hakmem/HAKMEM_ARCHITECTURE_OVERVIEW.md

# HAKMEM アーキテクチャ全体像 - 設計質問状

**作成日**: 2025-11-28
**目的**: ChatGPT に設計相談するための全体像整理

---

## Part 1: HAKMEM の全体アーキテクチャ

### 1.1 4層構造の概要

HAKMEMは**4層アーキテクチャ**で設計されています：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 0 (L0): Tiny Pool - ≤1KB アロケータ                      │
│   - 8つのサイズクラス (8B, 16B, 32B, 64B, 128B, 256B, 512B, 1KB)│
│   - TLS Magazine (高速キャッシュ)                               │
│   - TLS SLL (Single-Linked List: 無制限オーバーフロー)          │
│   - TLS Active Slab (Arena-lite: 所有スレッドがロックレス割当) │
│   - SuperSlab バックエンド (64KB slab × 複数)                  │
│   - MPSC remote-free queue (クロススレッド free)                │
│   - 実装: core/hakmem_tiny.{c,h}                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 1 (L1): ACE Layer - 1KB～2MB アロケータ + 学習エンジン   │
│                                                                  │
│   [Mid Pool] 2KB～32KB (5クラス: 2/4/8/16/32KB)                │
│     - TLS キャッシュ + Shared Pool                             │
│     - W_MAX rounding (切り上げ許容: 32KB→64KB等)               │
│     - DYN1/DYN2: 可変サイズクラス (学習で最適化)                │
│                                                                  │
│   [Large Pool] 64KB～1MB (5クラス: 64/128/256/512KB/1MB)       │
│     - Bundle-based refill (バンドル単位でリフィル)              │
│     - CAP学習 (ヒット率ベースで容量自動調整)                    │
│                                                                  │
│   [ACE Controller] 学習エンジン                                 │
│     - ACE = Agentic Context Engineering                         │
│       （実装コンテキストでは Adaptive Control/Cache Engine）   │
│     - CAP学習: ヒット率 vs 目標値 → CAP ±Δ                     │
│     - W_MAX学習: UCB1 bandit + Canary deployment               │
│     - DYN1自動割り当て: サイズヒストグラムからピーク検出         │
│     - Budget制約: 合計CAP上限管理 + Water-filling配分          │
│     - 実装: core/hakmem_learner.{c,h}, hakmem_ace_controller.{c,h}│
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 2 (L2): Big Cache - ≥2MB アロケータ                      │
│   - BigCache: サイズクラスキャッシュ (Tier-2最適化)             │
│   - mmap/munmap (THP: Transparent Huge Pages 対応)             │
│   - Batch madvise: MADV_DONTNEED バッチ化 (syscall削減)        │
│   - THP threshold学習: UCB1/Canary方式で最適閾値を自動決定      │
│   - 実装: core/hakmem_bigcache.{c,h}, hakmem_batch.{c,h}       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 3: Policy & Learning Infrastructure                       │
│   - FrozenPolicy: RCUライクなポリシースナップショット           │
│   - Site Rules: コールサイト別ルーティングヒント (オプション)   │
│   - P² percentile: O(1)メモリでp99推定                          │
│   - ELO rating: 戦略評価 + Softmax選択                         │
│   - 実装: core/hakmem_policy.{c,h}, hakmem_elo.{c,h}           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

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### 1.2 各層の責任と相互作用

#### Layer 0: Tiny Pool (≤1KB)

**責任**:
- 小サイズアロケーション (8B～1KB) の超高速処理
- TLS (Thread-Local Storage) による競合回避
- クロススレッド free の安全処理 (MPSC queue)

**主要データ構造**:
- `TinyTLSSLL`: 単方向連結リスト (head, count)
- `TinySlab`: 64KB slab, bitmap管理
- `SuperSlab`: 複数slabの親構造 (Phase 7で導入)
- `g_tls_sll[8]`: クラスごとのTLS SLL (スレッドローカル)

**データフロー (Alloc)**:
```
1. TLS SLL pop (3-4命令, 5-10サイクル) → HIT (85-90%)
   ├─ hit → ユーザーポインタ返却 (base+1)
   └─ miss → 2へ

2. TLS Active Slab (bitmap scan, 5-6ns) → HIT (8-12%)
   ├─ hit → ブロック確保 → TLS SLLにpush → 1へ戻る
   └─ miss → 3へ

3. SuperSlab refill (バッチ補充, 32-128ブロック) → HIT (1-3%)
   ├─ success → TLS SLLにバッチpush → 1へ戻る
   └─ fail → mmapで新SuperSlab確保
```

