# Magazine Capacity 最適化シミュレーション

## 現状
- Magazine capacity: 2048 (class 0)
- Spill ratio: 1/2 (1024 blocks)
- Test: 1M allocs → 1M frees
- 問題: Magazine内に最大2048 blocks残存 → 2 phantom SuperSlabs

## Option 1: Capacity削減 (2048 → 1024)
**期待効果:**
- Phantom blocks: 2048 → 1024 (-50%)
- Phantom SuperSlabs: 2個 → 1個 (-2 MB)
- Spill頻度: 2倍（性能影響）

**メリット:**
- 実装: 1行変更
- リスク: 低

**デメリット:**
- Spill頻度増加 → lock contention増加
- 性能低下: ~5-10%?

## Option 2: Spill ratio変更 (1/2 → 3/4)
**期待効果:**
- Spill量: 1024 → 1536 blocks (+50%)
- Magazine残存: 少なくなる
- SuperSlab empty検出: 早くなる

**メリット:**
- 実装: 1行変更
- リスク: 低

**デメリット:**
- Magazine効果減少
- Spill overhead増加

## Option 3: Combined (1024 cap + 3/4 spill)
**期待効果:**
- Phantom SuperSlabs: 2個 → 0-1個 (-2-4 MB)
- Magazine残存: 256-512 blocks

**トレードオフ:**
- メモリ: -2-4 MB ✅
- 性能: -5-15% ❌

## 評価
数値変更だけでは**限界がある**:
- Best case: -4 MB削減
- 残り gap: 3.9 MB (System overhead未解決)
- 性能犠牲: 大きい

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# 仕組み変更の選択肢

## A. Magazine Flush API（中程度の労力）

**設計:**
```c
void hak_tiny_magazine_flush(int class_idx) {
    // Magazine内の全blocksをfreelistへspill
    // → SuperSlab empty検出が発動
}
```

**トリガー:**
1. Test終了時（手動呼び出し）
2. Idle検出時（自動）
3. メモリ圧迫時（自動）

**期待効果:**
- Phantom SuperSlabs: 2個 → 0個 (-4 MB)
- 性能影響: ほぼゼロ（flush頻度低い）

**実装コスト:**
- API追加: 50 lines
- Idle検出: 100 lines（オプション）
- テスト: 1-2時間

**リスク:**
- API使い忘れ（手動の場合）
- Idle検出の精度（自動の場合）

**評価:** ⭐⭐⭐⭐ (コスパ良い)

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## B. Empty検出をMagazine-aware化（高労力）

**設計:**
```c
// Magazine内のblocksもカウント
if (ss->total_active_blocks + magazine_blocks_from_ss(ss) == 0) {
    superslab_free(ss);
}
```

**課題:**
- Magazine → SuperSlab の逆参照が必要
- Magazine内の各blockがどのSuperSlabか追跡

**期待効果:**
- Phantom SuperSlabs: 2個 → 0個 (-4 MB)
- 完全自動（APIなし）

**実装コスト:**
- Magazineに metadata追加: 200 lines
- Empty検出ロジック変更: 100 lines
- テスト: 4-6時間

**リスク:**
- Magazine overhead増加
- 複雑度増加 → バグの可能性

**評価:** ⭐⭐⭐ (複雑すぎる)

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## C. Two-level Magazine（高労力、高性能）

**設計:**
```
Hot Magazine (256 cap, TLS-local, lock-free)
    ↓ spill
Cold Magazine (1792 cap, shared, locked)
    ↓ periodic flush (idle時)
Freelist
```

**メリット:**
- Hot pathは超高速（256 cap）
- Cold部分は定期的にflush → メモリ削減
- 性能 vs メモリの良いバランス

**実装コスト:**
- Hot/Cold Magazine実装: 300 lines
- Flush policy: 150 lines
- テスト: 8-10時間

**評価:** ⭐⭐⭐⭐⭐ (Phase 8で検討価値高い)

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## D. Adaptive Magazine Capacity（中～高労力）

**設計:**
```c
// Allocation rate監視
if (alloc_rate_low && magazine_age > threshold) {
    shrink_magazine_capacity();  // 2048 → 512
}
if (alloc_rate_high) {
    grow_magazine_capacity();    // 512 → 2048
}
```

**メリット:**
- Idle時は自動的にメモリ削減
- Busy時は性能維持

**実装コスト:**
- Rate tracking: 100 lines
- Adaptive logic: 150 lines
- Tuning: 4-6時間

**評価:** ⭐⭐⭐⭐ (良いがtuning難しい)


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# System Overhead 6.0 MB の内訳調査

