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性能関連

 アプリケーションリソース計画チートシート

 基本サイジング指標


負荷レベル
秒間リクエスト (RPS)
推奨構成
備考


低負荷
< 50 RPS
2 vCPU, 4GB RAM, 1-2 VM
小規模サービス、社内ツールなど

中負荷
50-500 RPS
4 vCPU, 8GB RAM, 2-4 VM
中規模Webサービス、部門向けアプリケーション

高負荷
500-2000 RPS
8 vCPU, 16GB RAM, 4-8 VM
大規模Webサービス、ユーザー数の多いアプリケーション

超高負荷
> 2000 RPS
16+ vCPU, 32+ GB RAM, 8+ VM
大規模プラットフォーム、ECサイトなど



 データベースサイジング


レコード数
推奨DB構成
スケーリング方針


< 100万
2 vCPU, 4GB RAM
シングルインスタンスで十分

100万-1000万
4 vCPU, 8-16GB RAM
レプリカ追加を検討

1000万-1億
8+ vCPU, 32+ GB RAM
レプリカ + シャーディング検討

> 1億
カスタム設計
完全なシャーディング戦略が必要



 オートスケーリングの目安


指標
スケールアウトトリガー
スケールイントリガー


CPU使用率
> 70% (5分間持続)
< 30% (10分間持続)

メモリ使用率
> 80% (5分間持続)
< 40% (10分間持続)

応答時間
> 500ms (3分間持続)
< 100ms (10分間持続)

キュー長
> 1000 (2分間持続)
< 100 (5分間持続)



 アプリケーション特性によるメモリ調整


アプリケーション特性
追加メモリ目安
備考


キャッシュ多用
+50〜100%
Caffeine, Hazelcast等のローカルキャッシュ使用時

ファイル処理
+25〜50%
画像処理、ドキュメント生成等

バッチ処理
+100〜200%
大量データ処理、ETL処理等

WebSocketサポート
+20〜40%
接続数に依存

JWTなどの認証処理
+10〜20%
トークン検証量に依存



 JVMチューニング推奨設定


VM規模
推奨JVMオプション
備考


小規模 (2-4GB)
-Xms2g -Xmx3g -XX:+UseG1GC
デフォルトのG1GCで十分

中規模 (8GB)
-Xms6g -Xmx7g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200
GCポーズ時間を調整

大規模 (16GB+)
-Xms12g -Xmx14g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
OOMの際のデバッグ支援



 アプリケーションタイプ別の推奨構成


アプリケーションタイプ
推奨構成
特記事項


REST API (ステートレス)
4 vCPU, 8GB RAM, オートスケーリング
水平スケーリングが容易

MVC Webアプリ
4 vCPU, 8GB RAM, セッション複製
セッション管理に注意

バッチ処理
8 vCPU, 16+GB RAM
処理データ量に応じて調整

マイクロサービス
2 vCPU, 4GB RAM/サービス
サービスごとに独立スケーリング



 データアクセスパターン別の推奨構成


データアクセスパターン
DB接続プール
キャッシュ戦略
備考


読み取り主体 (10:1)
小さめ (10-20)
Read-Through キャッシュ
レプリカ活用

書き込み主体 (1:1)
中程度 (20-50)
最小限のキャッシュ
シャーディング検討

読み書きバランス
中程度 (20-50)
時間ベースのキャッシュ無効化
レプリカラグ注意

複雑クエリ多用
小さめ (10-20)
結果セットキャッシュ
インデックス最適化



 負荷テスト目標値


メトリクス
目標値
警戒値


応答時間 (P95)
< 300ms
> 1秒

エラー率
< 0.1%
> 1%

スループット安定性
変動 < 10%
変動 > 30%

CPU使用率
< 60%
> 80%

メモリ使用率
< 70%
> 85%



 本番環境におけるモニタリング重要指標
JVM ヒープ使用率とGC頻度
スレッドプール飽和度
データベース接続プール使用率
HTTP応答時間 (P50, P95, P99)
外部サービス呼び出し応答時間
キュー長（存在する場合）
ビジネスKPI (ユーザーアクション完了率など)

負荷レベル	秒間リクエスト (RPS)	推奨構成	備考
低負荷	< 50 RPS	2 vCPU, 4GB RAM, 1-2 VM	小規模サービス、社内ツールなど
中負荷	50-500 RPS	4 vCPU, 8GB RAM, 2-4 VM	中規模Webサービス、部門向けアプリケーション
高負荷	500-2000 RPS	8 vCPU, 16GB RAM, 4-8 VM	大規模Webサービス、ユーザー数の多いアプリケーション
超高負荷	> 2000 RPS	16+ vCPU, 32+ GB RAM, 8+ VM	大規模プラットフォーム、ECサイトなど