**データフロー (Free)**:
```
1. Header読み取り (2-3サイクル) → class_idx決定
   ├─ 1-byte header: 0xA0 | class_idx
   └─ C0,C7: offset 0 / C1-6: offset 1

2. TLS SLL push (3-4命令) → 完了 (95-99%)
   ├─ Same thread → TLS SLLに直接push
   └─ Cross thread → MPSC remote queueに追加

3. Periodic drain (2048 frees毎) → Freelist還元
   ├─ TLS SLL → Slab freelist へ移動
   └─ meta->used-- (使用中ブロック数デクリメント)
```

**関連ファイル**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_tiny.{c,h}` (2228行)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_tiny_superslab.{c,h}` (SuperSlab管理)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/box/tls_sll_box.h` (TLS SLL API, 753行)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/tiny_region_id.h` (Header操作, 222行)

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#### Layer 1: ACE Layer (1KB～2MB) + Learning

**責任**:
- 中～大サイズアロケーション (1KB～2MB) の効率的処理
- ヒット率ベース学習による容量自動調整
- W_MAX rounding (柔軟なサイズクラス選択)

**主要データ構造**:
- `FrozenPolicy`: スナップショット (mid_cap[5], large_cap[5], w_max_mid, w_max_large)
- `PoolStats`: ヒット/ミスカウンタ (窓ごとに集計)
- `ucb1_t`: UCB1 bandit構造 (候補値, pulls, sum_score)

**学習アルゴリズム**:
```
【CAP学習】(実装済)
  窓長: 1秒 (HAKMEM_LEARN_WINDOW_MS=1000)

  For each class c in {Mid0..4, Large0..4}:
    hit_rate_c = Δhits_c / (Δhits_c + Δmisses_c)

    IF hit_rate_c < target_c - eps:
      cap_c += step_c  (不足 → 増加)
    ELIF hit_rate_c > target_c + eps:
      cap_c -= step_c  (過剰 → 減少)

    cap_c = clamp(cap_c, min_c, max_c)

  Budget制約:
    IF sum(cap_mid) > BUDGET_MID:
      → 需要低いクラスから削減
    ELIF sum(cap_mid) < BUDGET_MID && WATER_FILLING:
      → 需要高いクラスへ配分

【W_MAX学習】(実装済)
  UCB1 bandit:
    候補: [1.4, 1.6, 1.8, 2.0]  (Mid)
           [1.25, 1.5, 1.75, 2.0] (Large)

    For each arm i:
      UCB_i = mean_score_i + 1.5 * sqrt(log(total_pulls) / pulls_i)

    Select: arm = argmax(UCB_i)

  Canary deployment:
    試行期間: dwell_sec (3～5秒)
    評価: ヒット率改善度
    改善なし → ロールバック

【DYN1学習】(実装済)
  サイズヒストグラム:
    ピーク検出 → 固定クラスと被らない範囲で動的クラス設定
    例: 8-16KB ギャップを 12KB で埋める
```

**データフロー (Alloc)**:
```
1. FrozenPolicy読み込み (1回, 関数冒頭)
   pol = hkm_policy_get()

2. W_MAX判定
   IF class ≤ W_MAX × size:
     class = round_up(size, class_stride)

3. Pool TLS キャッシュ → HIT (65-85%)
   ├─ hit → 返却
   └─ miss → 4へ

4. Shared Pool refill → HIT (10-20%)
   ├─ success → TLS補充 → 3へ戻る
   └─ fail → malloc fallback (1-5%)
```

**環境変数**:
```bash
# 学習有効化
HAKMEM_LEARN=1

# 目標ヒット率
HAKMEM_TARGET_HIT_MID=0.65    # Mid: 65%
HAKMEM_TARGET_HIT_LARGE=0.55  # Large: 55%

# CAP調整ステップ
HAKMEM_CAP_STEP_MID=4         # Mid: 4 pages/update
HAKMEM_CAP_STEP_LARGE=1       # Large: 1 bundle/update

# Budget制約
HAKMEM_BUDGET_MID=300         # Mid総CAP上限: 300 pages
HAKMEM_BUDGET_LARGE=50        # Large総CAP上限: 50 bundles

# W_MAX学習
HAKMEM_WMAX_LEARN=1
HAKMEM_WMAX_CANDIDATES_MID=1.4,1.6,1.8
HAKMEM_WMAX_CANDIDATES_LARGE=1.25,1.5,2.0

# DYN1自動割り当て
HAKMEM_DYN1_AUTO=1
HAKMEM_MID_DYN1=12288         # 12KB
```

**関連ファイル**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_ace.{c,h}` (L1統合)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_learner.{c,h}` (学習エンジン, 900行)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_pool.{c,h}` (Mid Pool)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_l25_pool.{c,h}` (Large Pool)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_ace_controller.{c,h}` (ACE制御)

