弥生株式会社

黒曜
(@kokuyouwind)

$ whoami

黒曜
@kokuyouwind
Misoca → 弥生株式会社 (We're Hiring!)
一応Railsエンジニア
最近はAWSとかDocker周りを
弄っていることが多い

Railsは便利！

🤔

「どうして」便利なんだろう……？

「いい感じ」に書ける！

人間の「意図」を

表現しやすい

↓

例えば……

Event.find_by(name: 'Kaigi on Rails')
  .sessions
  .find_or_create_by(speaker: 'kokuyouwind')
  .update(start_time: '10:50')

例えば……

イベントの中から「Kaigi on Rails」を探して、

発表者がkokuyouwindのセッションを見つける。

(存在しない場合は作る)

そして、セッション開始時刻を10:50に更新する。

Event.find_by(name: 'Kaigi on Rails')
  .sessions
  .find_or_create_by(speaker: 'kokuyouwind')
  .update(start_time: '10:50')

人間の「意図」は

表現しやすい

実際の挙動は？

どんなクエリが、合計何回実行される？
イベントやセッションがたくさんあっても大丈夫？

Event.find_by(name: 'Kaigi on Rails')
  .sessions
  .find_or_create_by(speaker: 'kokuyouwind')
  .update(start_time: '10:50')

細かい「挙動」は

把握しづらいことがある

細かい挙動が把握しづらいと……

それ自体は悪いことではない
- 低レベルの挙動は抽象化されていたほうが、
  高レベルの意図を理解しやすい
気をつけないと、効率の悪い処理になる場合がある
- DB処理は ActiveRecord -> SQL -> 実行計画と
  2段階に翻訳されるので、より把握しづらい
- パフォーマンス悪化や、最悪応答不能になることも

パフォーマンスの計測・改善をしよう！

アジェンダ

パフォーマンスの計測
DB処理のチューニング
CPU処理のチューニング
ケーススタディ
まとめ

アジェンダ

パフォーマンスの計測
DB処理のチューニング
CPU処理のチューニング
ケーススタディ
まとめ

パフォーマンスを改善するには
問題がどこにあるか
分析する必要がある

パフォーマンスに影響を与える要素

CPU
- フロントエンド
- サーバサイド
入出力
- データベース
- ファイル
- ネットワーク

パフォーマンスに影響を与える要素

CPU
- フロントエンド
- サーバサイド
入出力
- データベース ← だいたいここが問題
- ファイル
- ネットワーク

APM
(Application Monitoring Management)

https://www.skylight.io/support/skylight-guides

APMツールでわかること

どのエンドポイントが重いか

https://www.skylight.io/support/skylight-guides

APMツールでわかること

どの処理やクエリに時間がかかっているか

https://www.skylight.io/support/skylight-guides

とりあえず好きなAPMツールを

導入するのがオススメ
(定期的に見よう！)

アジェンダ

パフォーマンスの計測
DB処理のチューニング
CPU処理のチューニング
ケーススタディ
まとめ

重いクエリの要因は色々あるが、
特に重くなりやすい3つを取り上げる

重いクエリ三銃士

N+1

FULL
SCAN

Filesort

MySQLの気持ちになって

考えてみよう

※ MySQL以外を使ってる人は「XXX(任意のRDBMS)の気持ちになって」と読み替えてください

FULL SCAN(テーブルフルスキャン)

N+1

FULL
SCAN

Filesort

FULL SCANの例

id	speaker	start_time	end_time
1	tenderlove	10:10	10:40
2	kokuyouwind	10:50	11:10
3	toshimaru	11:10	11:30
4	lulalala	11:30	11:40
5	beta_chelsea	12:40	12:50
6	makicamel	12:50	13:10

sessions

FULL SCANの例

ジョーカー(joker1007)さんの
セッション開始時刻はいつ？

SELECT start_time
FROM sessions
WHERE speaker = "joker1007";

Sessions.find_by(speaker: 'joker1007')
  .pluck(:start_time)

FULL SCANの例

id	speaker	start_time	end_time
1	tenderlove	10:10	10:40
2	kokuyouwind	10:50	11:10
3	toshimaru	11:10	11:30
4	lulalala	11:30	11:40
5	beta_chelsea	12:40	12:50
6	makicamel	12:50	13:10

発表者名を順に全部見る(テーブルフルスキャン)

100万件あったら
100万件全部読む(かもしれない)

