レイテンシー ソフトウェアシステムの応答性を高めるための設計・計測・最適化（インプレス） [電子書籍]

レイテンシー ソフトウェアシステムの応答性を高めるための設計・計測・最適化（インプレス） の 商品概要

• ハードウェアレベルから分散システムまで、
  理論からRust/Pythonによる実践まで、
  システム遅延削減のすべてを一冊に！
  
  ミリ秒からナノ秒レベルまで、
  遅延という壁を突破する技術を解説。
  
  本書の主題は、操作から結果が観測されるまでの遅延時間「レイテンシー」です。ハードウェアの物理的制約から分散システムのアーキテクチャ設計、コードレベルのチューニングまで、アプリケーションスタックの全レイヤーにおける遅延削減手法を体系化した、類を見ない包括的な一冊となっています。
  
  金融の高頻度取引やリアルタイムゲームをはじめ、応答性能やユーザー体験が極めて重要なシステムを開発・運用し、遅延改善に取り組むすべての開発者・エンジニアに確かな指針を提供します。
  
  第1部では、レイテンシーの厳密な定義を出発点とし、リトルの法則やアムダールの法則といった重要なモデリング手法を押さえつつ、Pythonを使った遅延の計測・可視化方法などの基礎を固めます。
  
  続く第2部と第3部では、コロケーションやレプリケーション、高性能キャッシュといったデータ配置戦略から、アルゴリズムの計算量削減、ウェイトフリー同期、高度な並行処理モデルまで、サンプルコードも交えながら、ボトルネックを極限まで排除するアプローチを掘り下げます。
  
  終盤の第4部では、どうしても削減しきれない不可避の遅延に立ち向かうため、非同期I/Oやイベントループ、さらにはプリフェッチや投機的実行といった「予測的手法」によってシステムの応答性を最大化し、遅延をユーザーから「隠蔽」する先進的なテクニックを詳解します。
  
  本書では、局所的なアルゴリズムの高速化にとどまらず、「アーキテクチャによる遅延の根本削減」から「予測手法による遅延の隠蔽」までを、効果の大きいものから段階的に学べます。このような構成が本書の最大の強みであり、システムの限界を突破しようとするすべての開発者・エンジニアにとって、一歩先を照らす最善のバイブルとなるでしょう。
  
  ■章構成
  ◆第1部 基礎
  第1章 はじめに
  第2章 レイテンシーの計測とモデリング
  
  ◆第2部 データ
  第3章 コロケーション
  第4章 レプリケーション
  第5章 パーティショニング
  第6章 キャッシュ
  
  ◆第3部 計算処理
  第7章 処理の削減
  第8章 ウェイトフリー同期
  第9章 並行性の活用
  
  ◆第4部 レイテンシーの隠蔽
  第10章 非同期処理
  第11章 予測的手法
  
  ※本書は『Latency: Reduce delay in software systems』（Manning Publications）の翻訳書です。
  
  
  

