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RubyのGCによる遅延を防ぐメモリ効率の良いアルゴリズム

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Rubyプログラムにおいて、GC（ガベージコレクション）はメモリを自動的に管理する機能として欠かせませんが、これが原因で予期せぬ遅延が発生することもあります。特に、パフォーマンスが求められるアプリケーションや、大規模データを扱うシステムでは、GCによる遅延がシステム全体のパフォーマンスに大きく影響を与える可能性があります。本記事では、GCによる遅延を最小限に抑え、メモリ効率を向上させるための具体的な方法やアルゴリズムについて、わかりやすく解説します。RubyのGCの仕組みから、メモリ最適化のための実践的なテクニックまで、段階的に学んでいきましょう。

目次

RubyにおけるGCの仕組み


Rubyのガベージコレクション（GC）は、プログラム実行中にメモリを効率的に管理するための重要な機能です。オブジェクト指向言語であるRubyでは、変数やオブジェクトが生成されるたびにメモリが消費されますが、GCは使用されなくなったメモリ領域を自動的に解放することで、メモリ使用量を抑え、プログラムが長期間実行できるようにしています。

RubyのGCアルゴリズム


Rubyは主に「マーク＆スイープ方式」というアルゴリズムを使用してGCを行います。この方式では、まずすべてのオブジェクトに「マーク」を付け、その後、アクセス可能なオブジェクトだけにマークを残し、不要になったオブジェクトのメモリを「スイープ（解放）」します。これにより、メモリ使用量を効率的に抑えることができます。

世代別GCの導入


Ruby 2.1以降では、世代別GC（Generational Garbage Collection）が導入され、オブジェクトの寿命に応じた管理が行われています。短期間で不要になるオブジェクト（若い世代）と長期間使用されるオブジェクト（古い世代）を区別し、頻繁に解放する必要のないメモリ領域を管理することで、GCの処理負荷が軽減され、パフォーマンスが向上しました。

GCの発生タイミング


RubyのGCは、ヒープ領域（メモリ）の使用量が一定量を超えたタイミングや、オブジェクトの生成頻度に応じて自動的に発生します。ただし、プログラムの規模が大きい場合や、リアルタイム処理が求められる場合には、頻繁なGC実行が遅延の原因となるため、GCのタイミング管理や抑制が重要となります。

GCによる遅延が発生する原因


GC（ガベージコレクション）はメモリ管理に不可欠な役割を果たしていますが、その実行プロセスがプログラムのパフォーマンスに影響を与えることがあります。特にリアルタイム処理や大量データを扱うシステムでは、GCの遅延が顕著に現れる場合があります。

GCによる停止の発生


RubyのGCは、実行中のプログラムを一時停止してからメモリの解放処理を行います。この一時停止（GC Pause）が頻繁に発生すると、プログラム全体の処理が待たされるため、遅延が発生します。この停止時間が長いほど、ユーザーの体感的な遅さにも影響を及ぼします。

ヒープ領域の増加による負荷


大量のデータを処理するアプリケーションでは、ヒープ領域（メモリに確保されたデータ領域）が急速に増加するため、GCが頻繁に発生する傾向があります。GCはヒープ領域の全オブジェクトをスキャンして不要なメモリを解放するため、ヒープ領域が大きくなると処理負荷が増加し、遅延の原因となります。

短命なオブジェクトの多発


短命なオブジェクトが頻繁に生成される場合も、GCの負荷が増加します。世代別GCは、短命オブジェクトを「若い世代」として頻繁に解放する設計ですが、それでも生成と解放の回数が増えるとメモリ管理にかかる負荷が高まり、結果として遅延を招きます。

長期的なメモリ断片化


メモリの断片化が進行すると、必要なメモリを確保するための処理が複雑化し、GCの効率が低下します。特に、長期間動作するサーバープログラムでは、メモリ断片化が原因でGC処理に時間がかかり、パフォーマンスに悪影響を及ぼす場合があります。

メモリ効率を向上させるための基礎知識


メモリ効率を向上させるためには、GCに依存しない適切なメモリ管理の工夫が必要です。Rubyプログラムにおいて、GCによる遅延を最小限に抑えるためには、メモリの使用方法やオブジェクトの生成を意識することが重要です。

