# Random Mixed (128-1KB) ボトルネック分析レポート

**Analyzed**: 2025-11-16  
**Performance Gap**: 19.4M ops/s → 23.4% of System (目標: 80%)  
**Analysis Depth**: Architecture review + Code tracing + Performance pathfinding  

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## Executive Summary

Random Mixed が 23% で停滞している根本原因は、**複数の最適化層が C2-C7（64B-1KB）の異なるクラスに部分的にしか適用されていない** ことです。Fixed-size 256B (40.3M ops/s) との性能差から、**class切り替え頻度と、各クラスの最適化カバレッジ不足** が支配的ボトルネックです。

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## 1. Cycles 分布分析

### 1.1 レイヤー別コスト推定

| Layer | Target Classes | Hit Rate | Cycles | Assessment |
|-------|---|---|---|---|
| **HeapV2** | C0-C3 (8-64B) | 88-99% ✅ | **Low (2-3)** | Working well |
| **Ring Cache** | C2-C3 only | 0% (OFF) ❌ | N/A | Not enabled |
| **TLS SLL** | C0-C7 (全) | 0.7-2.7% | **Medium (8-12)** | Fallback only |
| **SuperSlab refill** | All classes | ~2-5% miss | **High (50-200)** | Dominant cost |
| **UltraHot** | C1-C2 | 11.7% | Medium | Disabled (Phase 19) |

### 1.2 支配的ボトルネック: SuperSlab Refill

**理由**:
1. **Refill頻度**: Random Mixed では class切り替え多発 → TLS SLL が複数クラスで頻繁に空になる
2. **Class-specific carving**: SuperSlab内の各slabは「1クラス専用」→ C4/C5/C6/C7 では carving/batch overhead が相対的に大きい
3. **Metadata access**: SuperSlab → TinySlabMeta → carving → SLL push の連鎖で 50-200 cycles

**Code Path** (`core/tiny_alloc_fast.inc.h:386-450` + `core/hakmem_tiny_refill_p0.inc.h`):
```
tiny_alloc_fast_pop() miss
  ↓
tiny_alloc_fast_refill() called
  ↓
sll_refill_batch_from_ss() or sll_refill_small_from_ss()
  ↓
hak_super_registry lookup (linear search)
  ↓
SuperSlab -> TinySlabMeta[] iteration (32 slabs)
  ↓
carve_batch_from_slab() (write multiple fields)
  ↓
tls_sll_push() (chain push)
```

### 1.3 ボトルネック確定

**最優先**: **SuperSlab refill コスト** (50-200 cycles/refill)

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## 2. FrontMetrics 状況確認

### 2.1 実装状況

✅ **実装完了** (`core/box/front_metrics_box.{h,c}`)

**Current Status** (Phase 19-4):
- HeapV2: C0-C3 で 88-99% ヒット率 → 本命層として機能中
- UltraHot: デフォルト OFF (Phase 19-4 で +12.9% 改善のため削除)
- FC/SFC: 実質 OFF
- TLS SLL: Fallback のみ (0.7-2.7%)

### 2.2 Fixed vs Random Mixed の構造的違い

| 側面 | Fixed 256B | Random Mixed |
|------|---|---|
| **使用クラス** | C5 のみ (100%) | C3, C5, C6, C7 (混在) |
| **Class切り替え** | 0 (固定) | 頻繁 (各iteration) |
| **HeapV2適用** | C5 には非適用 ❌ | C0-C3 のみ適用 (部分) |
| **TLS SLL hit率** | High (C5は SLL頼り) | Low (複数class混在) |
| **Refill頻度** | 低い (C5 warm) | **高い (class ごとに空)** |

### 2.3 「死んでいる層」の候補

**C4-C7 (128B-1KB) に対する最適化が極度に不足**:

| Class | Size | Ring | HeapV2 | UltraHot | Coverage |
|-------|---|---|---|---|---|
| C0 | 8B | ❌ | ✅ | ❌ | 1/3 |
| C1 | 16B | ❌ | ✅ | ❌ (OFF) | 1/3 |
| C2 | 32B | ❌ (OFF) | ✅ | ❌ (OFF) | 1/3 |
| C3 | 64B | ❌ (OFF) | ✅ | ❌ (OFF) | 1/3 |
| **C4** | **128B** | ❌ | ❌ | ❌ | **0/3** ← 完全未最適化 |
| **C5** | **256B** | ❌ | ❌ | ❌ | **0/3** ← 完全未最適化 |
| **C6** | **512B** | ❌ | ❌ | ❌ | **0/3** ← 完全未最適化 |
| **C7** | **1024B** | ❌ | ❌ | ❌ | **0/3** ← 完全未最適化 |

**衝撃的発見**: Random Mixed で使用されるクラスの **50%** (C5, C6, C7) が全く最適化されていない！

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## 3. Class別パフォーマンスプロファイル

### 3.1 Random Mixed で使用されるクラス

コード分析 (`bench_random_mixed.c:77`):
```c
size_t sz = 16u + (r & 0x3FFu);  // 16B-1040B の範囲
```

