# Current Task (2025-11-29)

## ✅ COMPLETED: Header Corruption & Segfault Root Cause Fixes (2025-11-29)

### 背景
Claude Code (ultrathink) + Task agent による2つの critical bug の根治完了。

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### 🐛 Bug 1: Class 1 Header Corruption

**症状:**
```
[TLS_SLL_HDR_RESET] cls=1 base=0x... got=0x00 expect=0xa1 count=0
```

**ChatGPT Phase 1/2 対処:**
- TLS SLL pop 時に header を書き直す対処療法を実装
- 結果: エラー頻度は減ったが根治せず

**Root Cause Analysis (Task agent):**
- freelist から block を pop → TLS SLL に push する2つのパスで header 未復元
- Freelist blocks には stale data (0x00) が残っている
- Header validation 時に corruption として検出

**修正箇所:**
1. `core/box/carve_push_box.c:193-198` - `box_carve_and_push_with_freelist()`
   - Freelist pop 後、TLS SLL push 前に header restoration 追加
   - Commit: 3c6c76cb1

2. `core/hakmem_tiny_free.inc:74-79` - `tiny_drain_freelist_to_sll_once()`
   - Dead code path (HAKMEM_TINY_DRAIN_TO_SLL で activate)
   - 同様に header restoration 追加
   - Commit: a94344c1a

**Fix Pattern:**
```c
// CRITICAL FIX: Restore header BEFORE pushing to TLS SLL
#if HAKMEM_TINY_HEADER_CLASSIDX
*(uint8_t*)p = HEADER_MAGIC | (class_idx & HEADER_CLASS_MASK);
#endif
```

**Results:**
- ✅ 20-thread Larson test: Header corruption **完全消滅** (0 errors)
- ✅ 4-thread test: 残り1エラーも解消 (drain path 修正後)
- ✅ 全 freelist → TLS SLL paths で header restoration 完了

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### 🐛 Bug 2: larson_hakmem Segmentation Fault

**症状:**
```bash
$ ./larson_hakmem 10 8 128 1024 1 12345 4
Segmentation fault (core dumped)
```

**Root Cause Analysis (Task agent via gdb + coredump):**

**Location:** `core/superslab_head.c:87` in `expand_superslab_head()`
```c
SuperSlab* new_chunk = superslab_allocate(head->class_idx);
```

**The Problem:**
1. `superslab_allocate()` の declaration が欠如
2. C99 標準により implicit `int` return type を仮定
3. 実際は `SuperSlab*` (64-bit pointer) を返す
4. Compiler は 32-bit int として扱い、pointer corruption 発生

**Corruption Mechanism:**
```
1. superslab_allocate() returns 0x00005555eba00000 in %rax
2. Compiler expects int, reads only %eax: 0xeba00000
3. Assembly: movslq %eax,%rbp  (sign-extend to 64-bit)
4. Bit 31 is set (0xeba00000 > 0x7fffffff) → sign extension
5. Result: 0xffffffffeba00000 (invalid pointer)
6. Dereference → SEGMENTATION FAULT
```

**修正箇所 (Commit: 6d40dc741):**
1. `core/hakmem_tiny_superslab_internal.h:11`
   - `#include "box/ss_allocation_box.h"` 追加
   - superslab_head.c が transitive に include

2. `core/hakmem_super_registry.c:3`
   - `#include "box/ss_allocation_box.h"` 追加
   - 同様の implicit declaration を修正

**Warnings Eliminated:**
```
✅ "implicit declaration of function 'superslab_allocate'"
✅ "type of 'superslab_allocate' does not match original declaration"
✅ "code may be misoptimized unless '-fno-strict-aliasing' is used"
```

**Results:**
- ✅ larson_hakmem が安定動作 (segfault 消滅)
- ✅ 2/4 threads 全テスト通過
- ✅ 複数 run で stability 確認

**Impact:**
- **Severity:** CRITICAL (affects all SuperSlab expansion)
- **Frequency:** Intermittent (~50% - depends on bit 31 of returned pointer)
- **Scope:** All multi-threaded workloads using SuperSlab

