Enviar búsqueda
Cargar
Varnishのログの眺め方
•
7 recomendaciones
•
4,759 vistas
Iwana Chan
Seguir
varnishncsa,varnishstat,varnishlogの簡単な解説
Leer menos
Leer más
Tecnología
Empresariales
Vista de diapositivas
Denunciar
Compartir
Vista de diapositivas
Denunciar
Compartir
1 de 16
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
Troubleshooting PostgreSQL Streaming Replication
Troubleshooting PostgreSQL Streaming Replication
Alexey Lesovsky
Understanding of Apache kafka metrics for monitoring
Understanding of Apache kafka metrics for monitoring
SANG WON PARK
Low Level CPU Performance Profiling Examples
Low Level CPU Performance Profiling Examples
Tanel Poder
Advanced Apache Spark Meetup Project Tungsten Nov 12 2015
Advanced Apache Spark Meetup Project Tungsten Nov 12 2015
Chris Fregly
Fundamental of ELK Stack
Fundamental of ELK Stack
주표 홍
JavaOne 2015 Java Mixed-Mode Flame Graphs
JavaOne 2015 Java Mixed-Mode Flame Graphs
Brendan Gregg
Why your Spark Job is Failing
Why your Spark Job is Failing
DataWorks Summit
Extending Spark's Ingestion: Build Your Own Java Data Source with Jean George...
Extending Spark's Ingestion: Build Your Own Java Data Source with Jean George...
Databricks
Recomendados
Troubleshooting PostgreSQL Streaming Replication
Troubleshooting PostgreSQL Streaming Replication
Alexey Lesovsky
Understanding of Apache kafka metrics for monitoring
Understanding of Apache kafka metrics for monitoring
SANG WON PARK
Low Level CPU Performance Profiling Examples
Low Level CPU Performance Profiling Examples
Tanel Poder
Advanced Apache Spark Meetup Project Tungsten Nov 12 2015
Advanced Apache Spark Meetup Project Tungsten Nov 12 2015
Chris Fregly
Fundamental of ELK Stack
Fundamental of ELK Stack
주표 홍
JavaOne 2015 Java Mixed-Mode Flame Graphs
JavaOne 2015 Java Mixed-Mode Flame Graphs
Brendan Gregg
Why your Spark Job is Failing
Why your Spark Job is Failing
DataWorks Summit
Extending Spark's Ingestion: Build Your Own Java Data Source with Jean George...
Extending Spark's Ingestion: Build Your Own Java Data Source with Jean George...
Databricks
Redo log
Redo log
PaweOlchawa1
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC and Parquet
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC and Parquet
DataWorks Summit/Hadoop Summit
MongoDB Replica Sets
MongoDB Replica Sets
MongoDB
Spark SQL Deep Dive @ Melbourne Spark Meetup
Spark SQL Deep Dive @ Melbourne Spark Meetup
Databricks
Thoughts on kafka capacity planning
Thoughts on kafka capacity planning
JamieAlquiza
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Alexey Lesovsky
Kafka on Pulsar
Kafka on Pulsar
StreamNative
How to Actually Tune Your Spark Jobs So They Work
How to Actually Tune Your Spark Jobs So They Work
Ilya Ganelin
Processing Large Data with Apache Spark -- HasGeek
Processing Large Data with Apache Spark -- HasGeek
Venkata Naga Ravi
Hudi: Large-Scale, Near Real-Time Pipelines at Uber with Nishith Agarwal and ...
Hudi: Large-Scale, Near Real-Time Pipelines at Uber with Nishith Agarwal and ...
Databricks
Performance Tuning RocksDB for Kafka Streams’ State Stores
Performance Tuning RocksDB for Kafka Streams’ State Stores
confluent
Cardinality Estimation through Histogram in Apache Spark 2.3 with Ron Hu and ...
Cardinality Estimation through Histogram in Apache Spark 2.3 with Ron Hu and ...
Databricks
Lombok ハンズオン
Lombok ハンズオン
Hiroto Yamakawa
Observability of InfluxDB IOx: Tracing, Metrics and System Tables
Observability of InfluxDB IOx: Tracing, Metrics and System Tables
InfluxData
Where is my bottleneck? Performance troubleshooting in Flink
Where is my bottleneck? Performance troubleshooting in Flink
Flink Forward
Zipkin
Zipkin
Cem Başaranoğlu
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
NAVER D2
Spark Shuffle Deep Dive (Explained In Depth) - How Shuffle Works in Spark
Spark Shuffle Deep Dive (Explained In Depth) - How Shuffle Works in Spark
Bo Yang
Using Apache Spark to Solve Sessionization Problem in Batch and Streaming
Using Apache Spark to Solve Sessionization Problem in Batch and Streaming
Databricks
Removing performance bottlenecks with Kafka Monitoring and topic configuration
Removing performance bottlenecks with Kafka Monitoring and topic configuration
Knoldus Inc.