• 目次

  表紙
  免責・サンプル・正誤表について
  推薦の言葉
  本書におけるレイテンシーの原則
  まえがき
  謝辞
  本書について／対象読者／本書の構成：ロードマップ
  コードについて
  著者について
  第1部 ［基礎］
  第1章 はじめに
  1.1 レイテンシーとは何か
  1.2 どうやってレイテンシーを計測するか
  1.3 なぜレイテンシーが重要なのか／1.3.1 ユーザー体験
  1.3.2 リアルタイムシステム／1.3.3 効率性
  1.4 レイテンシーではないもの
  1.5 レイテンシー対帯域幅
  1.6 レイテンシー対エネルギー
  まとめ
  第2章 レイテンシーの計測とモデリング
  2.1 レイテンシーの法則／2.1.1 リトルの法則
  2.1.2 アムダールの法則
  2.2 レイテンシー分布
  2.3 レイテンシーの一般的な原因
  2.3.1 物理／2.3.2 CPUとハードウェア
  2.3.3 仮想化
  2.3.4 オペレーティングシステム、ドライバー、ファームウェア
  2.3.5 マネージドなランタイム
  2.3.6 アプリケーション／2.4 レイテンシー合成
  2.5 レイテンシーの計測
  2.6 実践：ネットワークレイテンシーの計測
  2.6.1 ヒストグラムをプロットする
  2.6.2 eCDFを用いた可視化
  まとめ
  第2部 ［データ］
  第3章 コロケーション
  3.1 なぜコロケーションが必要か
  3.2 ノード間レイテンシー
  3.2.1 地理的レイテンシーとラストマイルレイテンシー
  3.2.2 エッジコンピューティングとCDN
  3.3 ノード内レイテンシー／3.3.1 ネットワークスタック
  3.3.2 TCP/IP
  3.3.3 カーネルバイパスネットワーキング
  3.4 マルチコアアーキテクチャ
  3.5 実践：組み込みデータベースを備えたREST API
  まとめ
  第4章 レプリケーション
  4.1 なぜレプリケーションを行うのか
  4.2 可用性とスケーラビリティ
  4.3 整合性モデル／4.3.1 強整合性
  4.3.2 結果整合性
  4.3.3 その他の整合性モデル
  4.4 レプリケーション戦略
  4.4.1 シングルリーダーレプリケーション／4.4.2 マルチリーダーレプリケーション
  4.4.3 リーダーレスレプリケーション
  4.4.4 read-your-writes特性／4.4.5 ローカルファーストアプローチ
  4.5 非同期レプリケーションと同期レプリケーション
  4.6 ステートマシンレプリケーション
  4.7 ケーススタディ：Viewstamped Replication
  4.8 実践：キーバリューストアのレプリケーション
  まとめ
  第5章 パーティショニング
  5.1 なぜデータをパーティショニングするのか
  5.2 物理的なパーティショニング戦略／5.2.1 水平パーティショニング
  5.2.2 垂直パーティショニング
  5.2.3 ハイブリッドパーティショニング
  5.3 論理パーティショニング戦略
  5.3.1 機能パーティショニング／5.3.2 地理的パーティショニング
  5.3.3 ユーザーベースのパーティショニング
  5.3.4 時間ベースのパーティショニング／5.3.5 オーバーパーティショニング
  5.4 リクエストルーティング／5.4.1 直接ルーティング
  5.4.2 プロキシルーティング
  5.4.3 フォワードルーティング
  5.5 パーティションの不均衡／5.5.1 ホットパーティション
  5.5.2 ワークロードの偏り／5.6 実践：SQLiteによる水平パーティショニング
  まとめ
  第6章 キャッシュ
  6.1 なぜデータをキャッシュするのか
  6.2 キャッシュの概要
  6.3 キャッシュ戦略／6.3.1 キャッシュアサイドキャッシュ
  6.3.2 リードスルーキャッシュ
  6.3.3 ライトスルーキャッシュ
  6.3.4 ライトビハインドキャッシュ
  6.3.5 クライアントサイドキャッシュ／6.3.6 分散キャッシュ
  6.4 キャッシュコヒーレンス
  6.5 キャッシュヒット率
  6.6 キャッシュ置換／6.6.1 Least Recently Used（LRU）
  6.6.2 Least Frequently Used（LFU）
  6.6.3 先入れ先出し（FIFO）とSIEVE
  6.7 Time-to-live（TTL）
  6.8 マテリアライズドビュー
  6.9 メモ化／6.10 実践：Mokaを使用したアプリケーション内キャッシュ
  まとめ
  第3部 ［計算処理］