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### 🎯 成功要因

1. **対処療法 vs 根治の見極め**
   - ChatGPT の Phase 1/2 を「対処療法」と正しく評価
   - Root cause (freelist header restoration) を追求

2. **Task Agent の戦略的活用**
   - Header corruption: 全 freelist paths を網羅的探索
   - Segfault: Assembly レベルの詳細解析

3. **段階的アプローチ**
   - 調査 → 修正 → テスト → Commit
   - 各段階で完全性を追求

4. **詳細な記録**
   - 3つの commit message に root cause + mechanism を完全記録
   - 将来の参考資料として価値あり

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### 📝 Commits

```
a94344c1a Fix: Restore headers in tiny_drain_freelist_to_sll_once()
3c6c76cb1 Fix: Restore headers in box_carve_and_push_with_freelist()
6d40dc741 Fix: Add missing superslab_allocate() declaration
```

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### 🔜 Next Steps

Both critical bugs are now **fully resolved**. The allocator is stable for:
- ✅ Multi-threaded Larson benchmarks
- ✅ Header validation enabled
- ✅ SuperSlab expansion under load

Recommend continuing with performance optimization work.

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## 🔴 Phase 6-2.4: SuperSlab Guess Loop SEGV Fix (ARCHIVED - 2025-11-07)

### 問題
`bench_random_mixed_hakmem` と `bench_mid_large_mt_hakmem` が即座に SEGV

**再現:**
```bash
./bench_random_mixed_hakmem 50000 2048 1234567  # → Exit 139 (SEGV)
./bench_mid_large_mt_hakmem 2 10000 512 42       # → Exit 139 (SEGV)
```

### 根本原因（Ultrathink Task完全解析）

**Location:** `core/box/hak_free_api.inc.h:92-95` (guess loop)

**The Bug:**
```c
for (int lg=21; lg>=20; lg--) {
    SuperSlab* guess=(SuperSlab*)((uintptr_t)ptr & ~mask);
    if (guess && guess->magic==SUPERSLAB_MAGIC) {  // ← SEGV
        // guess が unmapped memory → dereference で SEGV
    }
}
```

**Why SEGV:**
1. Registry lookup 失敗（alloc が SuperSlab 以外から）
2. Guess loop で 1MB/2MB align した `guess` を計算
3. メモリマップ検証なし
4. `guess->magic` で unmapped memory dereference → **SEGV**

**Why Benchmark Differences:**
- **Larson** (✅ works): All from SuperSlab → registry hit → guess loop スキップ
- **random_mixed** (❌ SEGV): Diverse sizes → non-SuperSlab allocs → guess loop → SEGV
- **mid_large_mt** (❌ SEGV): Large allocs → non-SuperSlab → guess loop → SEGV

**Why LD_PRELOAD Works:**
- `hak_core_init.inc.h:119-121` で SuperSlab をデフォルト無効化
- → SS-first path スキップ → guess loop 回避 → SEGV なし

### 修正試行1: Guess Loop 削除 ❌

**Applied:** `core/box/hak_free_api.inc.h:92-95` 削除

**Result:** Still SEGV（別の箇所に問題あり）

### 次のアクション
- [ ] SEGV の新しい場所を特定（gdb/ASan）
- [ ] Registry lookup が失敗する根本原因を調査
- [ ] Complete report: `SEGV_ROOT_CAUSE_COMPLETE.md`