死

インデックスをつけよう

インデックスのイメージ

索引	speaker	id
b	beta_chelsea	5
f	fukajun	11
j	joker1007	17
k	koic	16
	kokuyouwind	2
l	lulalala	4

index(speaker on sessions)

インデックスのイメージ

索引	speaker	id
b	beta_chelsea	5
f	fukajun	11
j	joker1007	17
k	koic	16
	kokuyouwind	2
l	lulalala	4

jから始まるspeakerを一発で見つける

インデックスのイメージ

索引	speaker	id
j	joker1007	17

IDからレコードを見つけてstart_timeを見つける

id	speaker	start_time	end_time
16	koic	16:20	16:40
17	joker1007	16:40	17:00
18	a_matsuda	17:10	17:40

FULL SCANしなくなった

Filesort

N+1

FULL
SCAN

Filesort

Filesortの例

id	event_id	speaker	start_time	end_time
1	1	tenderlove	11:45	12:10
2	2	tenderlove	10:10	10:40
3	2	koic	16:20	16:40
4	1	koic	14:00	14:25
5	2	kokuyouwind	10:50	11:10

id	name
1	RubyKaigi Takeout 2020
2	Kaigi on Rails

events

sessions

Filesortの例

Kaigi on Railsのセッションを
開始時刻順で教えて？

SELECT * FROM events
WHERE name = 'Kaigi on Rails';

SELECT * FROM sessions
WHERE event_id = 2
ORDER BY start_time ASC;

Events.find_by(name: 'Kaigi on Rails')
  .sessions.order(:start_time)

Filesortの例

索引	event_id	id
1	1	1
	1	4
2	2	2
	2	3
	2	5

id	name
1	RubyKaigi Takeout 2020
2	Kaigi on Rails

events

index
(event_id on
sessions)

Filesortの例

id	event_id	speaker	start_time	end_time
2	2	tenderlove	10:10	10:40
3	2	koic	16:20	16:40
5	2	kokuyouwind	10:50	11:10

sessions

index
(event_id on sessions)

索引	event_id	id
2	2	2
	2	3
	2	5

↑

順に並んでいない！

Filesortの例

id	speaker	start_time	end_time
2	tenderlove	10:10	10:40
3	koic	16:20	16:40
5	kokuyouwind	10:50	11:10

id	speaker	start_time	end_time
2	tenderlove	10:10	10:40
5	kokuyouwind	10:50	11:10
3	koic	16:20	16:40

見つけたレコードをstart_time順に
メモリ上で並べ替える！
(Filesort)

LIMITで件数を制限しても、
全件(100万件かも)を読み込んで
並び替えないと返せない

死

処理順に合わせて
複合インデックスをつけよう

複合インデックスの例

索引	event_id	start_time	id
(1, 11)	1	11:45	1
(1, 14)	1	14:00	4
(2, 10)	2	10:10	2
	2	10:50	5
(2, 16)	2	16:20	3

index (event_id, start_time on sessions)

↑

event_idとstart_timeを
組み合わせた索引

複合インデックスの例

索引	event_id	start_time	id
(2, 10)	2	10:10	2
	2	10:50	5
(2, 16)	2	16:20	3

index
(event_id, start_time on sessions)

id	speaker	start_time	end_time
2	tenderlove	10:10	10:40
5	kokuyouwind	10:50	11:10
3	koic	16:20	16:40

sessions

start_timeでソート済みの状態で取れる！

filesortしなくなった

複合インデックス(悪い例)

索引	start_time	event_id	id
(10, 2)	10:10	2	1
	10:50	2	4
(11, 1)	11:45	1	2
(14, 1)	14:00	1	5
(16, 2)	16:20	2	3

index (start_time, event_id on sessions)

↑

start_timeが先だと、
event_id=2を索引から探せない！

複合インデックス(悪い例)

索引	start_time	speaker	id
(10:10, t)	10:10	tenderlove	1
(10:50, k)	10:50	kokuyouwind	2
(11:10, t)	11:10	toshimaru	3
(11:30, l)	11:30	lulalala	4

index (start_time, speaker on sessions)

start_timeだけで昇順に並ぶため、speakerはソートされない
必要ならam/pm区分カラムなどを作る必要がある

Sessions.where(start_time: '0:00'..'12:00')
  .order_by(:speaker)

N+1クエリ

N+1

FULL
SCAN

Filesort

N+1クエリの例

イベントごとに、イベント名と
セッションの発表者を表示して？

SELECT * FROM events;