メモリ効率を意識したオブジェクトの使用


Rubyでは、オブジェクトを生成するたびにメモリが割り当てられます。不要なオブジェクトを繰り返し生成するとメモリが逼迫し、GCの頻度が増加します。そのため、オブジェクトの再利用や、できるだけオブジェクト生成を抑えるように設計することが求められます。例えば、短期間で使い捨てるオブジェクトよりも、長く利用可能なオブジェクトを一度生成し、必要に応じて更新するほうがメモリ効率が良くなります。

データ構造の選択と効率的な管理


データ構造の選択もメモリ効率に大きな影響を与えます。たとえば、頻繁にデータを更新する必要がある場合には配列よりもハッシュを利用することで、不要なメモリ割り当てを避けることができます。さらに、Rubyのシンボル（Symbol）を活用することで、文字列データの再利用性を高め、メモリ使用量を抑えることが可能です。

スコープとライフタイムの管理


メモリ効率を高めるためには、変数やオブジェクトのスコープ（範囲）とライフタイム（寿命）を意識した設計も重要です。必要な処理が完了したら不要なオブジェクトを早めにスコープ外にし、GCに解放を促すことが有効です。特に、ブロックやメソッドの内部で一時的に使用するオブジェクトは、スコープを限定して早期に解放されるようにすることが推奨されます。

イミュータブルデータの活用


変更のないデータをイミュータブル（不変）として扱うことで、オブジェクトの再利用性が向上します。Rubyのシンボルやフリーズ（freezeメソッド）を使用してイミュータブルなオブジェクトを生成し、無駄なメモリ操作を削減することも、効率的なメモリ管理に貢献します。

GC頻度を下げるメモリ管理方法


GC（ガベージコレクション）の頻度を下げるためには、メモリを効率的に管理し、GCの負荷を抑える工夫が必要です。ここでは、RubyでGCの頻度を下げ、プログラムのパフォーマンスを向上させるための具体的な方法について説明します。

オブジェクトの再利用


Rubyでは、頻繁に生成と解放を繰り返す短命なオブジェクトがGCの負担を増やす原因の一つです。そのため、使い捨てのオブジェクトを繰り返し生成するのではなく、一度作成したオブジェクトを必要に応じて再利用するように設計することが有効です。たとえば、リストやハッシュなどのデータ構造を初期化する際に新しいインスタンスを毎回生成せず、既存のものを活用することでメモリ消費を抑えられます。

一時オブジェクトのスコープを限定する


一時的に使用するオブジェクトのスコープをできるだけ限定し、早期に解放できるようにすることで、GCの発生を抑制できます。メソッドやブロック内で生成したオブジェクトは、スコープを出ると自動的に解放されるため、不要なメモリ占有を防ぎやすくなります。特に大規模な配列やハッシュの操作で、スコープ外で使わないデータを一時的に生成しないようにすることが大切です。

メモリプールの利用


特定のオブジェクトやリソースが繰り返し使用される場合には、メモリプールを活用する方法が効果的です。メモリプールは、あらかじめ確保したメモリ領域にオブジェクトを保持し、必要に応じて再利用します。これにより、頻繁なオブジェクト生成とGCを避け、パフォーマンスが向上します。例えば、接続プールやスレッドプールのように、特定のリソースの数を制限して効率的に管理することで、GC負荷を軽減できます。

GC設定のチューニング


Rubyには、GCの動作を制御する環境変数や設定オプションが用意されています。GC.startで手動でGCを発動するほか、GC::Profilerでメモリ使用量を観測し、適切なタイミングでGCが発動するように設定を調整することで、GC頻度を効果的に管理できます。また、環境変数RUBY_GC_HEAP_GROWTH_FACTORなどを適切に設定することで、ヒープの増加頻度やGCの発生間隔を調整でき、パフォーマンス向上が期待できます。

Rubyのデータ構造を活用したメモリ最適化


Rubyプログラムにおいて、効率的にメモリを使用するためには、適切なデータ構造の選択と活用が不可欠です。Rubyにはさまざまなデータ構造が用意されており、これらを活用することでメモリ消費を最適化し、GCの発生頻度を抑えることが可能です。