---

#### Layer 2: Big Cache (≥2MB)

**責任**:
- 大サイズアロケーション (≥2MB) のキャッシュ
- mmap/munmap syscall削減
- THP (Transparent Huge Pages) 活用

**主要データ構造**:
- `BigCache`: サイズクラス別キャッシュ (hash map)
- `BatchMadvise`: MADV_DONTNEED バッチ構造

**データフロー**:
```
1. BigCache lookup → HIT (20-40%)
   ├─ hit → 返却
   └─ miss → 2へ

2. mmap (MAP_ANONYMOUS | MAP_PRIVATE)
   ├─ size ≥ thp_threshold → MADV_HUGEPAGE hint
   └─ success → キャッシュに登録

Free:
  1. BigCache push (容量制限あり)
     ├─ 空きあり → キャッシュ保持
     └─ 満杯 → 3へ

  2. BatchMadvise追加
     ├─ batch_size < limit → バッチに追加
     └─ batch_size ≥ limit → 3へ

  3. Batch flush: MADV_DONTNEED一括呼び出し
```

**関連ファイル**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_bigcache.{c,h}` (210行)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_batch.{c,h}` (120行)

---

#### Layer 3: Policy & Learning Infrastructure

**責任**:
- ポリシー管理 (RCU-like snapshot)
- 学習基盤 (統計, 評価, 選択)

**主要データ構造**:
- `FrozenPolicy`: 読み取り専用スナップショット
- `p2_t`: P²アルゴリズム状態 (O(1) p99推定)
- `elo_t`: ELO rating構造

**FrozenPolicy RCU-like更新**:
```
Writer (learner thread):
  1. 新ポリシー作成
     new_pol = malloc(sizeof(FrozenPolicy))
     new_pol->mid_cap[0] = 128
     new_pol->generation++

  2. Atomic publish
     hkm_policy_publish(new_pol)

Reader (hot path):
  1. Snapshot取得 (1回, 関数冒頭)
     const FrozenPolicy* pol = hkm_policy_get()

  2. 読み取り専用参照
     cap = pol->mid_cap[class_idx]

Grace period: なし (単純な世代管理, 旧ポリシーは上書き)
```

**関連ファイル**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_policy.{c,h}` (50行)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_p2.{c,h}` (P²アルゴリズム, 130行)
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_elo.{c,h}` (ELO rating, 450行)

---

### 1.3 データフロー全体像

```
malloc(size) 呼び出し
    |
    v
[サイズ判定]
    |
    +---> size ≤ 1KB ---------> Layer 0 (Tiny Pool)
    |                              |
    |                              v
    |                          TLS SLL pop (5-10ns)
    |                              |
    |                              v
    |                          ユーザーポインタ返却
    |
    +---> 1KB < size < 2MB ---> Layer 1 (ACE)
    |                              |
    |                              v
    |                          FrozenPolicy取得
    |                              |
    |                              v
    |                          W_MAX判定 → class選択
    |                              |
    |                              v
    |                          Pool TLS キャッシュ
    |                              |
    |                              v
    |                          ユーザーポインタ返却
    |
    +---> size ≥ 2MB ----------> Layer 2 (Big Cache)
                                   |
                                   v
                               BigCache lookup
                                   |
                                   v
                               mmap (miss時)
                                   |
                                   v
                               ユーザーポインタ返却

free(ptr) 呼び出し
    |
    v
[Header読み取り]
    |
    v
class_idx = *(uint8_t*)ptr - 1 & 0x07
    |
    +---> class_idx < 8 -------> Layer 0 (Tiny Pool)
    |                              |
    |                              v
    |                          TLS SLL push (3-4命令)
    |                              |
    |                              v
    |                          完了 (95-99%)
    |
    +---> class_idx ≥ 8 -------> classify_ptr() (slow path)
                                   |
                                   v
                               Registry lookup (50-100サイクル)
                                   |
                                   v
                               Layer 1 or Layer 2 へルーティング
```

---

## Part 2: TLS SLL の位置づけと問題点

### 2.1 TLS SLL の本来の目的

**設計意図**:
- Thread-Local Storage による競合回避
- Lock-free な高速 free パス (3-4命令, 5-10サイクル)
- 無制限オーバーフロー (Magazine容量制限なし)

**Box Theory 位置づけ**:
- **Layer 2** (Fast Path): Alloc/Free の最速経路
- **Box 5** (TLS-SLL First): SLL優先、miss時にHotMag/TLS list fallback