SELECT * FROM sessions WHERE event_id = 1;
SELECT * FROM sessions WHERE event_id = 2;

Events.each do |event|
  p event.name
  event.sessions.each { p _1.speaker }
end

N+1クエリの例

イベントが100個あると…

SELECT * FROM events;
-- => 100個のイベント

SELECT * FROM sessions WHERE event_id = 1;
SELECT * FROM sessions WHERE event_id = 2;
SELECT * FROM sessions WHERE event_id = 3;
-- ...
SELECT * FROM sessions WHERE event_id = 99;
SELECT * FROM sessions WHERE event_id = 100;

SQLクエリを繰り返し大量に発行する

死…ぬほどではないけど
めっちゃ重い

includesをつかおう

includesの例

SELECT * FROM events;
-- => 100個のイベント

SELECT * FROM sessions WHERE event_id IN (1, 2, ..., 100);

Events.includes(:sessions).each do |event|
  p event.name
  event.sessions.each { p _1.speaker }
end

クエリ2回で完了！

N+1クエリしなくなった

問題の見極め方

APMなどで時間のかかっているクエリを特定する

問題の見極め方

1クエリで時間がかかっている場合、EXPLAINを見る

typeに "ALL" や "index" がいたらFULL SCAN

typeがrefなどで、keyが使われてればOK！

問題の見極め方

extrasに "Using filesort" がいたらFilesort

"Using filesort"が消えればOK！

1クエリで時間がかかっている場合、EXPLAINを見る

問題の見極め方

APMで同じクエリが何回も流れていたらN+1クエリを疑う

NewRelicは
呼び出し回数を教えてくれる

https://docs.newrelic.com/docs/apm/transactions/transaction-traces/transaction-traces-database-queries-page

Skylightは
マークを付けてくれる

https://www.skylight.io/support/performance-tips#repeated-queries

アジェンダ

パフォーマンスの計測
DB処理のチューニング
CPU処理のチューニング
ケーススタディ
まとめ

CPU処理のチューニング

「単独で重い処理」はそんなに多くない
軽い処理でも繰り返し回数が多いと重くなる
- 以下のコードはA, Bがそれぞれ1,000件の配列だと
  member?内の比較処理を1,000,000回呼び出す
- (比較処理が1ナノ秒の処理でも1秒かかる)

A.filter { B.member?(_1) }

対策1: データ構造とアルゴリズムの見直し

Arrayは全件探索になりやすいデータ構造
- 「キーから値を探す」ならHash
- 「共通部分や差分を取る」ならSet
- RDBやRedisなどのミドルウェア側で処理する手も
アルゴリズムを見直すことで効率が良くなる可能性
- 一般的なアルゴリズムを調べる
- ループを早く打ち切れるように処理順を変える

対策2: メモ化・キャッシュを利用する

同じ処理が何度も行われる場合に効果的
- リクエストごとで十分ならメモ化
- リクエストを跨いで保持したいならRailsキャッシュ
根本的解決ではないため注意が必要
- 初回処理時は重い(必要ならキャッシュを温める)
- 古いキャッシュがバグを起こすこともあるので
  キャッシュキーの選定には熟慮が必要

アジェンダ

パフォーマンスの計測
DB処理のチューニング
CPU処理のチューニング
ケーススタディ
まとめ

ケース1: 関連文書の取得

請求書から、関連文書

(変換した・された見積書・納品書)を取る際に

N+1が発生していた

ケース1: 関連文書の取得

任意の2要素に関連を持たせるため、
クラス名とIDから自力でLookupしていた

FromType	FromID	ToType	ToID
Estimate	1	Invoice	1
Invoice	1	DeliverySlip	1
Invoice	1	DeliverySlip	2

def converted_docs
  DocumentConversion
    .find_by(from_type: 'Invoice', from_id: id)
    .map do |doc|
      doc.to_type.constantize.find(doc.to_id)
    end
end

ケース1: 関連文書の取得

ポリモーフィック関連付けに書き換え、
includesを指定できるようにした

class Invoice
  has_many :document_conversions, as: :source_document
  has_many :converted_delivery_slips, 
      through: :document_conversions,
      source: :converted_document,
      source_type: 'DeliverySlip'
end