シンボルを活用したメモリ節約


RubyのSymbolは、文字列と似たデータ型ですが、一度生成されると再利用されるため、新しいメモリ領域を消費しません。頻繁に使われる文字列データをシンボルに置き換えることで、メモリの無駄遣いを防ぎ、メモリ効率を向上させることができます。例えば、ハッシュのキーや定数値など、変更が不要なデータにはシンボルを使うことが推奨されます。

freezeメソッドによるイミュータブルオブジェクトの活用


Rubyでは、freezeメソッドを使ってオブジェクトをイミュータブル（不変）にすることができます。イミュータブルなオブジェクトはメモリ再利用が可能であり、頻繁なメモリ操作を減らせます。特に、繰り返し使用する文字列やハッシュをfreezeすることで、余分なメモリ割り当てを抑え、GCの負荷を軽減できます。

ハッシュと配列の適切な選択


データの格納にハッシュや配列を使用する場合、アクセス頻度やデータの性質に応じて適切な構造を選ぶことが大切です。例えば、少量のデータでインデックスに基づくアクセスが多い場合は、配列が効率的です。一方、大量のデータをキーで管理する場合にはハッシュが適しています。無駄なデータ構造を避け、必要なメモリ量を抑えることで、メモリ効率が向上します。

Structクラスを利用した軽量なオブジェクト生成


RubyのStructクラスは、複数の属性を持つオブジェクトを軽量に生成できる便利なデータ構造です。特に、属性が固定されており、頻繁にインスタンス化されるオブジェクトに対してStructを利用することで、通常のクラスを定義するよりもメモリ効率が良くなります。Structを活用することで、メモリ消費を抑え、プログラムのパフォーマンスを向上させることができます。

メモリ効率を高めるためのアルゴリズム例


メモリ効率を向上させるには、アルゴリズムの選択と実装が重要なポイントです。ここでは、メモリ消費を抑えつつ、パフォーマンスを維持するために有効なアルゴリズムの例を紹介します。これらのアルゴリズムを理解し、実際のRubyコードに取り入れることで、メモリ効率の高いプログラムを構築できます。

スライディングウィンドウ法によるメモリ最適化


スライディングウィンドウ法は、特定の範囲のデータを効率的に処理するアルゴリズムです。データセット全体をメモリに保持せずに、必要な範囲だけを動的に管理することで、メモリ消費を抑えることができます。たとえば、連続する部分配列の合計を求める場合、配列全体を格納する必要がなく、現在のウィンドウのデータだけを保持すれば良いため、メモリ消費が大幅に軽減されます。

# スライディングウィンドウ法の例
def sliding_window_sum(arr, window_size)
  current_sum = arr[0, window_size].sum
  sums = [current_sum]

  (window_size...arr.size).each do |i|
    current_sum += arr[i] - arr[i - window_size]
    sums << current_sum
  end

  sums
end

メモ化を活用した不要な計算の削減


メモ化（メモライゼーション）は、計算結果をキャッシュして再利用する手法です。再計算が不要になるため、メモリやCPUリソースの節約になります。特に、再帰的なアルゴリズムにおいて、過去の計算結果を保存しておくことで、同じ処理の繰り返しを防ぎ、メモリ効率を向上させます。

# フィボナッチ数列のメモ化例
def fibonacci(n, memo = {})
  return n if n <= 1
  memo[n] ||= fibonacci(n - 1, memo) + fibonacci(n - 2, memo)
end

ストリーミング処理による大規模データの効率化


大規模データを一度にメモリに読み込むのではなく、ストリーミング処理によって一部ずつ処理することでメモリ消費を最小限に抑えます。例えば、ファイルを1行ずつ読み込んで処理することで、メモリ効率を高め、GCの頻度を抑えることが可能です。RubyのFileクラスにはforeachメソッドがあり、大きなファイルを行単位で読み込みながら処理できます。

# ストリーミング処理の例
File.foreach("large_file.txt") do |line|
  process(line) # 行ごとの処理
end

分割統治法での効率的なメモリ使用


分割統治法は、問題を小さく分割して解決し、結果を統合する手法です。特に再帰的に処理するアルゴリズムで使用され、メモリ消費を抑えつつ効率よく問題を解決できます。たとえば、マージソートでは、配列を小さく分割してソートを行い、最後に統合します。これにより、ソートアルゴリズムの効率を保ちながら、不要なメモリ消費を避けることができます。