### 🐛 新しい観測 (2025-11-07 19:10)

- `HAKMEM_TINY_USE_SUPERSLAB=1 HAKMEM_TINY_MEM_DIET=0` で `bench_random_mixed_hakmem` を gdb 監視。class 7 の `TinySlabMeta` (`meta@0x7ffff6a00060`) にハードウェアウォッチを張ったところ、`sll_refill_batch_from_ss` 内で `meta->freelist` が `0x00000000000000e2` に化ける瞬間を捕捉。
- 同じ SuperSlab 上の実ブロック (例: `0x7ffff6a3ec00`) の先頭ワードにウォッチを追加すると、`hak_tiny_free_superslab` → `trc_splice_to_sll` までは正しい next ポインタが書かれているが、その後ユーザープログラム (`bench_random_mixed.c` が `slot[idx][0] = ...` を書く地点) で 1byte 書き込みが入り、先頭ワードが `0xe2` に上書きされる。
- つまり「まだアプリに貸し出しているブロック」が freelist に再露出しており、`sll_refill_batch_from_ss` が `*(void**)node` を読んだ瞬間に利用者データをポインタとして扱って SEGV になっている。
- 該当 run では direct freelist push (`hak_tiny_free_superslab`) で `*(void**)ptr = prev` が実行されているログも取れているため、別経路（TLS spill / bg spill / remote drain）で stale head が復活している可能性が高い。
- Fail-Fast instrumentation（`trc_pop_from_freelist()` に SuperSlab 範囲チェックを追加）を入れたところ、`[TRC_FAILFAST] stage=freelist_next cls=7 node=0x7eab7b20fc53 base=0x7eab7b200000 limit=0x7eab7b400000` で即座に abort。`meta->freelist` からポップしたノードの「次ポインタ」が SuperSlab 範囲外（= ユーザー書き換え）であることが確認できた。
- `HAKMEM_TINY_REFILL_FAILFAST=2` で `tiny_failfast_log()` を `hak_tiny_free_superslab` / TLS spill / BG spill / remote drain の各箇所に挿入。ログを見ると **すべての問題ノードが `stage=free_local_box`（= 同一スレッド free）で登録** されており、`node=0x7e37d560fc53` のように **64B 非整列のアドレスが freelist に入っている** ことがわかった。
- `HAKMEM_TINY_BG_SPILL=0` / `HAKMEM_TINY_TLS_LIST=0` / `HAKMEM_TINY_FAST_CAP=0` などの箱単位 A/B を実施しても Fail-Fast は継続。クラス 7 だけでなくクラス 6 でも `node=0x15` のように壊れた値が freelist に現れるため、原因は spill/remote ではなく「同一スレッド free に渡ってくる `ptr` 自体が壊れている（= ユーザが持っているポインタが既にズレている）」ラインが濃厚。
- `tiny_free_local_box()` に SuperSlab/アライン検証を噛ませ、さらに `tiny_debug_track_alloc_ret()` でも配布直後のポインタを検証した結果、**割り当て段階で既に壊れたポインタを返している** ことが確定。  
  - 例: `[TRC_FAILFAST_PTR] stage=alloc_ret_range cls=7 slab_idx=0 ptr=0x7ffff6a0fc00 reason=out_of_capacity base=0x7ffff6a00000 limit=0x7ffff6c00000 cap=63 used=63 offset=64512`（= capacity 個目のブロック）。  
  - 例: `[TRC_FAILFAST_PTR] stage=alloc_ret_align cls=7 slab_idx=0 ptr=0x7ffff6a0f835 reason=misaligned ... cap=63 used=62 offset=63541`（1024B 未満の端数 709 を含む異常アドレス）。  
  → `meta->used` と `meta->capacity` の境界処理、または `slab_idx==0` のヘッダ調整あたりで off-by-one / 加算漏れが起きており、存在しないブロックを線形 carve で組み立てている疑いが濃厚。

**次のアクション**
1. `sll_refill_batch_from_ss` に Fail-Fast を追加し、`meta->freelist` / `*(void**)node` が SuperSlab 範囲・アラインメント外だった場合に即座にログ＆アボート（class, slab_idx, node, next, remote_heads も記録）。
2. `hak_tiny_free_superslab` / `tls_list_spill_excess` / `bg_spill_drain_class` など `meta->freelist = node` を行う箇所で、`prev` が当該 SuperSlab 範囲かどうかをチェックするワンショットログを差し込み、どの経路で stale pointer が混入しているか切り分ける。
3. BG系ENVは2025-12 cleanupで廃止（常時OFF固定）。計測A/BはTLS_LISTやFAST_CAPなど現存ノブのみで実施する。

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## 📊 ベンチマーク行列サマリ (2025-11-07)

