах ценных бумаг в режиме реального времени, также возможно RPC-взаимодействие двух подсистем, которые не имеют связи друг с другом (взаимодействие через общий протокол AMQP) и так далее и тому подобное.

Сегодня тема доставки информации в реальном времени является крайне актуальной (достаточно вспомнить хотя бы Twitter, Google Wave). И здесь системы передачи сообщений могут служить внутренним механизмом обмена данными, который обеспечивает доставку данных (изменений данных) клиентам.

Я не ставлю своей целью сегодня рассказать о том, как писать приложения для AMQP. Хочу лишь немного рассказать о том, что это совсем не страшно, не очень сложно, и действительно работает, хотя стандарт находится еще в развитии, выходят новые версии протокола, брокеров и т.п. Но это уже вполне production-quality. Расскажу лишь базовые советы, чтобы помочь «въехать» в протокол.

Continue reading…

Flash Media Server written in Python (FMSPy) – это еще один RTMP-сервер для приложений на Adobe Flash/Flex/Air. FMSPy является аналогом Adobe Flash Media Server, с гораздо меньшими возможностями, однако FMSPy – совершенно бесплатный проект с открытым исходным кодом. Проект находится на ранней стадии развития, но в активной разработке.

Итак, что есть на сегодняшний день:

• Реализация RTMP-протокола: кодирование/декодирование пакетов, разрезание и склеивание из chunks и т.п.
• Поддержка базового RPC (Invoke) клиент-сервер и сервер-клиент. То есть из Flash-приложения можно вызывать с помощью класса NetConnection методы приложения на стороне сервера, и наоборот со стороны сервера вызывать методы приложения.

• Инфраструктура для написания приложений (в качестве плагинов к FMSPy) со своим API на Python.

  Continue reading…

Продолжая тему Deferred для JavaScript предлагаю еще одно переписывание Deferred, теперь в терминах Prototype. Подробнее о самом Deferred можно почитать в двух моих прошлых заметках: Асинхронное программирование: концепция Deferred и Deferred: все подробности. Если кратко, самое распространенное и полезное применение Deferred в JavaScript – это работа с AJAX или другими RPC-over-HTTP вызовами, когда необходимо совершить цепочку логически связанных вызовов, корректно обрабатывать возникающие ошибки и т.п. С моей точки зрения, Deferred крайне необходим в таких ситуациях.

Перейдем к примерам: обращение к некоторому JSON-RPC API на основе Prototype’овского Ajax.Request можеть быть обернуто в Deferred следующим образом:

Continue reading…

Для истории, проблема один-в-один как описана в http://drupal.org/node/376012.

FFmpeg, собранный с libmp3lame (для кодирования mp3) версии 3.98, сообщает следующее:

lame: output buffer too small (buffer index: 9404, free bytes: 388)

Он считает это фатальной ошибкой, завершается:

Audio encoding failed

Лечится downgrade libmp3lame до версии 3.97.

Проверено на ArchLinux.

СпамоБорец – веб-сервис, предоставляющий функции по классификации произвольных текстовых сообщений, и, в частности, выделения спама из общего потока сообщений.

В качестве сообщений могут рассматриваться, например, следующие виды общения, которые сегодня есть в социальных сетях (и веб-сайтах, имеющих элементы социальной сети):

• личные сообщения;
• чаты;
• комментарии к произвольным объектам;
• девизы, сообщения «о себе» и т.п. на страницах профиля пользователя;
• письма в службу поддержки.

Фильтрация и классификация сообщений основывается на нескольких независимых алгоритмах; результатом классификации может являться классификация как самого сообщения (причём, возможно, по нескольким категориям: спам, флуд, проституция и т.п.), так и классификация отправителей сообщений (как авторизованных, так и неавторизованных, по тем же самым категориям: спамер, флудер и т.п.). Применение классификации к отправителям сообщений позволяет на раннем этапе пресекать попытки спам-рассылок и тому подобных массовых действий на сайте.

Continue reading…