レコード数	推奨DB構成	スケーリング方針
< 100万	2 vCPU, 4GB RAM	シングルインスタンスで十分
100万-1000万	4 vCPU, 8-16GB RAM	レプリカ追加を検討
1000万-1億	8+ vCPU, 32+ GB RAM	レプリカ + シャーディング検討
> 1億	カスタム設計	完全なシャーディング戦略が必要

指標	スケールアウトトリガー	スケールイントリガー
CPU使用率	> 70% (5分間持続)	< 30% (10分間持続)
メモリ使用率	> 80% (5分間持続)	< 40% (10分間持続)
応答時間	> 500ms (3分間持続)	< 100ms (10分間持続)
キュー長	> 1000 (2分間持続)	< 100 (5分間持続)

アプリケーション特性	追加メモリ目安	備考
キャッシュ多用	+50〜100%	Caffeine, Hazelcast等のローカルキャッシュ使用時
ファイル処理	+25〜50%	画像処理、ドキュメント生成等
バッチ処理	+100〜200%	大量データ処理、ETL処理等
WebSocketサポート	+20〜40%	接続数に依存
JWTなどの認証処理	+10〜20%	トークン検証量に依存

VM規模	推奨JVMオプション	備考
小規模 (2-4GB)	`-Xms2g -Xmx3g -XX:+UseG1GC`	デフォルトのG1GCで十分
中規模 (8GB)	`-Xms6g -Xmx7g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200`	GCポーズ時間を調整
大規模 (16GB+)	`-Xms12g -Xmx14g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError`	OOMの際のデバッグ支援

アプリケーションタイプ	推奨構成	特記事項
REST API (ステートレス)	4 vCPU, 8GB RAM, オートスケーリング	水平スケーリングが容易
MVC Webアプリ	4 vCPU, 8GB RAM, セッション複製	セッション管理に注意
バッチ処理	8 vCPU, 16+GB RAM	処理データ量に応じて調整
マイクロサービス	2 vCPU, 4GB RAM/サービス	サービスごとに独立スケーリング

データアクセスパターン	DB接続プール	キャッシュ戦略	備考
読み取り主体 (10:1)	小さめ (10-20)	Read-Through キャッシュ	レプリカ活用
書き込み主体 (1:1)	中程度 (20-50)	最小限のキャッシュ	シャーディング検討
読み書きバランス	中程度 (20-50)	時間ベースのキャッシュ無効化	レプリカラグ注意
複雑クエリ多用	小さめ (10-20)	結果セットキャッシュ	インデックス最適化

メトリクス	目標値	警戒値
応答時間 (P95)	< 300ms	> 1秒
エラー率	< 0.1%	> 1%
スループット安定性	変動 < 10%	変動 > 30%
CPU使用率	< 60%	> 80%
メモリ使用率	< 70%	> 85%

Dellgreen

Javaでの性能見積もりを簡単に行う方法をお教えします。

メモリ消費量の見積もり

基本的なオブジェクトサイズ

// 一般的なオブジェクトのメモリ使用量
String(10文字) ≈ 56バイト
Integer ≈ 24バイト  
Long ≈ 24バイト
配列のオーバーヘッド ≈ 24バイト

簡単な計算例

// 例：1レコード = String×3 + Integer×2 の場合
1レコード ≈ (56×3) + (24×2) = 216バイト
100レコード ≈ 216バイト × 100 = 21.6KB

実行時間の見積もり

一般的な処理速度（目安）

メモリ内ループ処理: 1万回/ミリ秒
DB接続確立: 10-50ms
Simple INSERT: 1-5ms/件
SELECT with INDEX: 1-10ms

あなたのケースの見積もり

// 36レコード × 6回ループ = 216回処理
メモリ内処理のみ: < 1ms
DB処理込み: 216ms〜1080ms (1件1-5msの場合)

// 100件INSERT
単発INSERT: 100-500ms
バッチINSERT: 10-50ms

実際に測定する簡単なコード## 使い方

メモリ測定: TestRecordを実際のデータ構造に置き換え
時間測定: simulateDbOperation()を実際のDB処理に置き換え
複数回測定: JVMのウォームアップを考慮して平均値を取る

クイック見積もりの目安

// あなたのケースの概算
メモリ: 100レコードで約20-50KB
時間: 
- ループ処理: 432ms（2ms/処理 × 216回）
- INSERT: 100-300ms（1-3ms/件 × 100件）
- 合計: 約500-750ms

実際の環境で測定すると、より正確な値が得られます。