**他層との相互作用**:
```
TLS SLL ←→ TLS Active Slab
  - refill: Slab bitmap scan → TLS SLLにバッチpush
  - drain: TLS SLL → Slab freelist (periodic, 2048 frees毎)

TLS SLL ←→ SuperSlab
  - carve: SuperSlab線形切り出し → TLS SLLに供給
  - free: MPSC remote queue → SuperSlab freelist (cross-thread)

TLS SLL ←→ ACE Learning
  - capacity決定: sll_cap_for_class(class_idx) → 学習で最適容量
  - metrics: TLS SLL hit/miss → 学習入力
```

---

### 2.2 Header/Next 競合問題の詳細

#### 問題の本質

**物理制約**:
- Class 0 (8B): [1B header][7B payload] → 8Bポインタ入らない
- Class 1-6 (16B～512B): [1B header][payload ≥ 8B] → 可能だが user data と干渉
- Class 7 (2048B): [1B header][2047B payload] → 可能

**設計ルール** (tiny_nextptr.h):
```c
// Phase E1-CORRECT FINAL
static inline size_t tiny_next_off(int class_idx) {
#if HAKMEM_TINY_HEADER_CLASSIDX
    // Class 0, 7 → offset 0 (freelist中はheader潰す)
    //   - C0: 物理制約 (8Bポインタ入らない)
    //   - C7: 設計選択 (next をuser dataから隔離)
    // Class 1-6 → offset 1 (header保持)
    return (class_idx == 0 || class_idx == 7) ? 0u : 1u;
#else
    return 0u;
#endif
}
```

**競合のメカニズム**:
```
[Alloc時]
  1. base から user pointer 作成
     user = base + 1  (C1-6)
     user = base      (C0, C7)

  2. Header書き込み
     *(uint8_t*)base = 0xA0 | class_idx

  3. ユーザーに返却

[Free時]
  1. Header読み取り
     class_idx = *(uint8_t*)(ptr-1) & 0x07

  2. Next pointer書き込み (freelist構築)
     ※ Class 0, 7: base+0 に書き込み → Header上書き
     ※ Class 1-6: base+1 に書き込み → Header保持

  3. TLS SLL push
     g_tls_sll[class_idx].head = base
```

**問題の顕在化**:
- **Phase 7**: 直接TLS push (3命令) → 59-70M ops/s
- **commit b09ba4d40**: Box TLS-SLL導入 (150行) → 6-9M ops/s (-85～-93%!)
  - 理由: Header/Next競合回避のため、複雑な正規化・チェック追加
  - コスト: 10-20倍のオーバーヘッド

---

### 2.3 現在の問題点

#### 問題1: TLS SLL と meta->used の同期不整合

**現象**:
- TLS SLL push/pop 時、`meta->used` (使用中ブロック数) が更新されない
- Periodic drain (2048 frees毎) まで `meta->used` は高いまま
- Slab が "full" に見える → 再利用されない → メモリリーク
- Slab 再利用時、TLS SLL に古いポインタ残存 → double-free

**根本原因**:
```c
// tiny_free_fast_v2.inc.h (fast path, 95-99%)
void* base = (char*)ptr - 1;
tls_sll_push(class_idx, base, UINT32_MAX);  // meta->used は変更なし!

// free_local_box.c (slow path, 1-5% or periodic drain)
meta->used--;  // ← 唯一の decrement 箇所
```

**影響**:
- Larson ベンチマーク: double-free クラッシュ (30%)
- 長時間稼働: メモリリーク + 性能劣化

#### 問題2: Box TLS-SLL の過剰オーバーヘッド

**Phase 7 (直接push)**:
```c
// 3命令, 5-10サイクル
*(void**)base = g_tls_sll_head[class_idx];  // 1 mov
g_tls_sll_head[class_idx] = base;            // 1 mov
g_tls_sll_count[class_idx]++;                // 1 inc
```

**Current (Box TLS-SLL)**:
```c
// 150行, 50-100サイクル (release), 100-1000サイクル (debug)
if (!tls_sll_push(class_idx, base, UINT32_MAX)) {
    // 内部処理:
    // - Bounds check (重複)
    // - Capacity check (重複)
    // - User pointer check (35行, debug)
    // - Header restoration (5行)
    // - Double-free scan (O(n), 100-1000サイクル, debug)
    // - PTR_TRACK macros
    // - やっと push (3命令)
}
```

**性能影響**:
- Phase 7: 59-70M ops/s
- Current: 6-9M ops/s (-85～-93%)
- Box TLS-SLL導入 (commit b09ba4d40) が主原因

#### 問題3: 設計上の矛盾

**矛盾点**:
- **Free パスが Header を読む必要がある** (class_idx決定)
- **「Header は Alloc で書く」設計との矛盾**
  - Alloc: Header書き込み
  - Free: Header読み取り → class_idx取得
  - Freelist構築: Next pointer書き込み → Header上書き (C0, C7)
  - Next Alloc: Header読めない! → Registry lookup fallback (50-100サイクル)

