同時接続数計算機: サーバーのメモリ容量とコネクション当たりのメモリ使用量から、理論的な最大同時接続数を計算します。サーバーサイジングや負荷試験計画に活用できます。
🚀 一般的なサーバー構成
👥 同時接続数計算結果
| 接続数レベル |
接続数 |
メモリ使用率 |
ステータス |
推奨度 |
💡 パフォーマンス最適化のポイント:
• 接続プール: データベース接続プールで接続数を制限
• Keep-Alive設定: 適切なタイムアウト値で無駄な接続を削減
• ロードバランサー: 複数サーバーで負荷分散
• メモリ監視: 実際の使用量を継続的に監視
• キャッシュ活用: メモリ使用量を最適化
レスポンスタイム計算機: 各処理工程の時間を積み上げて全体のレスポンスタイムを計算します。パフォーマンスチューニングのボトルネック特定に活用できます。
🚀 一般的なシステム構成
⏱️ レスポンスタイム計算結果
| 処理工程 |
処理時間 |
割合 |
ボトルネック度 |
最適化優先度 |
⚡ パフォーマンス改善のアプローチ:
• ボトルネック特定: 最も時間のかかる処理を優先的に改善
• キャッシュ戦略: DB結果やAPI結果の適切なキャッシュ
• 並列処理: 独立した処理の並行実行
• インデックス最適化: データベースクエリの高速化
• CDN活用: 静的コンテンツの配信最適化
スループット計算機: 処理件数と時間からTPS(Transaction Per Second)やQPS(Query Per Second)を計算します。負荷試験計画やキャパシティプランニングに活用できます。
🚀 一般的な負荷シナリオ
📊 スループット計算結果
TPS (Transaction/秒)
33.3
Trans/sec
🚀 スループット向上のアプローチ:
• 並列処理: スレッドプール・非同期処理の活用
• 接続プール: DB接続の効率化
• キューイング: メッセージキューによる負荷分散
• スケールアウト: サーバー台数の増加
• キャッシュ層: Redis・Memcachedの活用
キャッシュヒット率計算機: アクセス総数とキャッシュヒット数からヒット率を計算し、パフォーマンス向上効果を評価します。キャッシュ戦略の最適化に活用できます。
🚀 一般的なキャッシュシナリオ
🗄️ キャッシュ効果計算結果
総応答時間削減
1658 秒
Time Saved
| メトリクス |
値 |
評価 |
改善案 |
| ヒット率 |
85% |
良好 |
キャッシュキーの最適化 |
| 応答時間比較 |
5ms vs 200ms |
優秀 |
- |
| メモリ使用量 |
2 GB |
適切 |
LRU設定の見直し |
| TTL設定 |
300秒 |
標準 |
データ更新頻度に応じた調整 |
🗄️ キャッシュ最適化のベストプラクティス:
• 階層化: L1(メモリ)・L2(Redis)・L3(CDN)の多層構成
• TTL戦略: データの更新頻度に応じた適切な期限設定
• キー設計: 効率的なキー命名規則とnamespace分離
• 無効化戦略: データ更新時の適切なキャッシュクリア
• 監視・分析: ヒット率・メモリ使用率の継続監視