Mercurial > hg > Papers > 2014 > toma-master
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| author | Daichi TOMA <toma@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp> |
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+%%EndProlog +%%Page: 1 1 +gnudict begin +gsave +doclip +50 50 translate +0.050 0.050 scale +0 setgray +newpath +(Helvetica) findfont 140 scalefont setfont +BackgroundColor 0 lt 3 1 roll 0 lt exch 0 lt or or not {BackgroundColor C 1.000 0 0 7200.00 5040.00 BoxColFill} if +1.000 UL +LTb +938 448 M +63 0 V +5946 0 R +-63 0 V +854 448 M +( 0) Rshow +1.000 UL +LTb +938 1185 M +63 0 V +5946 0 R +-63 0 V +-6030 0 R +( 50000) Rshow +1.000 UL +LTb +938 1922 M +63 0 V +5946 0 R +-63 0 V +-6030 0 R +( 100000) Rshow +1.000 UL +LTb +938 2660 M +63 0 V +5946 0 R +-63 0 V +-6030 0 R +( 150000) Rshow +1.000 UL +LTb +938 3397 M +63 0 V +5946 0 R +-63 0 V +-6030 0 R +( 200000) Rshow +1.000 UL +LTb +938 4134 M +63 0 V +5946 0 R +-63 0 V +-6030 0 R +( 250000) Rshow +1.000 UL +LTb +938 4871 M +63 0 V +5946 0 R +-63 0 V +-6030 0 R +( 300000) Rshow +1.000 UL +LTb +938 448 M +0 63 V +0 4360 R +0 -63 V +938 308 M +( 1) Cshow +1.000 UL +LTb +1796 448 M +0 63 V +0 4360 R +0 -63 V +0 -4500 R +( 2) Cshow +1.000 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--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/paper/benchmark/warp/warp2.plt Thu Feb 13 03:02:48 2014 +0900 @@ -0,0 +1,9 @@ +set terminal postscript eps +set output "warp2.eps" + +set xrange [1:8] +set xlabel "number of cpus" +set ylabel "req/s" + +plot "online.dat" using 1:2 with linespoints linewidth 1 linecolor rgbcolor "red" title "online", "offline.dat" using 1:2 with linespoints linewidth 1 linecolor rgbcolor "blue" title "offline" +
--- a/paper/conclusion.tex Wed Feb 12 21:08:01 2014 +0900 +++ b/paper/conclusion.tex Thu Feb 13 03:02:48 2014 +0900 @@ -8,7 +8,7 @@ 実装において, Haskellの表現力とコンパイル時に多くのエラーを捕まえるという特徴は, 開発期間およびコード行数の短縮に繋がった. また, 型安全により実行時に型エラーによってプログラムが終了するといったことがない. -読み込みに関して 12 コアで実行した場合, 1 コアで実行した場合と比較して, 10.77 倍 という性能向上率が確認でき, マルチコアプロセッサの性能を引き出すことができた. +読み込みに関して 12 コアで実行した場合, 1 コアで実行した場合と比較して, 10.37 倍 という性能向上率が確認でき, マルチコアプロセッサの性能を引き出すことができた. また, Web 掲示板サービスを開発し, 既存の Java の非破壊的木構造データベースを用いた掲示板実装との比較をおこない, 読み込みで 3.25 倍, 書き込みで 3.78 倍の性能が確認できた. \section{今後の課題}