**Phase E3-1 の失敗**:
- 意図: Registry lookup削除 → +226-443%改善
- 実際: Registry lookup は slow path (1-5%) にあり、fast path (95-99%) にはない
- 結果: 無関係な overhead 追加 → -10～-38%劣化

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## Part 3: ChatGPT 用質問状

### 3.1 アーキテクチャ全般

#### Q1: 4層設計の妥当性

**背景**:
- Layer 0 (Tiny): TLS主体, ≤1KB
- Layer 1 (ACE): Pool主体, 1KB～2MB, 学習機能
- Layer 2 (Big): mmap主体, ≥2MB
- Layer 3 (Policy): 学習基盤, ポリシー管理

**質問**:
1. この4層分離は適切か？ 統合すべき層はあるか？
2. 各層の責任境界は明確か？ オーバーラップはないか？
3. 学習層 (Layer 3) を独立させるメリット/デメリットは？

**期待する回答**:
- 層分離の設計原則 (SoC, SRP等)
- 類似アロケータ (jemalloc, mimalloc, tcmalloc) との比較
- 学習層の位置づけ (横断的関心事 vs 垂直統合)

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#### Q2: 層間インターフェース設計

**背景**:
- Layer 0 ↔ Layer 1: `malloc(1024)` は Layer 0 か Layer 1 か？
- FrozenPolicy: Layer 3 が生成、Layer 0/1/2 が参照
- 学習メトリクス: Layer 0/1/2 が収集、Layer 3 が消費

**質問**:
1. 境界サイズ (1KB) の扱いは適切か？ オーバーラップ許容すべきか？
2. FrozenPolicy の RCU-like更新は妥当か？ Grace period不要で問題ないか？
3. メトリクス収集のインターフェースは適切か？ (push vs pull)

**期待する回答**:
- Boundary alignment の設計パターン
- RCU の正しい実装方法 (grace period, quiescent state)
- Metrics pipeline の設計 (sampling, aggregation, backpressure)

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### 3.2 TLS SLL の設計

#### Q3: Header/Next 競合問題の回避策

**背景**:
- Class 0 (8B): 物理的に next pointer 入らない
- Class 7 (2048B): User data 保護のため offset 0 選択
- Class 1-6 (16B～512B): Header保持可能だが、freelist時に next pointer と干渉

**現在の解決策**:
- Phase E1-CORRECT: C0/C7は offset 0 (header潰す), C1-6は offset 1 (header保持)
- Box TLS-SLL: 複雑な正規化・チェック (150行, 50-100サイクル)

**質問**:
1. **別の設計案**: Header を別領域 (slab metadata) に保存？
2. **Trade-off**: Memory overhead (1B/block) vs CPU overhead (50-100サイクル)?
3. **他アロケータの解決策**: jemalloc, mimalloc, tcmalloc はどう解決？

**期待する回答**:
- Header配置の設計パターン (in-band vs out-of-band)
- Metadata storage strategies (embed vs separate)
- Performance vs safety の適切なバランス

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#### Q4: TLS SLL と meta->used の同期設計

**背景**:
- Fast path (95-99%): TLS SLL push/pop のみ → `meta->used` 更新なし
- Slow path (1-5%): `tiny_free_local_box()` → `meta->used--`
- Periodic drain (2048 frees毎): TLS SLL → freelist → `meta->used--`

**問題**:
- Slab empty判定 (`meta->used == 0`) が遅延
- TLS SLL に古いポインタ残存 → double-free

**質問**:
1. **同期戦略**:
   - Option A: Fast path でも `meta->used` 更新 (atomicコスト)
   - Option B: TLS SLL count を `meta->used` に含める (複雑化)
   - Option C: Periodic drain 頻度を上げる (CPU overhead)
2. **他アロケータ**: tcache (glibc), mimalloc の TLS キャッシュはどう同期？
3. **Best practice**: Lock-free TLS cache と shared metadata の同期パターン

**期待する回答**:
- Consistency model の選択 (eventual vs strong)
- Performance vs correctness の trade-off
- Proven solutions (既知の良い解決策)

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#### Q5: Thread-Local Storage の活用方法

**背景**:
- TLS SLL: 無制限容量、ロックフリー
- TLS Active Slab: 所有スレッドのみ割当、ロックレス
- MPSC remote queue: クロススレッド free

**質問**:
1. **TLS設計の妥当性**:
   - SLL + Active Slab の二重キャッシュは冗長？ 統合すべき？
   - Magazine (固定容量) vs SLL (無制限) のメリット/デメリット
2. **Remote free戦略**:
   - MPSC queue は適切？ SPSC (per-thread) の方が良い？
   - Drain タイミング: periodic vs threshold vs on-demand
3. **他アロケータとの比較**:
   - jemalloc: thread cache
   - mimalloc: thread-local heap
   - tcmalloc: per-thread cache

