# Baseline Performance Measurement (2025-11-01)

**目的**: シンプル化前の現状性能を詳細計測

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## 📊 計測結果

### Tiny Hot Bench (64B)

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Throughput: 172.87 - 190.43 M ops/sec (平均: ~179 M/s)
Latency: 5.25 - 5.78 ns/op

Performance counters (3 runs average):
- Instructions:        2,001,155,032
- Cycles:                424,906,995
- Branches:              443,675,939
- Branch misses:             605,482 (0.14%)
- L1-dcache loads:       483,391,104
- L1-dcache misses:        1,336,694 (0.28%)
- IPC:                        4.71
```

**計算**:
- 20M ops / 2.001B instructions = **100.1 instructions/op**

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### Random Mixed Bench (8-128B)

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Throughput: 21.18 - 21.89 M ops/sec (平均: ~21.6 M/s)
Latency: 45.68 - 47.20 ns/op

Performance counters (3 runs average):
- Instructions:        8,250,602,755
- Cycles:              3,576,062,935
- Branches:            2,117,913,982
- Branch misses:          29,586,718 (1.40%)
- L1-dcache loads:     2,416,946,713
- L1-dcache misses:        4,496,837 (0.19%)
- IPC:                        2.31
```

**計算**:
- 20M ops / 8.25B instructions = **412.5 instructions/op**

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## 🔍 分析

### ⚠️ 問題点

#### 1. 命令数が多すぎる

**Tiny Hot: 100 instructions/op**
- mimalloc の fast path は推定 10-20 instructions/op
- **5-10倍の命令オーバーヘッド**

**Random Mixed: 412 instructions/op**
- 超多サイクル！
- 6-7層のチェックが累積している証拠

#### 2. 分岐ミス率

**Tiny Hot: 0.14%** - 良好 ✅
- 単一サイズなので予測が効いている

**Random Mixed: 1.40%** - やや高い ⚠️
- サイズがランダムで分岐予測が外れやすい
- 6-7層の条件分岐が影響

#### 3. L1キャッシュミス率

**Tiny Hot: 0.28%** - 良好 ✅
**Random Mixed: 0.19%** - 良好 ✅

→ キャッシュミスは問題ではない！**命令数が問題**

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## 🎯 目標値 (ChatGPT Pro 推奨)

### シンプル化後の目標

**Tiny Hot**:
- 現在: 100 instructions/op, 179 M ops/s
- 目標: **20-30 instructions/op** (3-5倍削減), **240-250 M ops/s** (+35%)

**Random Mixed**:
- 現在: 412 instructions/op, 21.6 M ops/s
- 目標: **100-150 instructions/op** (3-4倍削減), **23-24 M ops/s** (+10%)

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## 📋 現在のコード構造 (問題)

### hak_tiny_alloc の層構造 (6-7層!)

```c
void* hak_tiny_alloc(size_t size) {
    // Layer 0: Size to class
    int class_idx = hak_tiny_size_to_class(size);

    // Layer 1: HAKMEM_TINY_BENCH_FASTPATH (条件付き)
    #ifdef HAKMEM_TINY_BENCH_FASTPATH
        // ベンチ専用SLL
        if (g_tls_sll_head[class_idx]) { ... }
        if (g_tls_mags[class_idx].top > 0) { ... }
    #endif

    // Layer 2: TinyHotMag (class_idx <= 2, 条件付き)
    if (g_hotmag_enable && class_idx <= 2 && ...) {
        hotmag_pop(class_idx);
    }

    // Layer 3: g_hot_alloc_fn (class 0-3専用関数)
    if (g_hot_alloc_fn[class_idx] != NULL) {
        switch (class_idx) {
            case 0: tiny_hot_pop_class0(); break;
            case 1: tiny_hot_pop_class1(); break;
            case 2: tiny_hot_pop_class2(); break;
            case 3: tiny_hot_pop_class3(); break;
        }
    }

    // Layer 4: tiny_fast_pop (Fast Head SLL)
    void* fast = tiny_fast_pop(class_idx);

    // Layer 5: hak_tiny_alloc_slow (Magazine, Slab, etc.)
    return hak_tiny_alloc_slow(size, class_idx);
}
```

**問題**:
1. **重複する層**: Layer 1-4 はすべて TLS キャッシュから取得する処理（重複！）
2. **条件分岐が多い**: 各層で `if (...)` チェック
3. **関数呼び出しオーバーヘッド**: 各層で関数呼び出し

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## 🚀 シンプル化方針 (ChatGPT Pro 推奨)

### 目標: 6-7層 → 3層

```c
void* hak_tiny_alloc(size_t size) {
    int class_idx = hak_tiny_size_to_class(size);
    if (class_idx < 0) return NULL;

    // === Layer 1: TLS Bump (hot classes 0-2 only) ===
    // Ultra fast: bcur += size; if (bcur <= bend) return old;
    if (class_idx <= 2) {
        void* p = tiny_bump_alloc(class_idx);
        if (likely(p)) return p;
    }

    // === Layer 2: TLS Small Magazine (128 items) ===
    // Fast: magazine pop (index only)
    void* p = small_mag_pop(class_idx);
    if (likely(p)) return p;

    // === Layer 3: Slow path (Slab/refill) ===
    return tiny_alloc_slow(class_idx);
}
```

**削減する層**:
- ✂️ HAKMEM_TINY_BENCH_FASTPATH (ベンチ専用、本番不要)
- ✂️ TinyHotMag (重複)
- ✂️ g_hot_alloc_fn (重複)
- ✂️ tiny_fast_pop (重複)

**期待効果**:
- 命令数: 100 → 20-30 (-70-80%)
- 分岐数: 大幅削減
- Throughput: 179 → 240-250 M ops/s (+35%)

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## 次のアクション

1. ✅ ベースライン計測完了
2. 🔄 Layer 1: TLS Bump 実装 (bcur/bend の 2-register path)
3. 🔄 Layer 2: Small Magazine 128 実装
4. 🔄 不要な層を削除
5. 🔄 再計測・比較

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**参考**: ChatGPT Pro UltraThink Response (`docs/analysis/CHATGPT_PRO_ULTRATHINK_RESPONSE.md`)