--- a/slides/master.html Wed Feb 12 21:08:01 2014 +0900 +++ b/slides/master.html Thu Feb 13 03:02:48 2014 +0900 @@ -44,7 +44,7 @@ <p> Daichi TOMA <br> - Feb 4, 2014 + Feb 12, 2014 </p> </article> @@ -53,15 +53,16 @@ 研究概要 </h3> <p> - Haskell を用いて並列データベースを実装した。 + Haskell を用いて並列データベースを実装した </p> <p> - 読み込みに関して 12 コアで実行した場合、10.77 倍 という性能向上率が確認できた。 + 読み込みに関して 12 コアで実行した場合、10.37 倍 という性能向上率が確認できた </p> <p> - また、Web 掲示板サービスを開発し、Java と比較して読み込みで 1.87 倍、書き込みで 2.3倍の性能が確認できた。 + また、Web 掲示板サービスを開発し、Java と比較して読み込みで 3.25 倍、書き込みで 3.78 倍の性能差が確認できた </p> </article> + <article> <h3> 研究背景 @@ -73,27 +74,23 @@ Haskell は型検査でバッファオーバーフローや、クロスサイトスクリプティング、SQL インジェクションを防げる </p> <p> - Haskell を用いてデータベースと Web サービスの開発を行う + Haskell を用いることで信頼性の高いデータベースとWebサービスを開発できる </p> </article> <article> <h3> - Haskell + 型による区別 </h3> <p> - Haskellは純粋関数型プログラミング言語 + Haskellは、全てに型がある </p> <p> - 純粋とは、引数が同じならば関数が必ず同じ値を返す + 文字列やHTMLを別の型として扱う </p> - -<pre> -fib :: Int −> Int -fib 0 = 0 -fib 1 = 1 -fib n = fib (n-2) + fib (n-1) -</pre> + <p> + 入力として受け取った文字列が、HTML型に自動変換されたりせず、脆弱性が勝手に入り込んだりしない + </p> </article> <article> @@ -110,13 +107,8 @@ コンパイル時にエラーになる </p> <pre> -abc = 'a' : [1,2,3] -cde = 1 : ['a','b','c'] -</pre> - -<pre> --- リスト型の定義 -data [] a = [] | a : [a] +abc = 'a' : [1,2,3] -- error +cde = 1 : ['a','b','c'] -- error </pre> </article> @@ -125,114 +117,62 @@ 型推論 </h3> <p> - Haskell が型を推論してくれる + 型エラーを検出するために全ての式や関数に型を書いていくのは大変 </p> -<pre> -getChildren node path = elems (children (getNode node path)) -</pre> <p> - getChildren は、Node と Path を受け取って Node のリストを返すことがわかる + Haskell は 型を推論してくれる </p> -<pre> -*Jungle> :type getChildren -getChildren :: Node -> Path -> [Node] -</pre> + </article> + + <article> + <h3> + 型推論 + </h3> <p> - 他の型の情報を利用して推論できる + 前提として関数に以下のような型が定義されている </p> <pre> getNode :: Node -> Path -> Node elems :: Map k a -> [a] children :: Node -> Map Int Node </pre> - </article> - - <article> - <h3> - モナド - </h3> <p> - モナドを使うことで文脈を保ったまま関数を繋いでいくことができる - </p> - <p> - Maybe モナドを用いて説明する - </p> - <p> - Maybe 型は、失敗する可能性を扱うデータ型である + 新しくgetChildrenという関数を定義するとき型を自動で導出できる </p> <pre> -data Maybe a = Nothing | Just a +getChildren node path = elems (children (getNode node path)) +</pre> + <p> + Haskell が推論した型を確認する + </p> +<pre> +*Jungle> :type getChildren +getChildren :: Node -> Path -> [Node] </pre> </article> <article> <h3> - モナド - 型クラス + 実用的なデータベースの開発 </h3> <p> - Maybe 型は、モナド型クラスのインスタンスである。 - </p> - <p> - 型クラスは、オブジェクト指向のクラスとは異なる。 + 現在、CPU はマルチコア化がすすんでいる </p> <p> - 型の振る舞いを定義するもので、今回は Maybe 型はモナドとして振る舞えるという意味になる。 + 実用的なデータベースとするためにはマルチコアに対応させる必要性がある </p> -<pre> -instance Monad Maybe where - return x = Just x - Nothing >>= f = Nothing - Just x >>= f = f x -</pre> <p> - モナドとして振る舞うためには2つの関数を定義する。 - - return と、>>= (bind)である。 + 並列に処理できればマルチコアで性能が出る </p> </article> <article> <h3> - モナド - 関数を繋ぐ + Haskell の並列実行 </h3> <p> - 失敗するかもしれないという文脈を保ったまま関数を繋ぐ + Haskell で並列実行するにはどうするか </p> -<pre> -up 4 = Nothing -up n = Just (n + 1) - -down 0 = Nothing -down n = Just (n - 1) -</pre> -<pre> -return 3 >>= down >>= down >>= up >>= up -</pre> -<pre> -instance Monad Maybe where - return x = Just x - Nothing >>= f = Nothing - Just x >>= f = f x -</pre> - </article> - - <article> - <h3> - モナドを使わないで同じことをする - </h3> -<pre> -return 3 >>= down >>= down >>= up >>= up -</pre> -<pre> -updown :: Maybe Int -updown = case down 3 of - Nothing -> Nothing - Just place1 -> case down place1 of - Nothing -> Nothing - Just place2 -> case up place2 of - Nothing -> Nothing - Just place3 -> up place3 -</pre> </article> <article> @@ -240,7 +180,7 @@ 非破壊的木構造 </h3> <p> - データベースを線形に性能向上させたければ、各コアからデータに同時にアクセスできるようにし並列度を高める + マルチコア上で、データベースの性能向上をさせるためには、各コアからデータに同時にアクセスできるようにする </p> <p> 非破壊的木構造という手法を用いる。 @@ -261,163 +201,156 @@ 非破壊的木構造 - ルートノード </h3> <p> - どの木構造が最新なのかを表す情報 + 非破壊的木構造の並列実行のネックとなるものがルートノード + </p> + <p> + ルートノードは、どの木構造が最新なのかを表す情報 </p> <p> 状態を持つのはここだけで、並列度を高めるにはルートノードの設計が重要 </p> <div align="center"> - <img src="images/rootnode.png" width="400px"> + <img src="images/rootnode.png" width="350px"> </div> </article> <article> <h3> - データベースの設計 - 並列度を高めるために - </h3> - <p> - できるだけルートノードに触る範囲を狭くする - </p> - <p> - ルートノードを更新する関数と、編集する関数を切り分ける - </p> - </article> - - <article> - <h3> Haskell でのルートノードの管理 </h3> <p> ソフトウェア・トランザクショナル・メモリ (STM) を使う </p> <p> - STM は、排他制御を行わずに共有データを扱える - </p> - <p> - STM は、他のスレッドによる変更を考慮せずに共有データを変更する + STM は、ノンブロッキングで共有データを扱える </p> <p> - 変更をトランザクションとしてコミットする時に以下のことがひとつだけ起こる + 共有データの変更は以下の様に行われる </p> <ul> - <li>同じデータを平行して変更したスレッドが他になければ、加えた変更が他のスレッドから見えるようになる - <li>そうでなければ、変更を実際に実行せずに破棄し、変更の処理を再度実行する。 + <li>他から変更がなければそのまま適用 + <li>変更している間に、他から変更されれば変更処理をやり直し </ul> - </p> </article> <article> <h3> - Jungle のデータ型 + STM のメリット </h3> <p> - Jungle は、非破壊的木構造を扱う並列データベース - </p> -<pre> --- Jungle のデータ型 -data Jungle = Jungle (TVar (Map String Tree)) - --- Tree のデータ型 -data Tree = Tree (TVar Node) String - --- Node のデータ型 -data Node = Node (Map Int Node) (Map String ByteString) -</pre> - <p> - TVarがついてるのはSTMを使ってる変数 + 共有データにアクセスする時に待ちがない </p> <p> - Map は連想配列 + 読み込みは他の変更を気にせず並列に行える </p> </article> <article> <h3> - Jungle の実装 + 非破壊的木構造データベース Jungle </h3> <p> - Jungle は複数の Tree を持っている。 - Tree には名前がついており、最新のルートノードを持っている。 + 非破壊的木構造を扱うデータベース Jungle を開発した + </p> + <p> + Jungle の基本的な使い方 + </p> + <ul> + <li> 木構造を保持する Jungle を作成 + <li> Jungle に新しい木を作成 + <li> 木から最新のルートノードを取ってきて、データを参照する + <li> もしくは、ノードを編集し、木の最新のルートノードを更新する + </ul> + </article> + + <article> + <h3> + 木構造を保持する Jungle の作成 + </h3> +<pre> +data Jungle = Jungle (TVar (Map String Tree)) +</pre> + <p> + TVarがついているのはSTMを使っている変数 + </p> + <p> + 各スレッドから新しく木を作ったりできるように木構造の保持にもSTMを使っている + </p> + <p> + Jungle は複数の Tree を名前で管理する </p> <div align="center"> - <img src="images/jungle_type.png" width="600px"> + <img src="images/jungle_type.png" width="500px"> </div> </article> - <article class="smaller"> + <article> <h3> - 状態を扱う関数 + Jungle に新しい木を作成 </h3> <pre> -createJungle :: IO Jungle -createTree :: Jungle -> String -> IO () +data Tree = Tree (TVar Node) String +</pre> + <p> + Tree は最新のルートノードの情報と木の名前を持っている + </p> + <br> + <br> + <div align="center"> + <img src="images/get_root_node.png" width="500px"> + </div> + </article> + + <article> + <h3> + 木から最新のルートノードを取ってきて、データを参照する + </h3> + <p> + 木から最新のルートノードを取ってくるにはgetRootNodeという関数を使う + </p> +<pre> getRootNode :: Jungle -> String -> IO Node +</pre> + <p> + Jungleと木の名前を渡すと最新のルートノードが返ってくる + </p> + </article> + + <article> + <h3> + ノード + </h3> + <p> + Jungle で最も基本的な構成要素 + </p> + <p> + Jungle の参照や変更の関数は全てノードに対して行う + </p> +<pre> +data Node = Node (Map Int Node) (Map String ByteString) +</pre> + <div align="center"> + <img src="images/node_component.png" width="500px"> + </div> + </article> + + <article> + <h3> + ノードを編集し、木の最新のルートノードを更新する + </h3> + <p> + updateRootNodeやupdateRootNodeWithで更新できる + </p> +<pre> updateRootNode :: Jungle -> String -> Node -> IO () updateRootNodeWith :: (Node -> Node) -> Jungle -> String -> IO () </pre> <p> - IO が付いているものは何かしらの状態の変更を行う関数である。 - </p> - <p> - この関数の型の -> で繋がっているものは複数の引数を取ることを表している。 - </p> - <p> - 実際にはHaskellの関数はカリー化されているため、全ての関数は一度に一つの引数だけを取る。 - 複数の引数を取るようにみえる関数は、実際には1つの引数を取り、その次の引数を受け取る関数を返す。 + updateRootNodeには編集したNodeを渡すことで木の最新のルートノードを更新できる </p> <p> - createJungle は Jungle の作成<br> - createTree は、Jungle と 木の名前を受け取って、木を作成する<br> - getRootNode は、Jungle と 木の名前を受け取って、ルートノードを返す<br> - updateRootNode は、Jungle と 木の名前と Node を受け取ってルートノードを更新する。