**期待する回答**:
- TLS cache の設計原則 (size, structure, eviction)
- Remote free の best practice (queue type, drain strategy)
- Multi-tier cache の適切な構成

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### 3.3 学習層の設計

#### Q6: 学習アルゴリズムの選択

**背景**:
- CAP学習: ヒット率ベース PID制御
- W_MAX学習: UCB1 bandit + Canary deployment
- DYN1学習: サイズヒストグラム + ピーク検出

**質問**:
1. **PID制御の妥当性**:
   - 現在: P制御のみ (比例項)
   - 追加すべき: I制御 (積分項), D制御 (微分項)?
   - Over-/Under-shoot リスクは？
2. **UCB1の選択理由**:
   - Thompson Sampling, Epsilon-greedy との比較
   - Exploration/Exploitation バランスの調整方法
3. **オンライン学習のリスク**:
   - 誤学習 (noise, workload shift)
   - 振動 (oscillation)
   - 収束失敗 (divergence)

**期待する回答**:
- Adaptive control の設計パターン (PID, MPC, RL)
- Bandit algorithm の選択基準
- Online learning の安全対策 (bounds, damping, rollback)

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#### Q7: オンライン学習 vs オフライン学習

**背景**:
- 現在: オンライン学習 (実行中に継続的に調整)
- 代替案: オフライン学習 (プロファイル → 最適化 → 固定)

**質問**:
1. **オンライン学習のメリット/デメリット**:
   - Pro: Workload変化に適応
   - Con: CPU overhead, 誤学習リスク
2. **Hybrid approach**:
   - LEARN → FROZEN → CANARY (現在実装済)
   - 改善点: 収束判定, 再学習トリガー
3. **Production deployment**:
   - 学習モードはいつ使う？ (開発 vs 本番)
   - Profile-Guided Optimization (PGO) との統合

**期待する回答**:
- Adaptive system の適用範囲 (when to use online learning)
- Convergence detection の手法
- PGO との統合パターン

---

#### Q8: 学習結果の活用方法

**背景**:
- FrozenPolicy: 学習結果を RCU-like に publish
- Hot path: `hkm_policy_get()` で snapshot取得、読み取り専用参照

**質問**:
1. **RCU-like更新の妥当性**:
   - Grace period なし → 問題ないか？
   - Stale read のリスク (古いポリシー参照)
2. **Policy versioning**:
   - generation カウンタで十分？
   - ABA problem のリスクは？
3. **Hot path overhead**:
   - `hkm_policy_get()` のコスト (キャッシュヒット前提)
   - Inlining 戦略

**期待する回答**:
- RCU の正しい実装 (grace period, quiescent state, memory barriers)
- Versioning scheme の設計
- Hot path optimization techniques

---

### 3.4 メモリ構造

#### Q9: Header の設計

**背景**:
- 1-byte header: `0xA0 | class_idx`
- 位置: block base (user pointer - 1)
- 内容: magic (0xA0) + class index (0-7)

**質問**:
1. **Header size の妥当性**:
   - 1B → 0.1% overhead (1KB block)
   - 2B → more info (flags, ownership, etc.)?
2. **Magic number の必要性**:
   - 0xA0 で corruption detection 十分？
   - CRC/Checksum は過剰？
3. **In-band vs Out-of-band**:
   - 現在: In-band (user data に embedding)
   - 代替案: Out-of-band (slab metadata に保存)

**期待する回答**:
- Header design patterns (size, content, placement)
- Corruption detection strategies
- Trade-off analysis (memory vs CPU)

---

#### Q10: Next ポインタとの共存問題

**背景**:
- Next pointer: freelist 構築用 (8B)
- Header: allocation metadata (1B)
- 競合: Class 0/7 は offset 0 (header 上書き)

**質問**:
1. **共存戦略の評価**:
   - 現在: C0/C7 は offset 0, C1-6 は offset 1
   - 代替案A: 全クラス offset 0 (header は別領域)
   - 代替案B: 全クラス offset 1 (C0 は 16B に promote)
2. **他アロケータの解決策**:
   - jemalloc: chunk header (別領域)
   - mimalloc: page header (別領域)
   - tcmalloc: span metadata (別領域)
3. **Performance impact**:
   - Header read/write のコスト
   - Cache line 効率