## 疑問点
```
Total RSS: 33.0 MB
├─ User data:          15.3 MB ✅
├─ Test overhead:       7.6 MB ✅ (pointer array)
├─ Active SuperSlabs:   4.0 MB ✅ (Magazine cache)
└─ System overhead:     6.0 MB ⚠️ ← これは何？
```

## 可能性のある要因

### 1. Mid/Large Pool overhead
- Mid Pool (64KB-512KB): 静的確保?
- Large Pool (>512KB): Batch cache?
- **調査必要:** Mid/Large がどれだけメモリ使ってる？

### 2. TLS structures
- `g_tls_slabs[8]` × thread数
- `g_tls_mags[8]` × thread数
- **計算:** 8 classes × 数KB × 1 thread = ~64 KB（小さい）

### 3. Global structures
- UCB1, ELO, ACE stats
- Batch cache
- BigCache
- **計算:** 合計で数百KB（小さい）

### 4. Page table overhead
- 1M allocs = 多数のページ
- Page table entries: ~2-4 MB?
- **影響:** 削減困難（OS管理）

### 5. Fragmentation
- SuperSlab内の未使用領域
- Slab alignment gaps
- **計算:** 2MB × 2個 - 実使用 = ?

## 調査アクション
1. Mid/Large Pool のメモリ使用量計測
2. /proc/self/smaps 詳細解析
3. SuperSlab内の実utilization計測


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# 🚀 総合推奨戦略（段階的アプローチ）

## Phase 7.7: Quick Wins（1-2日）

### Step 1: Magazine Flush API 実装 ⭐⭐⭐⭐⭐
**理由:**
- 実装簡単（50 lines）
- リスク低い
- 効果確実（-4 MB）
- 性能影響ゼロ

**実装:**
```c
void hak_tiny_magazine_flush_all(void) {
    for (int i = 0; i < TINY_CLASS_COUNT; i++) {
        hak_tiny_magazine_flush(i);
    }
}
```

**期待結果:**
- RSS: 33.0 → 29.0 MB (-4 MB)
- Gap vs mimalloc: 7.9 → 3.9 MB

### Step 2: System Overhead調査
- smaps 解析
- Mid/Large Pool 計測
- 隠れたボトルネック発見

**期待:** 1-2 MBの追加削減ヒント

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## Phase 8: Architectural Improvements（1-2週間）

### Priority 1: Two-level Magazine ⭐⭐⭐⭐⭐
**理由:**
- 性能 vs メモリの最適バランス
- mimalloc と同様のアプローチ
- 将来性高い

**設計詳細:**
```
TLS Hot Magazine:
  - Capacity: 256
  - 100% lock-free
  - Fast path

Shared Cold Magazine:
  - Capacity: 1792
  - Periodic flush (10ms idle)
  - Memory efficient

Combined効果:
  - Hot pathは現在と同等の性能
  - Cold部分で自動メモリ削減
  - Phantom SuperSlabs: 0個
```

**期待結果:**
- RSS: 29.0 → 26.0 MB (-3 MB)
- 性能: 維持または向上
- Gap vs mimalloc: 3.9 → 0.9 MB 🎯

### Priority 2: Mid/Large Pool 動的化
**現状:** 静的or半静的割当?
**改善:** 完全動的化 + 解放

**期待結果:**
- RSS: -1-2 MB
- Gap vs mimalloc: ほぼ解消！

---

## 最終予測

```
Phase 7.6完了:
  HAKMEM: 33.0 MB (116% overhead)
  mimalloc: 25.1 MB (64% overhead)
  Gap: 7.9 MB

Phase 7.7完了（Quick Wins）:
  HAKMEM: 29.0 MB (90% overhead)  ← -4 MB
  Gap: 3.9 MB

Phase 8完了（Two-level + Mid/Large）:
  HAKMEM: 25.5-26.0 MB (67-70% overhead)  ← -3-3.5 MB
  Gap: 0.0-0.9 MB
  
🎉 mimalloc と同等達成！
```

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# 結論

## 数値だけの変更 ❌
- 効果限定的（Best case -4 MB）
- 性能犠牲大（-5-15%）
- System overhead未解決
- **推奨しない**

## 仕組みの変更 ✅
- Magazine Flush API: **即実装すべき**
- Two-level Magazine: **Phase 8の柱**
- Mid/Large動的化: **Phase 8で必須**

## ロードマップ
1. **今すぐ:** Magazine Flush API (1日)
2. **1週間:** System overhead調査
3. **2週間:** Two-level Magazine実装
4. **1ヶ月:** Mid/Large Pool完全動的化

**目標:** mimalloc と同等のメモリ効率 + 同等の性能 🚀