Varnishの使い方~All Aboutでの使い方を例に~
Varnishの使い方~All Aboutでの使い方を例に~
Kazuto Ohara
できる!Varnish ~もう一歩踏み出すためのTips~
できる!Varnish ~もう一歩踏み出すためのTips~
Iwana Chan
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
Redo log
Redo log
PaweOlchawa1
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC and Parquet
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC and Parquet
DataWorks Summit/Hadoop Summit
MongoDB Replica Sets
MongoDB Replica Sets
MongoDB
Spark SQL Deep Dive @ Melbourne Spark Meetup
Spark SQL Deep Dive @ Melbourne Spark Meetup
Databricks
Thoughts on kafka capacity planning
Thoughts on kafka capacity planning
JamieAlquiza
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Alexey Lesovsky
Kafka on Pulsar
Kafka on Pulsar
StreamNative
How to Actually Tune Your Spark Jobs So They Work
How to Actually Tune Your Spark Jobs So They Work
Ilya Ganelin
Processing Large Data with Apache Spark -- HasGeek
Processing Large Data with Apache Spark -- HasGeek
Venkata Naga Ravi
Hudi: Large-Scale, Near Real-Time Pipelines at Uber with Nishith Agarwal and ...
Hudi: Large-Scale, Near Real-Time Pipelines at Uber with Nishith Agarwal and ...
Databricks
Performance Tuning RocksDB for Kafka Streams’ State Stores
Performance Tuning RocksDB for Kafka Streams’ State Stores
confluent
Cardinality Estimation through Histogram in Apache Spark 2.3 with Ron Hu and ...
Cardinality Estimation through Histogram in Apache Spark 2.3 with Ron Hu and ...
Databricks
Lombok ハンズオン
Lombok ハンズオン
Hiroto Yamakawa
Observability of InfluxDB IOx: Tracing, Metrics and System Tables
Observability of InfluxDB IOx: Tracing, Metrics and System Tables
InfluxData
Where is my bottleneck? Performance troubleshooting in Flink
Where is my bottleneck? Performance troubleshooting in Flink
Flink Forward
Zipkin
Zipkin
Cem Başaranoğlu
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
NAVER D2
Spark Shuffle Deep Dive (Explained In Depth) - How Shuffle Works in Spark
Spark Shuffle Deep Dive (Explained In Depth) - How Shuffle Works in Spark
Bo Yang
Using Apache Spark to Solve Sessionization Problem in Batch and Streaming
Using Apache Spark to Solve Sessionization Problem in Batch and Streaming
Databricks
Removing performance bottlenecks with Kafka Monitoring and topic configuration
Removing performance bottlenecks with Kafka Monitoring and topic configuration
Knoldus Inc.
La actualidad más candente
(20)
Redo log
Redo log
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC and Parquet
File Format Benchmark - Avro, JSON, ORC and Parquet
MongoDB Replica Sets
MongoDB Replica Sets
Spark SQL Deep Dive @ Melbourne Spark Meetup
Spark SQL Deep Dive @ Melbourne Spark Meetup
Thoughts on kafka capacity planning
Thoughts on kafka capacity planning
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Kafka on Pulsar
Kafka on Pulsar
How to Actually Tune Your Spark Jobs So They Work
How to Actually Tune Your Spark Jobs So They Work
Processing Large Data with Apache Spark -- HasGeek
Processing Large Data with Apache Spark -- HasGeek
Hudi: Large-Scale, Near Real-Time Pipelines at Uber with Nishith Agarwal and ...
Hudi: Large-Scale, Near Real-Time Pipelines at Uber with Nishith Agarwal and ...
Performance Tuning RocksDB for Kafka Streams’ State Stores
Performance Tuning RocksDB for Kafka Streams’ State Stores
Cardinality Estimation through Histogram in Apache Spark 2.3 with Ron Hu and ...
Cardinality Estimation through Histogram in Apache Spark 2.3 with Ron Hu and ...