**期待する回答**:
- Metadata placement の best practice
- Performance vs simplicity の評価
- Industry standard solutions

---

#### Q11: Size class の設計

**背景**:
- Tiny (L0): 8クラス (8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 2048B)
- Mid (L1): 5クラス (2, 4, 8, 16, 32KB) + DYN1/DYN2
- Large (L1): 5クラス (64, 128, 256, 512KB, 1MB)

**質問**:
1. **Class granularity の妥当性**:
   - Tiny: power-of-2 → 内部断片化 (最大50%)
   - Mid/Large: fewer classes → 切り上げ許容 (W_MAX)
2. **Dynamic size class (DYN1/DYN2)**:
   - ピーク検出でギャップ埋める
   - リスク: 過学習 (overfitting), クラス爆発
3. **他アロケータとの比較**:
   - jemalloc: 40+ classes (細粒度)
   - mimalloc: 74 classes (超細粒度)
   - tcmalloc: ~60 classes

**期待する回答**:
- Size class design の原則 (granularity, coverage, fragmentation)
- Dynamic sizing の適用範囲
- Industry standard configurations

---

### 3.5 並行性

#### Q12: Lock-free 設計のトレードオフ

**背景**:
- TLS SLL: Lock-free (thread-local only)
- MPSC remote queue: Lock-free (atomic CAS)
- Slab freelist: Mutex-protected (per-class lock)

**質問**:
1. **Lock-free の適用範囲**:
   - 現在: TLS hot path のみ
   - 拡張可能: Shared pool refill も lock-free化？
2. **ABA problem 対策**:
   - MPSC queue: ポインタのみ (no counter)
   - リスク: ABA発生時の影響
3. **Performance vs Complexity**:
   - Lock-free は本当に速い？ (cache ping-pong リスク)
   - Mutex (futex) で十分な場合は？

**期待する回答**:
- Lock-free design の適用基準
- ABA problem の解決策 (tagged pointer, epoch-based GC)
- When to use lock-free vs lock-based

---

#### Q13: スレッド間のデータ共有

**背景**:
- FrozenPolicy: 全スレッド読み取り (writer 1, reader N)
- SuperSlab registry: 全スレッド参照 (lookup用)
- MPSC remote queue: cross-thread free

**質問**:
1. **Read-heavy shared data の最適化**:
   - FrozenPolicy: RCU適切？ Seq-lock の方が良い？
   - Registry: Lock-free hash table vs Mutex-protected
2. **Write contention の回避**:
   - Learner thread: 書き込み頻度 (1秒毎) は適切？
   - Batch update で contention 削減可能？
3. **Cache coherence overhead**:
   - False sharing リスク (padding戦略)
   - NUMA awareness (今後の課題)

**期待する回答**:
- Read-heavy workload の最適化手法
- Write contention の設計パターン
- Cache coherence の考慮事項

---

#### Q14: Race condition の回避パターン

**背景**:
- meta->used vs TLS SLL count の不整合
- Slab reuse 時の TLS SLL クリア漏れ
- Double-free 検出 (debug mode)

**質問**:
1. **Current bugs の根本原因**:
   - meta->used 同期問題は設計欠陥？ 実装バグ？
   - 正しい同期モデルは？ (eventual consistency vs strong consistency)
2. **Double-free prevention**:
   - TLS SLL duplicate scan (debug) は十分？
   - Release mode でも detection 必要？ (Sanitizer dependency)
3. **Testing strategy**:
   - Race condition の再現方法
   - ThreadSanitizer (TSan) の限界

**期待する回答**:
- Concurrency bugs の分類 (data race, deadlock, ABA, etc.)
- Prevention strategies (design patterns, tools)
- Testing methodology (stress test, model checking, formal verification)

---

## Part 4: 現状の問題点整理

### 4.1 Header/Next 競合問題

**問題の詳細**:
1. **設計矛盾**:
   - Free path: Header読み取り必要 (class_idx決定)
   - Freelist構築: Next pointer書き込み → Header上書き (C0, C7)
   - Next alloc: Header読めない → Registry lookup (50-100サイクル)

2. **これまでの修正試行**:
   - Phase E1-CORRECT: C0/C7は offset 0, C1-6は offset 1
   - Box TLS-SLL: 複雑な正規化 (150行, 50-100サイクル)
   - Phase E3-1: Registry lookup削除試行 → 失敗 (-10～-38%)

3. **根本原因**:
   - **物理制約** (C0: 8B block に 8B pointer 入らない)
   - **設計選択** (C7: user data 保護 vs header保持)
   - **Trade-off未解決** (memory overhead vs CPU overhead)