マッピング:
```
16-31B   → C2 (32B)   [16B requested]
32-63B   → C3 (64B)   [32-63B requested]
64-127B  → C4 (128B)  [64-127B requested]
128-255B → C5 (256B)  [128-255B requested]
256-511B → C6 (512B)  [256-511B requested]
512-1024B → C7 (1024B) [512-1023B requested]
```

**実際の分布**: ほぼ均一分布（ビット選択の性質上）

### 3.2 各クラスの最適化カバレッジ

**C0-C3 (HeapV2): 実装済みだが Random Mixed では使用量少ない**
- HeapV2 magazine capacity: 16/class
- Hit rate: 88-99%（実装は良い）
- **制限**: C4+ に対応していない

**C4-C7 (完全未最適化)**: 
- Ring cache: 実装済みだが **デフォルト OFF** (`HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE=0`)
- HeapV2: C0-C3 のみ
- UltraHot: デフォルト OFF
- **結果**: 素の TLS SLL + SuperSlab refill に頼る

### 3.3 性能への影響

Random Mixed の大半は C4-C7 で処理されているのに、**全く最適化されていない**:

```
固定 256B での性能向上の理由:
- C5 単独 → HeapV2 未適用だが TLS SLL warm保持可能
- Class切り替えない → refill不要
- 結果: 40.3M ops/s

Random Mixed での性能低下の理由:
- C3/C5/C6/C7 混在
- 各クラス TLS SLL small → refill頻繁
- Refill cost: 50-200 cycles/回
- 結果: 19.4M ops/s (47% の性能低下)
```

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## 4. 次の一手候補の優先度付け

### 候補分析

#### 候補A: Ring Cache を C4/C5 に拡張 🔴 最優先

**理由**:
- Phase 21-1 で既に **実装済み**（`core/front/tiny_ring_cache.{h,c}`）
- C2/C3 では未使用（デフォルト OFF）
- C4-C7 への拡張は小さな変更で済む
- **効果**: ポインタチェイス削減 (+15-20%)

**実装状況**:
```c
// tiny_ring_cache.h:67-80
static inline int ring_cache_enabled(void) {
    const char* e = getenv("HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE");
    // デフォルト: 0 (OFF)
}
```

**有効化方法**:
```bash
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE=1
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C4=128
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C5=128
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C6=64
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C7=64
```

**推定効果**:
- 19.4M → 22-25M ops/s (+13-29%)
- TLS SLL pointer chasing: 3 mem → 2 mem
- Cache locality 向上

**実装コスト**: **LOW** (既存実装の有効化のみ)

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#### 候補B: HeapV2 を C4/C5 に拡張 🟡 中優先度

**理由**:
- Phase 13-A で既に **実装済み**（`core/front/tiny_heap_v2.h`）
- 現在 C0-C3 のみ（`HAKMEM_TINY_HEAP_V2_CLASS_MASK=0xE`）
- Magazine supply で TLS SLL hit rate 向上可能

**制限**:
- Magazine size: 16/class → Random Mixed では小さい
- Phase 17-1 実験: `+0.3%` のみ改善
- **理由**: Delegation overhead = TLS savings

**推定効果**: +2-5% (TLS refill削減)

**実装コスト**: LOW（ENV設定変更のみ）

**判断**: Ring Cache の方が効果的（候補A推奨）

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#### 候補C: C7 (1KB) 専用 HotPath 実装 🟢 長期

**理由**:
- C7 は Random Mixed の ~16% を占める
- SuperSlab refill cost が大きい
- 専用設計で carve/batch overhead 削減可能

**推定効果**: +5-10% (C7 単体で)

**実装コスト**: **HIGH** (新規設計)

**判断**: 後回し（Ring Cache + その他の最適化後に検討）

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#### 候補D: SuperSlab refill の高速化 🔥 超長期

**理由**:
- 根本原因（50-200 cycles/refill）の直接攻撃
- Phase 12 (Shared SuperSlab Pool) でアーキテクチャ変更
- 877 SuperSlab → 100-200 に削減

**推定効果**: **+300-400%** (9.38M → 70-90M ops/s)

**実装コスト**: **VERY HIGH** (アーキテクチャ変更)

**判断**: Phase 21（前提となる細かい最適化）完了後に着手

---

### 優先順位付け結論

```
🔴 最優先: Ring Cache C4/C7 拡張 (実装済み、有効化のみ)
   期待: +13-29% (19.4M → 22-25M ops/s)
   工数: LOW
   リスク: LOW

🟡 次点: HeapV2 C4/C5 拡張 (実装済み、有効化のみ)
   期待: +2-5%
   工数: LOW
   リスク: LOW
   判断: 効果が小さい（Ring優先）

🟢 長期: C7 専用 HotPath
   期待: +5-10%
   工数: HIGH
   判断: 後回し

🔥 超長期: SuperSlab Shared Pool (Phase 12)
   期待: +300-400%
   工数: VERY HIGH
   判断: 根本解決（Phase 21終了後）
```

