diff --git a/LEARNING_BENCHMARK_TASK.md b/LEARNING_BENCHMARK_TASK.md new file mode 100644 index 00000000..08cc2e1b --- /dev/null +++ b/LEARNING_BENCHMARK_TASK.md @@ -0,0 +1,255 @@ +# Learning System Benchmark Task + +**目的**: PROFILES.md の数値を実測データで裏付ける +**提案者**: ChatGPT先生 +**実測者**: Task先生（この文書を元に計測） + +--- + +## ⚠️ **実測結果：学習機能が壊れています** ⚠️ + +**測定日**: 2025-11-26 + +**発見された重大バグ**: +1. ❌ `HAKMEM_ALLOC_LEARN=1` を有効化すると即座に SEGFAULT +2. ❌ `HAKMEM_MEM_LEARN=1` を有効化すると即座に SEGFAULT +3. ❌ Larson ベンチマーク: 学習OFFでも SEGFAULT（TLS SLL corruption） + +**測定可能だった項目**: +- ✅ Baseline Random Mixed 256B: **83.19 M ops/s** (学習OFF) + +**測定不可能だった項目**: +- ❌ Pattern 1 (Alloc Learning): SEGFAULT +- ❌ Pattern 2 (Memory Learning): SEGFAULT +- ❌ Pattern 3 (Both ON): SEGFAULT +- ❌ Larson 1T/8T: SEGFAULT (学習OFF含む全設定) + +**結論**: +- PROFILES.md の学習関連の全ての数値は **検証不可能** です +- 学習機能の実装に重大なバグが存在します +- 修正後に再測定が必要です + +**詳細レポート**: このタスクで生成されたレポートを参照 + +--- + +## 📊 検証パターン（3パターン） + +### Pattern 1: Alloc Learning のみ ON + +```bash +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.08 +export HAKMEM_MEM_LEARN=0 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 +``` + +**期待**: 性能 ±3%以内、RSS -10~20% + +--- + +### Pattern 2: Memory Learning のみ ON + +```bash +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=0 +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=20000 +export HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD=0.7 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 +``` + +**期待**: 性能 ±3%以内、RSS -10~30% + +--- + +### Pattern 3: 両方 ON（攻め） + +```bash +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=8000 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.12 +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=12000 +export HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD=0.8 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 +``` + +**期待**: 性能 -0~5%、RSS -20~40% + +--- + +## 🔧 ベンチマーク実行方法 + +### Baseline (学習 OFF - 現在のデフォルト) + +```bash +# 学習機能を明示的に OFF +unset HAKMEM_ALLOC_LEARN +unset HAKMEM_MEM_LEARN +unset HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW +unset HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE +unset HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW +unset HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +# Random Mixed 256B (10M iterations) +./out/release/bench_random_mixed_hakmem 10000000 256 42 + +# Larson 1T (10秒) +./out/release/larson_hakmem 1 10 1 1000 100 10000 42 + +# Larson 8T (10秒) +./out/release/larson_hakmem 8 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +**記録項目**: +- Random Mixed: ops/s +- Larson 1T: ops/s +- Larson 8T: ops/s +- RSS: /proc/self/status の VmRSS（開始時・終了時） + +--- + +### Pattern 1 測定 + +```bash +# Pattern 1 設定 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.08 +export HAKMEM_MEM_LEARN=0 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +# 同じベンチマーク3つ実行 +./out/release/bench_random_mixed_hakmem 10000000 256 42 +./out/release/larson_hakmem 1 10 1 1000 100 10000 42 +./out/release/larson_hakmem 8 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +**記録項目**: 同上 + +--- + +### Pattern 2 測定 + +```bash +# Pattern 2 設定 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=0 +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=20000 +export HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD=0.7 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +# 同じベンチマーク3つ実行 +./out/release/bench_random_mixed_hakmem 10000000 256 42 +./out/release/larson_hakmem 1 10 1 1000 100 10000 42 +./out/release/larson_hakmem 8 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +**記録項目**: 同上 + +--- + +### Pattern 3 測定 + +```bash +# Pattern 3 設定 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=8000 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.12 +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=12000 +export HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD=0.8 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +# 同じベンチマーク3つ実行 +./out/release/bench_random_mixed_hakmem 10000000 256 42 +./out/release/larson_hakmem 1 10 1 1000 100 10000 42 +./out/release/larson_hakmem 8 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +**記録項目**: 同上 + +--- + +## 📋 結果フォーマット + +各パターンについて以下を記録： + +``` +Pattern: [Baseline/Pattern1/Pattern2/Pattern3] +Random Mixed 256B (10M): + - ops/s: XXX.XX M ops/s + - RSS start: XXX MB + - RSS end: XXX MB + - RSS delta: +XXX MB + +Larson 1T (10s): + - ops/s: XXX.XX M ops/s + - RSS start: XXX MB + - RSS end: XXX MB + - RSS delta: +XXX MB + +Larson 8T (10s): + - ops/s: XXX.XX M ops/s + - RSS start: XXX MB + - RSS end: XXX MB + - RSS delta: +XXX MB +``` + +--- + +## 🎯 成功基準 + +### Pattern 1 (Alloc Learning のみ) + +- ✅ **性能**: Random Mixed/Larson が Baseline 比 -3% 以内 +- ✅ **RSS**: Baseline 比 -10% 以上削減 + +### Pattern 2 (Memory Learning のみ) + +- ✅ **性能**: Random Mixed/Larson が Baseline 比 -3% 以内 +- ✅ **RSS**: Baseline 比 -10% 以上削減 + +### Pattern 3 (両方 ON) + +- ✅ **性能**: Random Mixed/Larson が Baseline 比 -5% 以内 +- ✅ **RSS**: Baseline 比 -20% 以上削減 + +--- + +## 📊 期待される結果（仮説） + +| Pattern | Random Mixed | Larson 1T | Larson 8T | RSS 削減 | +|---------|--------------|-----------|-----------|----------| +| Baseline | 107 M ops/s | 47.6 M ops/s | 48.2 M ops/s | 0% (基準) | +| Pattern 1 | 104-107 M ops/s | 46-48 M ops/s | 47-49 M ops/s | -10~20% | +| Pattern 2 | 104-107 M ops/s | 46-48 M ops/s | 47-49 M ops/s | -10~30% | +| Pattern 3 | 102-107 M ops/s | 45-48 M ops/s | 46-49 M ops/s | -20~40% | + +**注**: これらは仮説値。実測で検証する。 + +--- + +## 🚀 Task先生への依頼 + +1. **ビルド確認**: `./build.sh bench_random_mixed_hakmem larson_hakmem` +2. **Baseline 測定**: 学習 OFF で3ベンチマーク実行 +3. **Pattern 1-3 測定**: 各パターンで3ベンチマーク実行 +4. **結果レポート**: 上記フォーマットで結果を報告 +5. **PROFILES.md 更新**: 実測データで数値を差し替え + +**所要時間**: 約 10-15分（4パターン × 3ベンチマーク） + +--- + +**作成日**: 2025-11-26 +**ChatGPT先生からの指摘**: 「数値に根拠がない」 → 実測で検証！ diff --git a/LEARNING_SYSTEM_BUGS_P0.md b/LEARNING_SYSTEM_BUGS_P0.md new file mode 100644 index 00000000..09079f56 --- /dev/null +++ b/LEARNING_SYSTEM_BUGS_P0.md @@ -0,0 +1,284 @@ +# P0: Learning System Critical Bugs + +**発見日**: 2025-11-26 +**発見者**: Benchmark validation task (LEARNING_BENCHMARK_TASK.md 実行中) +**重要度**: **P0 - CRITICAL** (本番環境使用不可) + +--- + +## 📋 バグサマリー + +学習機能を有効化すると即座にクラッシュします。PROFILES.md で推奨していた Balanced/Adaptive/Tight プロファイルは **全て使用不可能** です。 + +--- + +## 🐛 Bug #1: HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 で即座に SEGFAULT + +### 再現手順 + +```bash +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.08 +export HAKMEM_MEM_LEARN=0 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +./out/release/bench_random_mixed_hakmem 10000000 256 42 +``` + +### 期待される動作 + +ベンチマークが正常に実行され、学習機能が TLS キャッシュ容量を動的に調整する。 + +### 実際の動作 + +``` +Segmentation fault (exit code 139) +``` + +即座にクラッシュ。ベンチマークは 1 iteration も実行されない。 + +### 影響範囲 + +- ❌ Balanced Profile (HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 使用) → 使用不可能 +- ❌ Adaptive Profile (HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 使用) → 使用不可能 +- ❌ Tight Profile (HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 使用) → 使用不可能 + +### 関連ファイル + +- `core/hakmem_alloc_learner.c` - Allocation learning 実装 +- `core/hakmem_learner.c` - Learning system 基盤 +- `core/tiny_adaptive_sizing.c` - Adaptive sizing (学習駆動) + +### デバッグ情報 + +**初期調査推奨コマンド**: +```bash +# AddressSanitizer で実行 +./build.sh debug bench_random_mixed_hakmem +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.08 +./out/debug/bench_random_mixed_hakmem 1000 256 42 # 短い実行で確認 +``` + +**予想される原因**: +- 未初期化ポインタ / null pointer dereference +- Learning system constructor の初期化順序問題 +- TLS storage との競合 + +--- + +## 🐛 Bug #2: HAKMEM_MEM_LEARN=1 で即座に SEGFAULT + +### 再現手順 + +```bash +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=0 +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=20000 +export HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD=0.7 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +./out/release/bench_random_mixed_hakmem 10000000 256 42 +``` + +### 期待される動作 + +ベンチマークが正常に実行され、Memory Learning が THP/WMAX 閾値を動的に調整する。 + +### 実際の動作 + +``` +Segmentation fault (exit code 139) +``` + +即座にクラッシュ。 + +### 影響範囲 + +- ❌ Adaptive Profile (HAKMEM_MEM_LEARN=1 使用) → 使用不可能 +- ❌ Tight Profile (HAKMEM_MEM_LEARN=1 使用) → 使用不可能 + +### 関連ファイル + +- `core/hakmem_mem_learner.c` - Memory learning 実装 +- `core/hakmem_learner.c` - Learning system 基盤 + +### デバッグ情報 + +**初期調査推奨コマンド**: +```bash +./build.sh debug bench_random_mixed_hakmem +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=20000 +./out/debug/bench_random_mixed_hakmem 1000 256 42 +``` + +**予想される原因**: +- Bug #1 と同様の初期化問題 +- Memory statistics 収集インフラとの連携不備 + +--- + +## 🐛 Bug #3: Larson ベンチマークで TLS SLL corruption + +### 再現手順 + +```bash +# 学習機能は OFF（デフォルト） +unset HAKMEM_ALLOC_LEARN +unset HAKMEM_MEM_LEARN + +./out/release/larson_hakmem 1 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +### 期待される動作 + +Larson ベンチマークが正常に実行され、alloc/free の混合ワークロードを 10 秒間実行する。 + +### 実際の動作 + +``` +TLS_SLL_NORMALIZE_USERPTR error +Segmentation fault (exit code 139) +``` + +学習機能OFFでもクラッシュ。 + +### マルチスレッド版（8T） + +```bash +./out/release/larson_hakmem 8 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +**結果**: +``` +TLS_SLL_PUSH_META_MISMATCH: cls=0 meta_cls=1 +Segmentation fault (exit code 139) +``` + +### 影響範囲 + +- ❌ Larson 1T: 使用不可能（全プロファイル） +- ❌ Larson 8T: 使用不可能（全プロファイル） +- ❌ PROFILES.md の Larson 性能値: 全て検証不可能 + +### 関連ファイル + +- `benchmarks/larson.c` - Larson ベンチマーク実装 +- `core/box/tls_sll_box.h` - TLS SLL (Single Linked List) 実装 +- `core/hakmem_tiny.c` - TINY allocator core + +### デバッグ情報 + +**エラーメッセージの意味**: +- `TLS_SLL_NORMALIZE_USERPTR error`: User pointer から base pointer への変換失敗 +- `TLS_SLL_PUSH_META_MISMATCH`: Metadata の class index 不一致 + +**予想される原因**: +- マルチスレッド環境での TLS state corruption +- Class index の誤判定（cls=0 vs meta_cls=1） +- Race condition in freelist management + +**初期調査推奨コマンド**: +```bash +# ThreadSanitizer で実行 +./build.sh debug larson_hakmem +export TSAN_OPTIONS="halt_on_error=1" +./out/debug/larson_hakmem 1 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +--- + +## 📊 動作確認済みの設定 + +### ✅ Baseline (学習OFF, Random Mixed のみ) + +```bash +unset HAKMEM_ALLOC_LEARN +unset HAKMEM_MEM_LEARN +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +./out/release/bench_random_mixed_hakmem 10000000 256 42 +``` + +**結果**: **83.19 M ops/s** ✅ + +これは **唯一動作確認できた設定** です。 + +--- + +## 🔧 修正優先順位 + +### P0 (即座に修正が必要) + +1. **Bug #1: HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 crash** + - 影響: Balanced/Adaptive/Tight プロファイル全滅 + - 修正なしでは学習機能が一切使えない + +2. **Bug #2: HAKMEM_MEM_LEARN=1 crash** + - 影響: Adaptive/Tight プロファイル + - Bug #1 と同時修正推奨（共通の初期化問題の可能性） + +3. **Bug #3: Larson benchmark crash** + - 影響: 全プロファイルで Larson が使えない + - TLS corruption は他のワークロードにも影響の可能性 + +--- + +## 📝 次のステップ + +### 1. デバッグビルドで原因特定 + +```bash +# ASan + TSan ビルド +./build.sh debug bench_random_mixed_hakmem +./build.sh debug larson_hakmem + +# Bug #1 調査 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +./out/debug/bench_random_mixed_hakmem 1000 256 42 + +# Bug #3 調査 +./out/debug/larson_hakmem 1 10 1 1000 100 10000 42 +``` + +### 2. Learning system の無効化パッチ（暫定対応） + +学習機能を完全に無効化するコンパイル時フラグを追加: + +```c +// core/hakmem_learner.c +#ifndef HAKMEM_DISABLE_LEARNING + // learning code here +#else + // no-op stubs +#endif +``` + +これにより、修正完了まで学習機能を安全に無効化できる。 + +### 3. ドキュメント更新（完了） + +- ✅ PROFILES.md: 警告追加、学習関連数値を「未検証」に変更 +- ✅ LEARNING_BENCHMARK_TASK.md: 実測結果を反映 +- ✅ このバグレポート作成 + +--- + +## 📚 関連ドキュメント + +- `PROFILES.md` - 設定プロファイル（学習機能が壊れていることを記載済み） +- `LEARNING_BENCHMARK_TASK.md` - ベンチマーク計測タスク（実測結果を記載済み） +- `DEPRECATED.md` - 学習関連の環境変数マッピング +- `CLAUDE.md` - 開発ログ（学習機能の期待値が記載されている） + +--- + +**作成日**: 2025-11-26 +**ステータス**: 🔴 OPEN - 修正待ち +**担当者**: TBD diff --git a/PROFILES.md b/PROFILES.md new file mode 100644 index 00000000..b5a196bc --- /dev/null +++ b/PROFILES.md @@ -0,0 +1,290 @@ +# HAKMEM Configuration Profiles + +**作成日**: 2025-11-26 +**目的**: ユースケース別の推奨設定プロファイル + +--- + +## ⚠️ **重要：学習機能の現状** ⚠️ + +**実測結果（2025-11-26）**: +- ✅ **Default Profile（学習OFF）**: 動作確認済み（83.19 M ops/s @Random Mixed 256B） +- ❌ **Balanced/Adaptive/Tight（学習ON）**: **実装が壊れています - SEGFAULT発生** + +**現在の問題**: +- `HAKMEM_ALLOC_LEARN=1` を有効化すると即座にクラッシュ +- `HAKMEM_MEM_LEARN=1` を有効化すると即座にクラッシュ +- Larson ベンチマークは学習OFFでもクラッシュ（TLS SLL corruption） + +**推奨**: +- **本番環境では学習機能を使用しないでください**（現時点では Default Profile のみ使用可能） +- 学習機能の修正は別タスクで対応予定 + +**このドキュメントのステータス**: +- Default Profile の数値: ✅ 実測済み（一部） +- Balanced/Adaptive/Tight の数値: ❌ **未検証・仮説値** - 実測不可能（実装が壊れている） + +--- + +## 🎯 プロファイル選択ガイド + +| プロファイル | 用途 | 性能 | RSS | 学習 | 推奨環境 | +|------------|------|------|-----|------|----------| +| **Default** | ベンチマーク・開発 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | OFF | 短時間実行、予測可能なワークロード | +| **Balanced** | 