---

### 4.2 TLS SLL と meta->used の同期問題

**問題の詳細**:
1. **Fast path (95-99%)**: TLS SLL push/pop のみ → meta->used 更新なし
2. **Slow path (1-5% or drain)**: tiny_free_local_box() → meta->used--
3. **Slab empty判定の遅延**: meta->used 高いまま → 再利用されない → リーク
4. **TLS SLL クリア漏れ**: Slab reuse 時、古いポインタ残存 → double-free

**修正試行**:
- Periodic drain 間隔調整 (2048 → 512 frees)
- Adaptive drain (hot classes 頻度↑)
- TLS SLL clear on slab reuse (debug mode)

**根本原因**:
- **設計レベルの問題**: Fast path と meta->used が分離
- **同期モデル未定義**: Eventual consistency? Strong consistency?

---

### 4.3 本番ビルドでも30%クラッシュ

**現象**:
- Larson benchmark: 30% crash rate (double-free)
- Release build でも発生 → 診断コードではなく実際のバグ
- Multi-thread 環境で再現性高い

**原因**:
1. TLS SLL と meta->used の同期不整合 (上記 4.2)
2. Box TLS-SLL の過剰 overhead → 性能劣化 → workload timeout → 不正状態

**影響範囲**:
- **確実**: Larson benchmark (high alloc/free rate, multi-thread)
- **潜在的**: Production workload (長時間稼働, memory leak)

---

## Part 5: 期待する成果物

### 5.1 設計の方向性

**ChatGPT に求める回答**:
1. **Header/Next 競合の解決策**:
   - Best practice (他アロケータの実装)
   - Trade-off分析 (memory vs CPU)
   - 実装案 (in-band vs out-of-band)

2. **TLS SLL 同期の設計**:
   - 適切な同期モデル (eventual vs strong)
   - Performance overhead の見積もり
   - 実装パターン (atomic, RCU, etc.)

3. **学習層の改善**:
   - PID制御の調整 (I/D項追加)
   - Convergence detection の手法
   - Production deployment 戦略

4. **並行性の最適化**:
   - Lock-free の適用範囲
   - Race condition 回避パターン
   - Testing strategy

---

### 5.2 具体的な実装案

**期待する形式**:
```
【提案】Header を Out-of-band 化

【根拠】
- jemalloc/mimalloc は chunk/page header を別領域管理
- In-band header は next pointer と競合 (C0/C7)
- Out-of-band なら競合なし、fast path 単純化可能

【設計】
SuperSlab に class_idx map 追加:
  uint8_t class_map[256];  // slab_idx → class_idx

Lookup:
  slab_idx = (ptr - ss->base) / SLAB_SIZE
  class_idx = ss->class_map[slab_idx]
  // Cost: 2 memory access (slab_idx calc + map lookup)
  // vs Current: 1 memory access (header read)

【Trade-off】
- Memory: +256B/SuperSlab (許容範囲)
- CPU: +1 memory access (~3-5サイクル)
- 利点: Next pointer と競合なし → Box TLS-SLL 単純化 → -50サイクル

【Net】+3サイクル (lookup) - 50サイクル (Box overhead) = -47サイクル (改善)
```

---

### 5.3 優先度付きロードマップ

**期待する形式**:
```
【P0 - 即座に修正】(1週間)
1. TLS SLL clear on slab reuse (防御的修正)
2. Periodic drain 間隔調整 (adaptive mode)

【P1 - 短期修正】(2-3週間)
3. Header out-of-band 化 (設計変更)
4. Box TLS-SLL 単純化 (性能回復)

【P2 - 中期改善】(1-2ヶ月)
5. PID制御調整 (I/D項追加)
6. Convergence detection 実装

【P3 - 長期最適化】(3ヶ月+)
7. NUMA awareness
8. Profile-Guided Optimization 統合
```

---

## 添付資料

### 関連ファイルパス

**Layer 0 (Tiny Pool)**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_tiny.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_tiny_superslab.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/box/tls_sll_box.h`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/tiny_region_id.h`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/tiny_nextptr.h`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/tiny_free_fast_v2.inc.h`

**Layer 1 (ACE)**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_ace.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_learner.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_pool.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_l25_pool.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_ace_controller.{c,h}`

**Layer 2 (Big Cache)**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_bigcache.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_batch.{c,h}`

**Layer 3 (Policy)**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_policy.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_p2.{c,h}`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/core/hakmem_elo.{c,h}`

**調査レポート**:
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/docs/analysis/TLS_SLL_ARCHITECTURE_INVESTIGATION.md`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/docs/status/PHASE_E3-1_SUMMARY.md`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/BOX_THEORY_LAYER_DIAGRAM.txt`
- `/mnt/workdisk/public_share/hakmem/REFACTOR_ARCHITECTURE_DIAGRAM.txt`

---

**以上**