Lombok ハンズオン
Lombok ハンズオン
Observability of InfluxDB IOx: Tracing, Metrics and System Tables
Observability of InfluxDB IOx: Tracing, Metrics and System Tables
Where is my bottleneck? Performance troubleshooting in Flink
Where is my bottleneck? Performance troubleshooting in Flink
Zipkin
Zipkin
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
Spark Shuffle Deep Dive (Explained In Depth) - How Shuffle Works in Spark
Spark Shuffle Deep Dive (Explained In Depth) - How Shuffle Works in Spark
Using Apache Spark to Solve Sessionization Problem in Batch and Streaming
Using Apache Spark to Solve Sessionization Problem in Batch and Streaming
Removing performance bottlenecks with Kafka Monitoring and topic configuration
Removing performance bottlenecks with Kafka Monitoring and topic configuration
Destacado
Varnishの使い方~All Aboutでの使い方を例に~
Varnishの使い方~All Aboutでの使い方を例に~
Kazuto Ohara
できる!Varnish ~もう一歩踏み出すためのTips~
できる!Varnish ~もう一歩踏み出すためのTips~
Iwana Chan
Varnish Cache Plus. Random notes for wise web developers
Varnish Cache Plus. Random notes for wise web developers
Carlos Abalde
Varnish
Varnish
Ayako Hatori
Varnish 4.0 Release Party in Tokyo発表資料
Varnish 4.0 Release Party in Tokyo発表資料
Iwana Chan
VarnishではじめるESI
VarnishではじめるESI
Iwana Chan
VarnishCache入門Rev2.1
VarnishCache入門Rev2.1
Iwana Chan
Redisととあるシステム
Redisととあるシステム
Takehiro Torigaki
料理を楽しくする画像配信システム
料理を楽しくする画像配信システム
Issei Naruta
EC2とVarnishで画像配信
EC2とVarnishで画像配信
Issei Naruta
大規模Redisサーバ縮小化の戦い
大規模Redisサーバ縮小化の戦い
Yuto Komai
Destacado
(11)
Varnishの使い方~All Aboutでの使い方を例に~
Varnishの使い方~All Aboutでの使い方を例に~
できる!Varnish ~もう一歩踏み出すためのTips~
できる!Varnish ~もう一歩踏み出すためのTips~
Varnish Cache Plus. Random notes for wise web developers
Varnish Cache Plus. Random notes for wise web developers
Varnish
Varnish
Varnish 4.0 Release Party in Tokyo発表資料
Varnish 4.0 Release Party in Tokyo発表資料
VarnishではじめるESI
VarnishではじめるESI
VarnishCache入門Rev2.1
VarnishCache入門Rev2.1
Redisととあるシステム
Redisととあるシステム
料理を楽しくする画像配信システム
料理を楽しくする画像配信システム
EC2とVarnishで画像配信
EC2とVarnishで画像配信
大規模Redisサーバ縮小化の戦い
大規模Redisサーバ縮小化の戦い
Similar a Varnishのログの眺め方
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
Ryosuke IWANAGA
ゆるふわLinux-HA 〜PostgreSQL編〜
ゆるふわLinux-HA 〜PostgreSQL編〜
Taro Matsuzawa
日本語:Mongo dbに於けるシャーディングについて
日本語:Mongo dbに於けるシャーディングについて
ippei_suzuki
Mysql casial01
Mysql casial01
matsuo kenji
tokyo.vcl発表資料(VarnishCache3.0新機能とVUPの仕方)
tokyo.vcl発表資料(VarnishCache3.0新機能とVUPの仕方)
Iwana Chan
OpenStack + Common Lisp
OpenStack + Common Lisp
irix_jp
PostgreSQLアーキテクチャ入門(PostgreSQL Conference 2012)
PostgreSQLアーキテクチャ入門(PostgreSQL Conference 2012)
Uptime Technologies LLC (JP)
リバースエンジニアリングのための新しいトレース手法 - PacSec 2010
リバースエンジニアリングのための新しいトレース手法 - PacSec 2010
Tsukasa Oi
Hokkaido.cap#1 Wiresharkの使い方(基礎編)
Hokkaido.cap#1 Wiresharkの使い方(基礎編)
Panda Yamaki
Hadoopによるリクルートでの技術調査とその活用
Hadoopによるリクルートでの技術調査とその活用
Chiaki Hatanaka
目指せ1秒切り!ECサイト表示高速化のワザ
目指せ1秒切り!ECサイト表示高速化のワザ
Kohei MATSUSHITA