これらのアルゴリズムを適切に使用することで、Rubyプログラムのメモリ効率を高め、GCによる遅延を防ぐ効果が期待できます。

実践: メモリ使用量のモニタリング方法


Rubyプログラムのメモリ効率を向上させるためには、現在のメモリ使用量を把握し、改善ポイントを特定することが重要です。メモリのモニタリングを行うことで、メモリリークの発見やGCの最適化が可能になり、全体的なパフォーマンスの改善につながります。ここでは、Rubyで利用できるメモリモニタリングの方法について紹介します。

GC::ProfilerによるGCの実行状況の確認


Rubyには、GCのパフォーマンスを測定するためのGC::Profilerが用意されています。このツールを使うことで、GCの実行回数や処理にかかった時間を詳細に確認でき、GCがどのタイミングで発生しているかを把握することができます。

# GC::Profilerの使用例
GC::Profiler.enable
# プログラムの処理
GC.start
puts GC::Profiler.report

ObjectSpaceモジュールによるオブジェクト使用状況の解析


ObjectSpaceモジュールは、Rubyプロセス内のオブジェクト数やメモリ使用量を確認するために使用されます。ObjectSpace.each_objectメソッドで各オブジェクトの数をカウントし、特定のオブジェクトが多く生成されている箇所を特定することで、不要なオブジェクトの生成やメモリ使用量の最適化が可能です。

# ObjectSpaceによるオブジェクトのカウント
puts "Stringオブジェクト数: #{ObjectSpace.each_object(String).count}"
puts "Arrayオブジェクト数: #{ObjectSpace.each_object(Array).count}"

get_process_memライブラリを用いたメモリ使用量の取得


get_process_memは、プロセスのメモリ使用量を取得できるGemライブラリです。このライブラリを利用することで、メモリ使用量をリアルタイムに監視し、プログラムがどれだけのメモリを消費しているかを把握できます。特に、メモリリークの検出やメモリ最適化の評価に有効です。

# get_process_memの使用例
require 'get_process_mem'

mem = GetProcessMem.new
puts "メモリ使用量: #{mem.mb} MB"

benchmarkと`time`メソッドによるメモリと処理速度の評価


メモリ使用量と処理速度のバランスを測るために、RubyのBenchmarkライブラリとTimeオブジェクトを組み合わせて使用する方法も有効です。これにより、プログラムの特定部分がどれだけメモリを消費し、処理速度にどのように影響しているかを評価できます。

require 'benchmark'

Benchmark.bm do |x|
  x.report("処理時間") { # 対象の処理をここに記述 }
end

メモリモニタリング結果の分析


モニタリングによって得られたデータは、メモリ使用のピーク、オブジェクトの生成頻度、GC発生頻度などを把握するために分析します。特にGCの実行が頻発している場合や、特定のオブジェクト数が異常に多い場合には、メモリリークやオブジェクト生成に無駄がある可能性が高いため、アルゴリズムやデータ構造の見直しが必要です。

メモリ使用量のモニタリングを定期的に行い、分析結果に基づいてプログラムの改善を行うことで、よりメモリ効率の良いRubyプログラムを構築することができます。

パフォーマンス向上を目的としたGCチューニング


Rubyプログラムのパフォーマンスを最適化するためには、GCの動作を細かく調整することが有効です。GCの動作を制御することで、メモリ使用量を最適化し、処理の遅延を防ぐことができます。ここでは、RubyにおけるGCチューニングの具体的な方法と、その効果について説明します。

GC環境変数の設定


RubyのGCは、環境変数を使って細かく設定を調整できます。例えば、以下の環境変数を適切に設定することで、ヒープの増加やGCの発生頻度をコントロールできます。

  • RUBY_GC_HEAP_GROWTH_FACTOR: GCを発生させるヒープ増加率を指定します。値を大きくすると、ヒープの増加が抑えられ、GCの発生頻度が低下します。
  • RUBY_GC_HEAP_INIT_SLOTS: プログラム開始時の初期ヒープスロット数を設定します。大きめに設定することで、初期段階のGC発生を遅らせることが可能です。
  • RUBY_GC_HEAP_FREE_SLOTS: GC実行後に解放するヒープスロットの数を指定します。ヒープスロットを増加させることで、頻繁なGCを抑制できます。