# usage
Invoice.all.includes(:converted_delivery_slips)

ケース2: PDF変換

gemを更新したら
PDF生成処理が急に重くなった

ブログ記事: https://tech.misoca.jp/entry/2020/06/12/110000

ケース2: PDF変換

stackprofを使って調査した結果、gem内から
CompareWithRange#cover?が大量に呼ばれていた

ケース2: PDF変換

def group_original_code_points_by_bit(os2)
  Hash.new { |h, k| h[k] = [] }.tap do |result|
    os2.file.cmap.unicode.first.code_map.each_key do |code_point|

      # === ↓2重ループ内で cover? を呼んでいる！！！ ===
      range = UNICODE_RANGES.find { |r| r.cover?(code_point) }

      # ...

https://github.com/prawnpdf/ttfunk/blob/1.6.2.1/lib/ttfunk/table/os2.rb#L273-L275

ケース2: PDF変換

アルゴリズムを変えて、

cover?の呼び出しを減らすPull Requestを送った

https://github.com/prawnpdf/ttfunk/pull/83 (未マージ)

アジェンダ

パフォーマンスの計測
DB処理のチューニング
CPU処理のチューニング
ケーススタディ
まとめ

まとめ

パフォーマンス改善には、まず計測から
- とりあえずAPMツールを入れて、定期的に見よう
重いDBクエリはEXPLAINしてインデックスを貼ろう
- FULL SCANやfilesortは重いので倒そう
- 複合インデックスは効き方を想像して貼ろう
N+1クエリが発生しないようincludesしよう
CPU処理の問題は、プロファイラで根本原因を調査しよう
- データ構造やアルゴリズムを見直せないか考えよう

Railsパフォーマンス・チューニング入門

By 黒曜

Railsパフォーマンス・チューニング入門

Kaigi on Railsの発表資料です https://kaigionrails.org/

7,538

Rails

パフォーマンス・チューニング

入門

弥生株式会社

黒曜 (@kokuyouwind)

$ whoami

Railsは便利！

🤔

「いい感じ」に書ける！

「いい感じ」に書ける！

人間の「意図」を

表現しやすい

↓

例えば……

例えば……

人間の「意図」は

表現しやすい

実際の挙動は？

細かい「挙動」は

把握しづらいことがある

細かい挙動が把握しづらいと……

パフォーマンスの計測・改善をしよう！

アジェンダ

アジェンダ

パフォーマンスを改善するには 問題がどこにあるか 分析する必要がある

パフォーマンスに影響を与える要素

パフォーマンスに影響を与える要素

APM (Application Monitoring Management)

APMツールでわかること

APMツールでわかること

とりあえず好きなAPMツールを

導入するのがオススメ (定期的に見よう！)

アジェンダ

重いクエリの要因は色々あるが、 特に重くなりやすい3つを取り上げる

重いクエリ三銃士

MySQLの気持ちになって

考えてみよう

FULL SCAN(テーブルフルスキャン)

FULL SCANの例

FULL SCANの例

FULL SCANの例

100万件あったら 100万件全部読む(かもしれない)

死

インデックスをつけよう

インデックスのイメージ

インデックスのイメージ

インデックスのイメージ

FULL SCANしなくなった

Filesort

Filesortの例

Filesortの例

Filesortの例

Filesortの例

Filesortの例

LIMITで件数を制限しても、 全件(100万件かも)を読み込んで 並び替えないと返せない

死

処理順に合わせて 複合インデックスをつけよう

複合インデックスの例

複合インデックスの例

filesortしなくなった

複合インデックス(悪い例)

複合インデックス(悪い例)

N+1クエリ

N+1クエリの例

N+1クエリの例

SQLクエリを繰り返し大量に発行する

死…ぬほどではないけど めっちゃ重い

includesをつかおう

includesの例

N+1クエリしなくなった

問題の見極め方

問題の見極め方

問題の見極め方

問題の見極め方

アジェンダ

CPU処理のチューニング

対策1: データ構造とアルゴリズムの見直し

対策2: メモ化・キャッシュを利用する

アジェンダ

ケース1: 関連文書の取得

黒曜
(@kokuyouwind)

パフォーマンスを改善するには
問題がどこにあるか
分析する必要がある

APM
(Application Monitoring Management)

導入するのがオススメ
(定期的に見よう！)

重いクエリの要因は色々あるが、
特に重くなりやすい3つを取り上げる

100万件あったら
100万件全部読む(かもしれない)

LIMITで件数を制限しても、
全件(100万件かも)を読み込んで
並び替えないと返せない

処理順に合わせて
複合インデックスをつけよう

死…ぬほどではないけど
めっちゃ重い