Web Operations and Perl kansai.pm#14
Web Operations and Perl kansai.pm#14
Masahiro Nagano
MongoDBを用いたソーシャルアプリのログ解析 〜解析基盤構築からフロントUIまで、MongoDBを最大限に活用する〜
MongoDBを用いたソーシャルアプリのログ解析 〜解析基盤構築からフロントUIまで、MongoDBを最大限に活用する〜
Takahiro Inoue
AmebaのMongoDB活用事例
AmebaのMongoDB活用事例
Akihiro Kuwano
Wakame-vdc 開発苦労談
Wakame-vdc 開発苦労談
Masahito Yoshida
Webサーバのチューニング
Webサーバのチューニング
Yu Komiya
C# 7.2 with .NET Core 2.1
C# 7.2 with .NET Core 2.1
信之 岩永
CPUの同時実行機能
CPUの同時実行機能
Shinichiro Niiyama
AWS Black Belt Online Seminar 2016 Amazon ElastiCache
AWS Black Belt Online Seminar 2016 Amazon ElastiCache
Amazon Web Services Japan
大規模ソーシャルゲーム開発から学んだPHP&MySQL実践テクニック
大規模ソーシャルゲーム開発から学んだPHP&MySQL実践テクニック
infinite_loop
Similar a Varnishのログの眺め方
(20)
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
tcpdump & xtrabackup @ MySQL Casual Talks #1
ゆるふわLinux-HA 〜PostgreSQL編〜
ゆるふわLinux-HA 〜PostgreSQL編〜
日本語:Mongo dbに於けるシャーディングについて
日本語:Mongo dbに於けるシャーディングについて
Mysql casial01
Mysql casial01
tokyo.vcl発表資料(VarnishCache3.0新機能とVUPの仕方)
tokyo.vcl発表資料(VarnishCache3.0新機能とVUPの仕方)
OpenStack + Common Lisp
OpenStack + Common Lisp
PostgreSQLアーキテクチャ入門(PostgreSQL Conference 2012)
PostgreSQLアーキテクチャ入門(PostgreSQL Conference 2012)
リバースエンジニアリングのための新しいトレース手法 - PacSec 2010
リバースエンジニアリングのための新しいトレース手法 - PacSec 2010
Hokkaido.cap#1 Wiresharkの使い方(基礎編)
Hokkaido.cap#1 Wiresharkの使い方(基礎編)
Hadoopによるリクルートでの技術調査とその活用
Hadoopによるリクルートでの技術調査とその活用
目指せ1秒切り!ECサイト表示高速化のワザ
目指せ1秒切り!ECサイト表示高速化のワザ
Web Operations and Perl kansai.pm#14
Web Operations and Perl kansai.pm#14
MongoDBを用いたソーシャルアプリのログ解析 〜解析基盤構築からフロントUIまで、MongoDBを最大限に活用する〜
MongoDBを用いたソーシャルアプリのログ解析 〜解析基盤構築からフロントUIまで、MongoDBを最大限に活用する〜
AmebaのMongoDB活用事例
AmebaのMongoDB活用事例
Wakame-vdc 開発苦労談
Wakame-vdc 開発苦労談
Webサーバのチューニング
Webサーバのチューニング
C# 7.2 with .NET Core 2.1
C# 7.2 with .NET Core 2.1
CPUの同時実行機能
CPUの同時実行機能
AWS Black Belt Online Seminar 2016 Amazon ElastiCache
AWS Black Belt Online Seminar 2016 Amazon ElastiCache
大規模ソーシャルゲーム開発から学んだPHP&MySQL実践テクニック
大規模ソーシャルゲーム開発から学んだPHP&MySQL実践テクニック
Último
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Toru Tamaki
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Hiroshi Tomioka
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
WSO2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Toru Tamaki
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
atsushi061452
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
sn679259
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
Último
(11)
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
Varnishのログの眺め方
1.
Varnishのログの眺め方
2011/02/11 いわなちゃん(@xcir)
2.
自己紹介 ●
いわなちゃん(@xcir) ● Varnishが好きすぎて困ります! ● 六本木とかによくいます ● 本当は今日TrafficServerの話をやろうと思ったの ですが検証が間に合わなくて>< 絡んでくれると喜びます!
3.
Varnishのログの仕組み
ファイル パイプなど よくあるMW リクエストを処理毎に書き込むためディスクIOに左右されたりします。 たくさんのリクエストが来るとパイプも重かったり BufferedLogsなんてのもありますが・・・ 共有メモリ ファイルなど varnishd varnishncsa リクエストを処理するvarnishdはログを高速なメモリに出力するため 低速なディスクに影響されることなくレスポンスを返却できます
4.