これらの変数はプログラム実行時に設定するか、コード内でENVオブジェクトを用いて動的に設定することができます。

# 環境変数の設定例
ENV['RUBY_GC_HEAP_GROWTH_FACTOR'] = '1.5'
ENV['RUBY_GC_HEAP_INIT_SLOTS'] = '1000000'
ENV['RUBY_GC_HEAP_FREE_SLOTS'] = '200000'

GC::ProfilerでGC発生頻度を確認し調整


GC::ProfilerでGCの実行状況をモニターし、GCの発生タイミングや頻度を把握します。そのデータをもとに、メモリ効率やパフォーマンスを改善するためのチューニングが可能です。GC::Profiler.enableを設定し、プロファイル結果を評価することで、どの程度GCが発生しているかを確認し、適切なチューニングを施せます。

GCスタートタイミングの制御


Rubyでは、プログラム中でGC.startを手動で実行することにより、特定のタイミングでGCを発動させることが可能です。これを利用して、ユーザーに影響を与えにくいタイミングでGCを実行し、不要なメモリを解放することで、プログラムの遅延を抑えることができます。特に、非同期処理やバックグラウンドタスクにおいては、必要なときだけGCを発動させることで、ユーザーインターフェースのスムーズな応答性を維持できます。

# GCの手動起動例
# 定期的に不要なメモリを解放
Thread.new do
  loop do
    sleep(60) # 1分ごとにGCを手動起動
    GC.start
  end
end

永続的データのキャッシュ化


頻繁に生成と破棄を繰り返すデータや、アクセス頻度の高いデータをキャッシュすることで、GCによるオブジェクト解放を減少させ、パフォーマンスを向上させることが可能です。キャッシュは、一度生成されたデータをメモリ上に保持し、次回アクセス時に再利用する手法で、特にデータベースクエリや計算結果のキャッシュは効果的です。

# キャッシュ化の例
class DataCache
  @cache = {}

  def self.get_data(key)
    @cache[key] ||= expensive_calculation(key)
  end
end

GCの調整効果の確認


最後に、チューニングの効果を確認するために、再度GC::Profilerやメモリモニタリングツールを使用して、GC発生頻度やプログラムのパフォーマンスがどのように改善されたかを測定します。これにより、どのチューニング手法が最も効果的だったかを評価し、さらなる改善に役立てることができます。

GCのチューニングを行うことで、Rubyプログラムのメモリ効率を高め、スムーズなパフォーマンスを実現できます。

適切なメモリ管理によるGC遅延の回避方法


Rubyプログラムにおいて、GC遅延を防ぐためのメモリ管理は、パフォーマンスを向上させる重要なポイントです。適切なメモリ管理を実践することで、GCの発生頻度を抑え、スムーズな実行を実現できます。ここでは、効果的なメモリ管理手法と、それによりGC遅延を回避する方法を紹介します。

オブジェクトのライフサイクルを意識した設計


メモリ管理の第一歩として、オブジェクトのライフサイクルを意識することが重要です。使い捨ての一時オブジェクトを頻繁に生成するのではなく、再利用可能なオブジェクトを確保することで、メモリ消費を抑え、GCの発生を減らすことができます。また、不要になったオブジェクトは早期にスコープ外にすることで、解放を促すことが有効です。

シンボルとイミュータブルオブジェクトの活用


Rubyのシンボルやイミュータブルなオブジェクト（freezeを使用して不変化したオブジェクト）を活用することで、メモリ再利用が促進され、GCの頻度が抑えられます。特に、変更のない文字列やデータ構造にfreezeを適用することで、メモリ効率が高まり、GC処理が軽減されます。

キャッシュとメモ化による再計算の削減


頻繁に利用するデータや計算結果をキャッシュすることで、再計算を避け、GCによる遅延を回避できます。データのキャッシュやメモ化（メモライゼーション）は、繰り返し処理が必要な計算や、データベースクエリの結果保持に効果的です。

GC発生タイミングのチューニング


GCの発生タイミングを制御するために、RubyのGC設定を調整し、GC.startを用いた手動起動や、環境変数によるチューニングを活用します。これにより、GCがユーザーに影響を与えないタイミングで実行されるように調整でき、プログラム全体のスムーズな動作が確保されます。

実践的なモニタリングによる継続的改善


メモリ管理の効果を継続的に改善するために、メモリモニタリングツールを使用してプログラムの状態を監視し、パフォーマンスを評価します。モニタリングに基づく定期的な改善によって、メモリの最適な使用とGC遅延の回避が可能となります。