<br> - updateRootNodeWith は、Node を編集する関数(Node -> Node)と Jungle と 木の名前を取って、ルートノードに関数を適用して更新する。<br> - </p> - </article> - - <article class="smaller"> - <h3> - 木構造の編集 - </h3> -<pre> -addNewChildAt :: Node -> Path -> Node -deleteChildAt :: Node -> Path -> Position -> Node -putAttribute :: Node -> Path -> String -> B.ByteString -> Node -deleteAttribute :: Node -> Path -> String -> Node -</pre> - - <p> - 状態の変更は行わない。 + updateRootNodeWithにはNodeを編集する関数を渡すことで木の最新のルートノードを更新できる </p> - <p> - addNewChildAt は、指定された Path の Node に子を追加する<br> - deleteChildAt は、指定された Path の Node の Position の子を削除する<br> - putAttribute は、指定された Path の Node に キーと値を追加する<br> - deleteAttribute は、指定された Path の Node のキーにあてはまる値を削除する<br> - </p> - - </article> - <article class="smaller"> - <h3> - 木構造の参照 - </h3> -<pre> -getAttributes :: Node -> Path -> String -> Maybe B.ByteString -getChildren :: Node -> Path -> [Node] -assocsChildren :: Node -> Path -> [(Int, Node)] -assocs :: Node -> Path -> [(String, B.ByteString)] -numOfChild :: Node -> Path -> Int -currentChild :: Node -> Path -> Maybe Node -</pre> - - <p> - getAttributes は、指定された Path の Node に存在する属性を キー を用いて参照できる<br> - getChildren は、指定されたPath のNode が持つ全ての子を Node のリストとして返す<br> - assocsChildren は、指定された Path の Node が持つ全ての子を Position とのタプルにし、そのペアのリストを返す<br> - assocsAttribute は、指定された Path の Node が持つ全ての属性を、キーと値のペアとし、そのペアのリストを返す<br> - numOfChild では、指定された Path の Node が持つ子どもの数を取得できる<br> - currentChild では、指定された Path の Node が持つ最新の子を取得できる<br> - </p> - </article> <article> @@ -428,8 +361,10 @@ Jungle がマルチコアプロセッサで性能が出るのか、実用的なWebサービスが提供できるのか確認する </p> <p> - 性能の計測に用いるサーバの仕様<br> - ハイパースレッディングで24コアまで使える + 性能の計測に用いるサーバの仕様 + </p> + ハイパースレッディングで24コアまで使える<br> + ハイパースレッディングはおよそ20％程度クロックあたりの性能が向上する </p> <table> <tr> @@ -450,71 +385,110 @@ </tr> <tr> <td>OS</td> - <td>Fedora 14</td> + <td>Fedora 19</td> </tr> </table> </article> + <article> + <h3> + Haskell コンパイラ + </h3> + <p> + Haskell のコンパイラには The Glasgow Haskell Compiler (GHC) を利用する + </p> + <p> + 現在の GHC の安定版 7.6.3 は並列時にIOマネージャーがスケールしないという問題がある + </p> + <p> + リリース候補版である 7.8 を用いる + </p> + </article> + + <article> + <h3> + 親和性機能 + </h3> + <p> + 親和性機能とは OS スレッドをCPUコアに固定する機能のこと + </p> + <p> + 並列実行時の性能が向上するため性能計測で利用する + </p> + <p> + Haskell は実行時に -qa オプションを使うこと親和性機能を使うように指示できる + </p> + </article> + <article class="smaller"> <h3> - 性能計測 - 読み込みの計測結果 + 読み込みの性能計測 </h3> <p> 木構造の読み込みにかかる時間を計測する </p> <p> - 12 スレッドで実行時に 10.77 倍の性能向上 + 12 スレッドで親和性機能を使って実行した場合 