本番環境（汎用） | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ON | Web サーバー、API サーバー | +| **Adaptive** | 動的ワークロード | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ON++ | 負荷変動が大きい環境 | +| **Tight** | メモリ制約環境 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ON | コンテナ、組み込み | + +--- + +## 📋 プロファイル詳細 + +### 1. Default Profile（デフォルト - ベンチマーク最適化） + +**特徴**: 最高速、学習なし、固定キャッシュサイズ + +```bash +# 学習機能: すべて OFF +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=0 +export HAKMEM_MEM_LEARN=0 + +# キャッシュ: 固定サイズ（Phase 10 aggressive defaults） +# → core/hakmem_tiny_config.c に定義済み: +# C0-C3: 512/384 (hot classes) +# C4-C5: 256/384 (medium) +# C6-C7: 192/96 (cold) + +# デバッグ: OFF +export HAKMEM_DEBUG_LEVEL=0 +export HAKMEM_STATS_ENABLE=0 +``` + +**いつ使う**: +- ✅ ベンチマーク測定 +- ✅ 開発・デバッグ（予測可能な動作） +- ✅ 短時間実行（< 1分） +- ❌ 本番環境（RSS 肥大化リスク） + +**性能**: +- Random Mixed 256B: **83.19 M ops/s** ✅ 実測（2025-11-26） +- Larson 1T/8T: ❌ クラッシュ（TLS SLL corruption、未修正） + +--- + +### 2. Balanced Profile（推奨 - 本番環境汎用） + +**特徴**: 適度な学習、RSS とパフォーマンスのバランス + +```bash +# 学習機能: Allocation Learning のみ ON +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 # 10K ops ごとに学習 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.1 # 10% ずつ調整 + +# Memory Learning: OFF（安定性優先） +export HAKMEM_MEM_LEARN=0 + +# SuperSlab: 適度な再利用 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 # 空 SuperSlab 再利用 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 # 事前確保なし（必要時のみ） + +# デバッグ: OFF（本番） +export HAKMEM_DEBUG_LEVEL=0 +export HAKMEM_STATS_ENABLE=0 +``` + +**いつ使う**: +- ❌ **現在使用不可** - HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 が SEGFAULT を引き起こす +- （修正後の想定）Web サーバー、API サーバー、データベース、本番環境 + +**性能**: ❌ **未検証** - 学習機能が壊れているため測定不可能（仮説値: 95-100M ops/s） +**RSS**: ❌ **未検証** - 学習機能が壊れているため測定不可能（仮説値: -20~30%） + +--- + +### 3. Adaptive Profile（最適化 - 動的ワークロード） + +**特徴**: 全学習機能 ON、ワークロード変化に自動追従 + +```bash +# 学習機能: すべて ON（積極的学習） +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=5000 # 5K ops（短め、素早く適応） +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.15 # 15%（積極的調整） + +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=10000 # 10K ops +export HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD=0.8 # 80% 使用率で THP 適用 + +# Advanced 学習（オプション） +export HAKMEM_LEARN_ADVANCED=1 # 上級パラメータ有効化 + +# SuperSlab: 積極的再利用 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=2 # 2個事前確保 + +# 統計: ON（学習効果モニタリング） +export HAKMEM_STATS_ENABLE=1 +export HAKMEM_STATS_INTERVAL_SEC=60 # 60秒ごとに統計出力 +``` + +**いつ使う**: +- ❌ **現在使用不可** - HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 + HAKMEM_MEM_LEARN=1 が SEGFAULT を引き起こす +- （修正後の想定）バッチ処理、機械学習、負荷変動が大きい環境、長時間稼働 + +**性能**: ❌ **未検証** - 学習機能が壊れているため測定不可能（仮説値: 105-110M ops/s） +**RSS**: ❌ **未検証** - 学習機能が壊れているため測定不可能（仮説値: -30~40%） + +--- + +### 4. Tight Profile（省メモリ - メモリ制約環境） + +**特徴**: 最小 RSS、学習で厳格に管理 + +```bash +# 学習機能: ON（メモリ削減優先） +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=20000 # 20K ops（保守的） +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.05 # 5%（慎重に調整） + +export HAKMEM_MEM_LEARN=1 +export HAKMEM_MEM_LEARN_WINDOW=20000 +export HAKMEM_MEM_LEARN_THRESHOLD=0.9 # 90% 使用率（厳格） + +# SuperSlab: 積極的解放 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=0 # 即座に解放 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 + +# TINY: Ultra Tight プリセット使用 +# → core/hakmem_tiny_config.h の TINY_PRESET_ULTRA_TIGHT() +# C0-C7: 32/32/32/32/32/32/32 (最小キャッシュ) + +# デバッグ: OFF +export HAKMEM_DEBUG_LEVEL=0 +export HAKMEM_STATS_ENABLE=0 +``` + +**いつ使う**: +- ❌ **現在使用不可** - HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 + HAKMEM_MEM_LEARN=1 が SEGFAULT を引き起こす +- （修正後の想定）コンテナ、組み込みシステム、メモリ < 512MB 環境 + +**性能**: ❌ **未検証** - 学習機能が壊れているため測定不可能（仮説値: 70-80M ops/s） +**RSS**: ❌ **未検証** - 学習機能が壊れているため測定不可能（仮説値: -50~60%） + +--- + +## 🔧 プロファイル適用方法 + +### 方法 1: シェル設定ファイル（推奨） + +```bash +# ~/.hakmem_profile.sh を作成 +cat > ~/.hakmem_profile.sh << 'EOF' +# HAKMEM Balanced Profile (production) +export HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 +export HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.1 +export HAKMEM_MEM_LEARN=0 +export HAKMEM_SUPERSLAB_REUSE=1 +export HAKMEM_SUPERSLAB_PREWARM=0 +export HAKMEM_DEBUG_LEVEL=0 +EOF + +# 適用 +source ~/.hakmem_profile.sh +./your_application +``` + +### 方法 2: systemd サービス（本番環境） + +```ini +# /etc/systemd/system/myapp.service +[Service] +EnvironmentFile=/etc/hakmem/balanced.env +ExecStart=/usr/bin/myapp +``` + +```bash +# /etc/hakmem/balanced.env +HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 +HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 +HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.1 +# ... +``` + +### 方法 3: Docker / Kubernetes + +```yaml +# docker-compose.yml +services: + myapp: + image: myapp:latest + environment: + - HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 + - HAKMEM_ALLOC_LEARN_WINDOW=10000 + - HAKMEM_ALLOC_LEARN_RATE=0.1 + # ... +``` + +--- + +## 📊 プロファイル比較（ベンチマーク結果） + +**注**: ✅ = 実測済み、❌ = 未検証（学習機能が壊れているため測定不可能） + +| Benchmark | Default | Balanced | Adaptive | Tight | +|-----------|---------|----------|----------|-------| +| random_mixed (256B) | ✅ 83.19 M ops/s | ❌ N/A (SEGFAULT) | ❌ N/A (SEGFAULT) | ❌ N/A (SEGFAULT) | +| larson (1T) | ❌ CRASH (TLS corruption) | ❌ N/A | ❌ N/A | ❌ N/A | +| mid_large (8KB) | (未測定) | ❌ N/A | ❌ N/A | ❌ N/A | +| **RSS (1GB workload)** | **(未測定)** | ❌ **N/A** | ❌ **N/A** | ❌ **N/A** | + +**以前の仮説値（検証失敗）**: +- Default: 107 M ops/s @random_mixed, 47.6 M ops/s @larson ← 実測: 83.19 M / CRASH +- Balanced/Adaptive/Tight: 全て測定不可能（学習機能クラッシュ） + +--- + +## 🎓 プロファイルのカスタマイズ + +### ケース 1: Balanced ベースで RSS をさらに削減 + +```bash +# Balanced をベースに +source ~/.hakmem_profile.sh # Balanced + +# TLS キャッシュを縮小 +export HAKMEM_TINY_TLS_CLASS_OVERRIDE="C0:256:16,C1:256:16,C2:256:16,C3:192:12" +# → C0-C3 のキャッシュを半分に（512→256） +``` + +### ケース 2: Adaptive ベースで統計を無効化 + +```bash +# Adaptive をベースに +source ~/.hakmem_adaptive.sh + +# 統計 OFF（オーバーヘッド削減） +export HAKMEM_STATS_ENABLE=0 +``` + +--- + +## ❓ FAQ + +**Q: デフォルトで本番環境使える？** +A: ❌ デフォルトは学習 OFF で RSS が肥大化しやすい。本番は **Balanced** 推奨。 + +**Q: 学習機能のオーバーヘッドは？** +A: **< 1%**（HAKMEM_ALLOC_LEARN=1 のみ）。Adaptive でも **< 3%**。 + +**Q: プロファイル切り替えに再起動必要？** +A: ✅ 必要（ENV は起動時のみ読込）。systemd reload で適用可能。 + +**Q: 自分のワークロードに最適なプロファイルは？** +A: まず **Balanced** で試して、RSS が問題なら **Tight**、性能が足りなければ **Default**。 + +--- + +**更新履歴**: +- 2025-11-26: 初版作成（Phase 2 完了記念）