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## 5. 推奨施策

### 5.1 即実施: Ring Cache 有効化テスト

**スクリプト** (`scripts/test_ring_cache.sh` の例):
```bash
#!/bin/bash

echo "=== Ring Cache OFF (Baseline) ==="
./out/release/bench_random_mixed_hakmem 500000 256 42

echo "=== Ring Cache ON (C4/C7) ==="
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE=1
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C4=128
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C5=128
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C6=64
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C7=64
./out/release/bench_random_mixed_hakmem 500000 256 42

echo "=== Ring Cache ON (C2/C3 original) ==="
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE=1
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C2=128
export HAKMEM_TINY_HOT_RING_C3=128
unset HAKMEM_TINY_HOT_RING_C4 HAKMEM_TINY_HOT_RING_C5 HAKMEM_TINY_HOT_RING_C6 HAKMEM_TINY_HOT_RING_C7
./out/release/bench_random_mixed_hakmem 500000 256 42
```

**期待結果**:
- Baseline: 19.4M ops/s (23.4%)
- Ring C4/C7: 22-25M ops/s (24-28%) ← +13-29%
- Ring C2/C3: 20-21M ops/s (23-24%) ← +3-8%

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### 5.2 検証用 FrontMetrics 計測

**有効化**:
```bash
export HAKMEM_TINY_FRONT_METRICS=1
export HAKMEM_TINY_FRONT_DUMP=1
./out/release/bench_random_mixed_hakmem 500000 256 42 2>&1 | grep -A 100 "Frontend Metrics"
```

**期待出力**: クラス別ヒット率一覧（Ring 有効化前後で比較）

---

### 5.3 長期ロードマップ

```
フェーズ 21-1: Ring Cache 有効化 (即実施)
  ├─ C2/C3 テスト（既実装）
  ├─ C4-C7 拡張テスト
  └─ 期待: 20-25M ops/s (+13-29%)

フェーズ 21-2: Hot Slab Direct Index (Class5+)
  └─ SuperSlab slab ループ削減
  └─ 期待: 22-30M ops/s (+13-55%)

フェーズ 21-3: Minimal Meta Access
  └─ 触るフィールド削減（accessed pattern 限定）
  └─ 期待: 24-35M ops/s (+24-80%)

フェーズ 22: Phase 12 (Shared SuperSlab Pool) 着手
  └─ 877 SuperSlab → 100-200 削減
  └─ 期待: 70-90M ops/s (+260-364%)
```

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## 6. 技術的根拠

### 6.1 Fixed 256B (C5) vs Random Mixed (C3/C5/C6/C7)

**固定の高速性の理由**:
1. **Class 固定** → TLS SLL warm保持
2. **HeapV2 非適用** → でも SLL hit率高い
3. **Refill少ない** → class切り替えない

**Random Mixed の低速性の理由**:
1. **Class 頻繁切り替え** → TLS SLL → 複数class で枯渇
2. **各クラス refill多発** → 50-200 cycles × 多発
3. **最適化カバレッジ 0%** → C4-C7 が素のパス

**差分**: 40.3M - 19.4M = **20.9M ops/s**

素の TLS SLL と Ring Cache の差:
```
TLS SLL (pointer chasing): 3 mem accesses
  - Load head: 1 mem
  - Load next: 1 mem (cache miss)
  - Update head: 1 mem

Ring Cache (array): 2 mem accesses
  - Load from array: 1 mem
  - Update index: 1 mem (同一cache line)

改善: 3→2 = -33% cycles
```

### 6.2 Refill Cost 見積もり

```
Random Mixed refill frequency:
  - Total iterations: 500K
  - Classes: 6 (C2-C7)
  - Per-class avg lifetime: 500K/6 ≈ 83K
  - TLS SLL typical warmth: 16-32 blocks
  - Refill per 50 ops: ~1 refill per 50-100 ops

  → 500K × 1/75 ≈ 6.7K refills

Refill cost:
  - SuperSlab lookup: 10-20 cycles
  - Slab iteration: 30-50 cycles (32 slabs)
  - Carving: 10-15 cycles
  - Push chain: 5-10 cycles
  Total: ~60-95 cycles/refill (average)

Impact:
  - 6.7K × 80 cycles = 536K cycles
  - vs 500K × 50 cycles = 25M cycles total
  = 2.1% のみ

理由: refill は相対的に少ない、むしろ TLS hit rate の悪さと
class切り替え overhead が支配的
```

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## 7. 最終推奨

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| **最優先施策** | **Ring Cache C4/C7 有効化テスト** |
| **期待改善** | +13-29% (19.4M → 22-25M ops/s) |
| **実装期間** | < 1日 (ENV設定のみ) |
| **リスク** | 極低（既実装、有効化のみ） |
| **成功条件** | 23-25M ops/s 到達 (25-28% of system) |
| **次ステップ** | Phase 21-2 (Hot Slab Cache) |
| **長期目標** | Phase 12 (Shared SS Pool) で 70-90M ops/s |

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**End of Analysis**