以上の方法を組み合わせ、メモリ管理を適切に行うことで、RubyプログラムにおけるGC遅延を防ぎ、パフォーマンスの高い動作を実現できます。

応用例: 大規模RubyプロジェクトでのGC最適化


大規模なRubyプロジェクトにおいて、メモリ管理とGCの最適化は、システムのパフォーマンスと信頼性を維持する上で欠かせない課題です。ここでは、実際の大規模プロジェクトでのGC最適化の応用例と、その効果について紹介します。

ケーススタディ: ECサイトでのパフォーマンス改善


ある大規模なECサイトでは、ユーザーアクセス数が増加するにつれて、ページ表示の遅延が顕著になりました。原因調査の結果、特定の場面でGCが頻発していることが判明し、商品検索やカート操作時のGC遅延がパフォーマンス低下の原因でした。

この問題を解決するため、以下のGC最適化が実施されました。

オブジェクトキャッシュの導入


検索結果や商品情報など、頻繁に参照されるデータをキャッシュすることで、不要なオブジェクト生成を減らし、GC頻度を低下させました。これにより、検索やページ遷移の高速化が実現し、ユーザーの体感速度が改善されました。

シンボルの利用と`freeze`によるオブジェクトのイミュータブル化


頻繁に使用される定数や文字列データをシンボルに置き換え、freezeを用いてイミュータブルにすることで、不要なメモリ操作が減少し、GC負荷が軽減されました。商品カテゴリやユーザー役職などの定数値をイミュータブルにすることで、メモリ効率の向上とパフォーマンスの安定化が図られました。

GCタイミングの手動管理


ユーザーが多く操作する時間帯を避けて定期的にGC.startを呼び出し、アクセスが少ないタイミングでメモリ解放を行うように調整しました。これにより、ピーク時のパフォーマンス低下を抑え、操作性が向上しました。

ケーススタディ: データ解析システムにおけるメモリ効率化


データ解析を行うシステムでは、大量のデータを扱うため、GCの影響が大きくなります。あるプロジェクトでは、バッチ処理中に大量のオブジェクト生成が行われ、GCが頻発することで処理速度が低下していました。以下の対策を実施することで、GC負荷の軽減が図られました。

ストリーミング処理によるメモリ消費の削減


大規模データセットを一度にメモリに読み込むのではなく、ストリーミング処理を導入し、データを分割して少量ずつ処理することでメモリ効率が向上しました。これにより、GCの発生頻度が減少し、安定した処理速度が確保されました。

メモ化による不要な計算の抑制


再計算が不要な処理にはメモ化を導入し、過去の計算結果を再利用することで、無駄なオブジェクト生成を減らしました。データ解析の際、同じデータに対する計算が複数回行われる場合でも、キャッシュを活用することで計算負荷を抑え、効率的なメモリ使用が実現しました。

効果の測定と評価


GC最適化の効果を評価するために、GC::Profilerやメモリモニタリングツールを用いて各対策の効果を測定しました。最適化前と比較し、GCの発生回数やメモリ消費量が大幅に減少し、プログラム全体の処理速度が改善されました。また、パフォーマンス向上によりユーザー満足度も向上し、安定した運用が可能となりました。

このように、大規模プロジェクトでは、各シーンに応じたGC最適化を施すことで、パフォーマンスとメモリ効率の改善が可能です。最適化によってシステムの安定性が向上し、長期的な運用でもパフォーマンス低下を抑えることができました。

まとめ


本記事では、RubyプログラムにおけるGC（ガベージコレクション）遅延を防ぐためのメモリ効率の向上方法と、その実践的な対策について解説しました。RubyのGCメカニズムの理解から始め、メモリ効率を高めるデータ構造の活用、頻繁なGC発生を抑えるチューニング方法、また実際の大規模プロジェクトにおけるGC最適化の応用例まで紹介しました。

適切なメモリ管理とGCチューニングを行うことで、Rubyプログラムのパフォーマンスを向上させ、安定した動作を確保できます。これらの最適化手法を活用し、メモリ効率を高めることで、GC遅延を最小限に抑え、ユーザー体験を改善しましょう。

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パフォーマンス最適化 メモリ管理 GC Ruby

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