10.37 倍の性能向上 </p> <p> - ハイパースレッディングは遅くなったりと安定しない + 親和性機能を使って24スレッドで実行すると実行時間が大幅に伸びる </p> <table> <tr> <th>CPU数</th> - <th>実行時間</th> + <th>親和性機能なし</th> + <th>親和性機能あり</th> </tr> <tr> <td>1</td> - <td>59.77 s</td> + <td>60.95 s</td> + <td>61.00 s</td> </tr> <tr> <td>2</td> - <td>33.36 s</td> + <td>30.83 s</td> + <td>33.95 s</td> </tr> <tr> <td>4</td> - <td>15.63 s</td> + <td>15.49 s</td> + <td>16.10 s</td> </tr> <tr> <td>8</td> - <td>8.10 s</td> + <td>10.31 s</td> + <td>8.79 s</td> </tr> <tr> <td>12</td> - <td>5.55 s</td> + <td>8.49 s</td> + <td>5.88 s</td> </tr> <tr> <td>16</td> - <td>5.65 s</td> + <td>5.82 s</td> + <td>5.81 s</td> </tr> <tr> <td>20</td> - <td>5.23 s</td> + <td>6.54 s</td> + <td>5.48 s</td> </tr> <tr> <td>24</td> - <td>5.77 s</td> + <td>8.21 s</td> + <td>125.09 s</td> </tr> </table> </p> </article> - <article> + <article class='nobackground'> <h3> - 性能計測 - 読み込みの計測結果 + 読み込みの性能計測 </h3> <p> - ハイパースレッディングは安定しないため、12 スレッドまでの性能向上率 + 親和性機能を使った場合、実コアの12スレッドまでほぼ線形にスケールする </p> <div align="center"> <img src="images/read.png" width="700px"> @@ -523,64 +497,74 @@ <article class="smaller"> <h3> - 性能計測 - 書き込みの計測結果 + 書き込みの性能計測 </h3> <p> 木構造の書き込みにかかる時間を計測する </p> <p> - 2 スレッドで 1.55 倍の性能向上<br> - 12 スレッドで実行時に 3.86 倍の性能向上 - </p> - <p> - ハイパースレッディングは12スレッド以降遅くなっている + 12 スレッドで親和性機能を使って実行した場合 3.82 倍の性能向上 </p> <table> <tr> <th>CPU数</th> - <th>実行時間</th> + <th>親和性機能なし</th> + <th>親和性機能あり</th> </tr> <tr> <td>1</td> - <td>52.68 s</td> + <td>49.70 s</td> + <td>49.61 s</td> </tr> <tr> <td>2</td> - <td>33.92 s</td> + <td>27.77 s</td> + <td>30.76 s</td> </tr> <tr> <td>4</td> - <td>20.11 s</td> + <td>18.06 s</td> + <td>18.05 s</td> </tr> <tr> <td>8</td> - <td>15.31 s</td> + <td>16.66 s</td> + <td>12.50 s</td> </tr> <tr> <td>12</td> - <td>13.62 s</td> + <td>15.62 s</td> + <td>12.96 s</td> </tr> <tr> <td>16</td> - <td>14.92 s</td> + <td>14.91 s</td> + <td>13.11 s</td> </tr> <tr> <td>20</td> - <td>18.62 s</td> + <td>15.31 s</td> + <td>13.84 s</td> </tr> <tr> <td>24</td> - <td>16.63 s</td> + <td>18.11 s</td> + <td>71.66 s</td> </tr> </table> </p> </article> - <article> + <article class='nobackground'> <h3> - 性能計測 - 書き込みの計測結果 + 書き込みの性能計測 </h3> - <br> + <p> + 4 倍程度で性能向上が頭打ちになっている + </p> + <p> + 同時に書き込みがあった場合、STMが処理をやり直すため並列度が下がる + </p> <div align="center"> <img src="images/write.png" width="700px"> </div> @@ -591,153 +575,131 @@ 考察 </h3> <p> - 書き込みの性能向上率が低い - </p> - <p> - 木を登録する際、他のスレッドから登録があった場合、ソフトウェア・トランザクショナル・メモリが処理をやり直すため遅いと考えられる。 + 読み込みが高速 </p> <p> - 書き込みより読み込みが多用されるシステムに向いている。 - </p> - </article> - - <article> - <h3> - 性能計測 - Webサービスに組み込んでの性能評価 - </h3> - <p> - Haskell の HTTP サーバ Warp と組み合わせて Web掲示板サービスを開発する。 - </p> - <p> - weighttpを用いて掲示板に読み込みと書き込みで負荷をかける。リクエストの総数は100万 - </p> - <p> - Warp は、ハイパースレッディングで明らかに遅くなるので、12コアまでの計測とする。 + 書き込みより読み込みが多用されるシステムに向いている </p> </article> <article> <h3> - 性能計測 - Webサービスに組み込んでの性能評価 読み込み + Webサービスに組み込んでの性能計測 </h3> <p> - 読み込み + Haskell の HTTP サーバ Warp と組み合わせて Web掲示板サービスを開発する + </p> + <p> + 測定ツール weighttp を用いて掲示板に読み込みと書き込みで負荷をかける。 </p> <p> - 12 スレッド時に 2.14 倍 + Warp は、ハイパースレッディングで明らかに遅くなるので、使わない </p> - <table> - <tr> - <th>CPU数</th> - <th>実行時間</th> - </tr> - <tr> - <td>1</td> - <td>60.72 s</td> - </tr> - <tr> - <td>2</td> - <td>37.74 s</td> - </tr> - <tr> - <td>4</td> - <td>28.97 s</td> - </tr> - <tr> - <td>8</td> - <td>27.73 s</td> - </tr> - <tr> - <td>12</td> - <td>28.33 s</td> - </tr> - </table> + </article> + + <article class="nobackground"> + <h3> + ネットワークのボトルネック + </h3> + <p> + ネットワークのボトルネックが大きい + </p> + <p> + 並列環境でどのようにスケールするか計測したいため、ネットワークを介さずに性能計測を行う + </p> + <br> + <div align="center"> + <img src="images/warp.png" width="600px"> + </div> </article> <article> <h3> - 性能計測 - Webサービスに組み込んでの性能評価 書き込み + 実験環境 </h3> <p> - 書き込み + 3 コアを測定ツール weighttp に使い、 + 8 コアを Web 掲示板サービスに使う + </p> + <br> + <div align="center"> + <img src="images/request.png" width="400px"> + </div> + </article> + + <article> + <h3> + Webサービスに組み込んでの性能計測 + </h3> + <p> + 読み込みと書き込みの実験結果 </p> <p> - 12 スレッド時に 1.65 倍 + 1秒間あたりどれだけリクエストを捌けるかという指標で比較 + 大きければ大きいほど性能が良い + </p> + <p> + 8 スレッドで実行時、読み込みは 6.18 倍、書き込みは3.93倍の性能向上 </p> <table> <tr> <th>CPU数</th> - <th>実行時間</th> + <th>読み込み</th> + <th>書き込み</th> </tr> <tr> <td>1</td> - <td>54.16 s</td> + <td>22,624 req/s</td> + <td>28,552 req/s</td> </tr> <tr> <td>2</td> - <td>36.71 s</td> + <td>43,083 req/s</td> + <td>53,765 req/s</td> </tr> <tr> <td>4</td> - <td>31.74 s</td> + <td>92,548 req/s</td> + <td>98,691 req/s</td> + </tr> + <tr> + <td>6</td> + <td>119,310 req/s</td> + <td>99,009 req/s</td> </tr> <tr> <td>8</td> - <td>31.58 s</td> - </tr> - <tr> - <td>12</td> - <td>32.68 s</td> + <td>139,965 req/s</td> + <td>112,212 req/s</td> </tr> </table> </article> - <article class="smaller"> + <article class='nobackground'> <h3> - Warp の問題 + Webサービスに組み込んでの性能計測 </h3> <p> - Warp がボトルネックとなってしまっている。 - Warp は現状あまり並列化効果がでていない。 - </p> - <p> - アクセスした際に、"hello, world" という文字列を返すだけのプログラムを作成し計測する。 - </p> - <p> - Jungle を組み込んだ時と比較して、読み込みの場合はほとんど差がない。 + Jungle 単体での実験結果と同じで、読み込みのほうがスケールする </p> - <table> - <tr> - <th>CPU数</th> - <th>実行時間</th> - </tr> - <tr> - <td>1</td> - <td>49.28 s</td> - </tr> - <tr> - <td>2</td> - <td>35.45 s</td> - </tr> - <tr> - <td>4</td> - <td>25.70 s</td> - </tr> - <tr> - <td>8</td> - <td>27.90 s</td> - </tr> - <tr> - <td>12</td> - <td>29.23 s</td> - </tr> - </table> + <div align="center"> + <img src="images/bbs.png" width="700px"> + </div> </article> <article> <h3> - 性能計測 - Java との比較 + Java との比較 </h3> + <p> + HaskellとJavaで同様のWeb掲示板サービスを用意する + </p> + <p> + 実環境を想定して、ブレードサーバ2台用意し、ネットワークを介して負荷をかける + </p> + <p> + 100 万リクエストを処理するのにかかる時間を計測 + </p> <table> <tr> @@ -747,65 +709,42 @@ </tr> <tr> <td>読み込み</td> - <td>28.33 s</td> + <td>16.31 s</td> <td>53.13 s</td> </tr> <tr> <td>書き込み</td> - <td>32.68 s</td> + <td>20.17 s</td> <td>76.4 s</td> </tr> </table> <p> - 読み込みで 1.87 倍、書き込みで 2.3 倍の性能差が出ている + 読み込みで 3.25 倍、書き込みで 3.78 倍の性能差 </p> <p> - 書き込みが読み込みより性能差が出ている理由として遅延評価が考えられる。 - Haskell の遅延評価は必要でなければ計算しないため、例えば木構造への書き込みが多い時に必要のない木は計算しないなどを行うことができる。 + Haskell は実用的なWebサービスを開発できる </p> </article> <article> <h3> - 性能計測 - 書き込みと読み込みを同時に行った場合 + Java との比較 - 生産性 </h3> - <p> - 書き込みごとに毎回読み込みを挟むことで、遅延評価ではなく即時評価させる。 - </p> - - <table> - <tr> - <th>CPU数</th> - <th>実行時間</th> - </tr> - <tr> - <td>1</td> - <td>141.40 s</td> - </tr> - <tr> - <td>2</td> - <td>70.87 s</td> - </tr> - <tr> - <td>4</td> - <td>54.32 s</td> - </tr> - <tr> - <td>8</td> - <td>55.13 s</td> - </tr> - <tr> - <td>12</td> - <td>58.60 s</td> - </tr> - </table> - <p> - 結果が明らかに遅くなっている。 - 12 スレッドで実行した際、 まだ Java より速いが性能差は、1.30 倍である。 + 生産性の面からも Java との比較を行う </p> <p> - シングルスレッドで実行した場合と比較した時、12 スレッドで 2.40 倍の性能向上が見られる。 + Haskell 版 Jungle は 284 行、 + Java 版 Jungle は 3,390 行 + </p> + <p> + 実装が 1/12 程度のサイズとなっている + </p> + <p> + 再帰的なデータ型の定義を言語としてサポートしていることや、関数の再利用が行いやすいことが要因 + </p> + <p> + 同じ機能を実装する場合でも、Haskell は Java と比較してコード行数が短くなる </p> </article> @@ -817,10 +756,10 @@ 純粋関数型言語 Haskell を用いて並列データベースの実装をおこなった </p> <p> - 読み込みに関して 12 コアで実行した場合、10.77 倍 という性能向上率が確認できた + 読み込みに関して 12 コアで実行した場合、10.37 倍 という性能向上率が確認できた </p> <p> - また、Web 掲示板サービスを開発し、Java と比較して読み込みで 1.87 倍、書き込みで 2.3倍の性能が確認できた + また、Web 掲示板サービスを開発し、Java と比較して読み込みで 3.25 倍、書き込みで 3.78 倍の性能が確認できた </p> </article> @@ -839,6 +778,5 @@ </p> </article> - </body> </html>