  第7章 処理の削減
  7.1 処理の削減方法
  7.2 アルゴリズムの計算量
  7.3 シリアライゼーションとデシリアライゼーション
  7.4 メモリ管理／7.4.1 動的メモリ割り当て
  7.4.2 ガベージコレクション
  7.4.3 仮想メモリと物理メモリ
  7.4.4 デマンドページング
  7.4.5 メモリトポロジ
  7.5 オペレーティングシステムのオーバーヘッド／7.5.1 スケジュール遅延とコンテキストスイッチ
  7.5.2 バックグラウンドタスクと割り込み
  7.5.3 ネットワークスタック
  7.6 事前計算
  7.7 実践：Criterionを使ったベンチマーク
  まとめ
  第8章 ウェイトフリー同期
  8.1 排他制御
  8.1.1 ミューテックス
  8.1.2 リードライトロック／8.1.3 スピンロック
  8.2 排他制御に関する問題／8.2.1 非効率性
  8.2.2 優先度逆転
  8.2.3 コンボイ現象／8.2.4 デッドロック
  8.3 アトミック操作
  8.3.1 アトミック操作の種類
  8.3.2 スピンロックの構造
  8.4 メモリバリア
  8.4.1 メモリバリアの種類
  8.4.2 コンパイラバリア
  8.4.3 メモリアクセスの並べ替えの例
  8.5 ウェイトフリー同期
  8.5.1 進行条件
  8.5.2 コンセンサス数
  8.5.3 ウェイトフリーキュー
  8.5.4 ウェイトフリースタック／8.5.5 ウェイトフリー連結リスト
  8.6 実践：単一プロデューサー・単一コンシューマーキューの実装
  まとめ
  第9章 並行性の活用
  9.1 並行性と並列性
  9.2 並行処理モデル／9.2.1 スレッド
  9.2.2 ファイバー／9.2.3 コルーチン
  9.2.4 イベント駆動型並行処理
  9.2.5 フューチャーとプロミス
  9.2.6 アクターモデル
  9.3 並列処理／9.3.1 データ並列
  9.3.2 タスク並列
  9.4 トランザクション
  9.4.1 直列化可能性
  9.4.2 スナップショット分離
  9.4.3 データアノマリーと弱い分離レベル
  9.5 同時実行制御
  9.5.1 2フェーズロック／9.5.2 マルチバージョン同時実行制御
  9.6 実践：逐次実行と並行実行
  まとめ
  第4部 ［レイテンシーの隠蔽］
  第10章 非同期処理
  10.1 基本／10.1.1 非同期処理と同期処理
  10.1.2 イベントループ
  10.1.3 課題
  10.2 非同期I/O ／10.2.1 I/O多重化／10.2.2 リクエストバッチング
  10.2.3 リクエストヘッジング
  10.2.4 バッファー付きI/O／10.2.5 メモリマッピング
  10.3 処理の先送り／10.3.1 タスクスケジューリング
  10.3.2 優先度付きキュー／10.3.3 ワークスティーリング
  10.4 リソース管理／10.4.1 スレッドプール
  10.4.2 メモリプール／10.4.3 コネクションプール
  10.5 バックプレッシャーによる並行性の管理
  10.5.1 プロデューサーの制御／10.5.2 バッファリング／10.5.3 ドロップ処理とレートリミット
  10.6 エラー処理／10.6.1 部分的なエラー
  10.6.2 回復／10.6.3 タイムアウト処理とキャンセル処理／10.7 オブザーバビリティ
  10.7.1 トレーシング／10.7.2 メトリクス
  まとめ
  第11章 予測的手法
  11.1 予測的手法の概要
  11.2 プリフェッチ
  11.2.1 パターンに基づくプリフェッチ
  11.2.2 意味情報に基づくプリフェッチ
  11.3 楽観的更新／11.3.1 楽観的ビュー
  11.3.2 楽観的更新の同期
  11.3.3 整合性保証
  11.3.4 エラー処理とロールバック
  11.4 投機的実行
  11.4.1 増分計算
  11.4.2 並列的投機
  11.4.3 値の予測
  11.5 予測的リソース割り当て／11.5.1 オーバープロビジョニング／11.5.2 プリウォーミング
  まとめ
  付録A 関連資料／A.1 第1章
  A.2 第2章
  A.3 第3章／A.4 第4章
  A.5 第5章／A.6 第6章
  A.7 第7章／A.8 第8章
  A.9 第9章
  A.10 第10章／A.11 第11章
  訳者あとがき
  索引
  翻訳者プロフィール／STAFF LIST
  奥付
  

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