Varnishでよく使うログ関係のコマンド ●
Varnishncsa ● Varnishstat ● Varnishlog
5.
varnishncsa ●
NCSA形式のログを出力します ● ただ癖が結構あるので注意が必要です ● 以前ESIやってたとき大変でした・・・ ● 配布してるtgzだとカスタムログ形式は使えません (2.1.5) ● trunkのだと-Fオプションで出来るっぽいです 今回のバージョン入ると思ったんですがまだでした・・・
6.
varnishstat① ●
チューニングをするときに一番使います ● 注意すべき値 ● スレッド設定を見直したいもの – N worker threads not created ● スレッドを新規につくろうとしたけど作れなかった個数 出ないのが望ましいです – N worker threads limited ● スレッドプールの最大値でもう作れないです>< 0以上なら設定の見直しなどをしたほうが良さそうです – N dropped work requests ● 処理を諦めたリクエストの数 もう限界なので設定を見直しましょう 大体スレッドプールの個数を調整するといいと思います 最初から上がってるスレッド数を大きめにするのも有効です
7.
varnishstat② ●
注意すべき値 ● キャッシュポリシーを考えたいもの – ヒット率 ● 高いほどいいので頑張りましょう – N LRU nuked objects ● オブジェクトが期限切れ前に削除されています。 ストレージサイズが小さいorいらないものも沢山キャッシュしているでしょう 例えばヒット率が高いのにnukedカウンタが上がっている場合 一部の沢山アクセスされるオブジェクトと ほとんどアクセスされないオブジェクトがあると思われます TTLの調整などでよりパフォーマンスがよくなる可能性があります
8.
varnishstat③(ちょっと自信なさげ) ●
注意すべき値 ● 共有メモリの設定値を見直したいかも – SHM flushes due to overflow ● ソースをざっくり眺めた感じだとおそらくこの値は共有メモリがフラッシュされた回数です もしログをvarnishncsaなどで保存してるときはどれぐらいの頻度でフラッシュされてる か見たほうがいいと思います。 アクセス数が多いけどログもちゃんと保存したいときは /etc/sysconfig/varnishのMEMLOCKを調整したほうがいいかも?
9.
varnishlog ●
Varnishがログとしているすべての出力を見れます ● めちゃくちゃ量が多いので絞り込みオプションがあります – -b ● Varnish・バックエンド間とのログのみ – -c ● クライアント・Varnish間とのログのみ – -i [tag] ● 特定のタグだけ出力、大文字小文字は区別しません 例えば-i SessionOpenとした場合は新規セッションが確立したときの情報だけ出力します – -I [Regex] データカラムを評価してヒットしたのを出力します ● – 例えばクライアントから送出されるクッキーのヘッダのを出力したい場合は以下になります ● varnishlog -c -i RxHeader -I Cookie ● 基本構造は以下です ↓メッセージタグ ↓データ 11 RxRequest c GET ↑トランザクションのグループ ↑データの流れ
10.
varnishlog
11 RxRequest c GET ↓メッセージタグ ↓データ 11 RxRequest c GET ↑トランザクションのグループ ↑データの流れ ● 第一カラム:トランザクションのグループ ● 同じ番号は同じHTTPのトランザクションに属します ● あくまでHTTPのなので ユーザ←→Varnish←バックエンドという一連の流れでは ユーザ←→VarnishとVarnish←バックエンドで別番号が振られます
11.
varnishlog
11 RxRequest c GET ↓メッセージタグ ↓データ 11 RxRequest c GET ↑トランザクションのグループ ↑データの流れ ● 第二カラム:メッセージタグ ● アクティビティの種別でタグが付きます PrefixにRx,Txが付いている場合は意味があります – Rx:Varnishが受け取ったデータ – Tx:Varnishが送信したデータ
12.
varnishlog
11 RxRequest c GET ↓メッセージタグ ↓データ 11 RxRequest c GET ↑トランザクションのグループ ↑データの流れ ● 第三カラム:データの流れ ● どこからデータが来たかを示します – c:クライアントからのデータ – b:バックエンドからのデータ
13.
varnishlog
11 RxRequest c GET ↓メッセージタグ ↓データ 11 RxRequest c GET ↑トランザクションのグループ ↑データの流れ ● 第四カラム:実際のデータ
14.
varnishlog
example ● 12 RxHeader c Host: blog.xcir.net ● クライアント(c)から送出されたHeaderを Varnishが受け取っています(Rx) ● 13 TxHeader b Host: blog.xcir.net ● Varnishがバックエンド(b)に対してHeaderを 送出しています(Tx)
15.
自分を追い込むための
宣伝 ● 上手く行けば夏コミで Varnishの薄い本だします ● 在庫は悲しいので見かけたら 買ってくれると踊ります
16.
ありがとうございました
Descargar ahora