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2.
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3.
4.
5.
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6.
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8.
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9.
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12.
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14.
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15.
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16.
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17.
固有情報とIdの紐付け
18.
適切な送信先の選択 Clients.All Clients.Caller 接続済み全クライアント 呼び出し元のみ Clients.Others 呼び出し元以外 Clients.Client(id) Clients.AllExcept(id1, ...) 指定IDのクライアントのみ 指定IDのクライアント以外 Clients.Group(name) 指定のグループのみ 指定IDのクライアントを 除いたグループ全員 Clients.Group(name, id1,
...) Clients.OthersInGroup(name) 呼び出し元を除いた グループ全員
19.
適切な送信先の選択 (SignalR 2.0
-) Clients.Clients(ids) Clients.Groups(names, id1, ...) Clients.OthersInGroups(names) Clients.User(userId) Clients.Users(userIds) 指定IDのクライアント 指定IDのクライアントを 除いたグループ全員 呼び出し元を除いた 指定のグループ全員 指定のユーザー名 指定のユーザー名
20.
間引く
21.
導入の効果 通信量 削減 CPU負荷 軽減 サーバー / クライアント 両方に効果あり
22.
SignalR ♡ Rx Buffer Distinct Sample Throttle http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.reactive.linq.observable_methods.aspx http://okazuki.hatenablog.com/entry/20120305/1329923070
23.
クライアント側の対策 律儀に全部 送信しない
24.
サーバー側の対策
25.
検討/考慮すべきこと (総量は減るが) (意図的な) 遅延が発生 一度に送る 通信量UP 間引きの性質と システム要件の調整
26.
Other Approaches まだやれること、あるよね
27.
パイプライン化
28.
通常の配信 UserStatus Tweet
29.
パイプライン化
30.
そう、Rxならね
31.
速く多く捌く
32.
非同期処理 応答性UP サーバー側 の修正のみ
33.
Micro-ORMの利用 高速な DBアクセス Dapper オススメ LINQ to SQL から乗り換え (弊社事例) 50倍 最大 高速化 (当社比) http://www.slideshare.net/kiyokura/adonetormmicro-orm-dapper-dot-net/
34.
メッセージ/メモリの圧縮
35.
Conclusion これだけは覚えて帰りましょう!
36.
今日のまとめ 配信先を 適切に 可能な限り 間引く まとめて 配信する リクエスト を高速処理
37.
公式サイトも参考に Tutorial: High-Frequency Realtime
with SignalR 2.0 SignalR Performance
38.
SignalR ♡ Rx
39.
ReactiveSignalR SignalRの少し面倒な記述をRxを使って楽に https://github.com/xin9le/ReactiveSignalR
40.
Thank you Enjoy SignalR!!
41.
SignalR Interactive communication to
you.
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