実施: Larson + Suite（random_mixed / mid_large_mt / vm_mixed / tiny_hot）を system / mimalloc / HAKMEM で横並び計測し、CSV保存。
- 保存先（Larson）: `bench_results/larson/20251107_131427/results.csv`
- 保存先（Suite） : `bench_results/suite/<timestamp>/results.csv`

要点（この環境）
- Larson 4T: HAKMEM ≒ system ≒ mimalloc（≈3.35M ops/s）→ 上限到達（勝ち）
- Larson 1T: HAKMEM は差 ≈9–11%（3.03M vs 3.35M）→ 詰めれば勝ち筋
- random_mixed（16–1024B）: HAKMEM ≪ system/mimalloc（例: 5.9M vs 53–56M）→ 大差（要対策）
- mid_large_mt（8–32KiB, MT）: HAKMEM ≪ system/mimalloc（1.05M vs 8.8–9.0M）→ 大差（要対策）
- vm_mixed（512KB–<2MB）: HAKMEM ≪ system（~0.137M）→ 大差（要対策）
- tiny_hot（32B/64B）: HAKMEM 80–85M vs system/mimalloc ~181–186M → 1/2水準（要対策）

ログとスクリプト
- Larson 行列実行: `scripts/bench_larson_matrix.sh`（CSV + raw 保存）
- Suite 一括実行: `scripts/bench_suite_matrix.sh`（CSV + raw 保存）

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## 🏁「全部勝つ」プラン（優先度順の打ち手）

Phase A（即効A/B、1日）
- Larson 1T（9–11%差の解消）
  - 特化分岐 ON: `HAKMEM_TINY_SPECIALIZE_MASK=0x0F`（8/16/32/64B）で branch 減（Box 5）
  - adopt=OFF（1T）、FAST_CAP=16/32 A/B、PGO（tiny_hot/larson）で最短パス強化
  - 期待: 3.03M → 3.10–3.18M（system 3.35M に接近）

- tiny_hot（80M → 120M+ を目標）
  - Strict Front/branchless pop の微最適化（Box 5 内だけ、境界不変）
  - SLL cap/REFILL のホット帯 A/B（`REFILL_COUNT_HOT=48/64`, `FAST_CAP=16/32`）
  - 期待: +30–40%（単体ベンチでの指標）

Phase B（中規模、2–3日）
- random_mixed（5.9M → 30–40M を目標）
  - TLS/SLL ヒット率向上（Front‑Gate Box の早期 return、MAG→SLL 経路の分岐簡素化）
  - free 経路の境界コスト削減（Box 2/3 内で副作用封じ、Box 4 で一括処理）
  - 特化 + PGO の組み合わせを sweep（スクリプト化）

- mid_large_mt（1.05M → 6–8M を目標）
  - L2.5/Large のバッチ/Flush/Harvest のチューニング（箱内のみ、境界不変）
  - Back‑pressure（bg remote / flush 閾値）を MT に合わせて最適化
  - 大サイズ再利用の BigCache/L25 ゲートを A/B（`HAKMEM_BIGCACHE_*`）

- vm_mixed（~0.137M → 1–2M を目標）
  - 512KB–<2MB 帯の再利用強化（BigCache‑L25 方向）
  - mmap/munmap 頻度低減のためのバッチ化・しきい値調整（箱内）

Phase C（検証と固定化）
- 各ベンチで 5–10 回の連続実行 → 中央値を CSV 追記、グラフ化
- 勝ち構成を `bench_results_archive/` に保存、ENV プリセット化（profiles/*.env）

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## TODO（実行リスト：当面のアクション）
- [ ] Larson 1T: SPECIALIZE_MASK/FAST_CAP/PGO の A/B を実施し CSV 追記
- [ ] tiny_hot: Strict Front + REFILL/HOT の sweep（32/64B）
- [ ] random_mixed: Front‑Gate Box の早期 return A/B、free 境界軽量化 A/B
- [ ] mid_large_mt: L25/BigCache の閾値・バッチ・bg_remote A/B
- [ ] vm_mixed: L2.5 帯の再利用ゲート/バッチ化 A/B
- [ ] スイート行列（scripts/bench_suite_matrix.sh）の繰返し回数を増やし中央値取得

## ✅ Phase 6-2.4: SuperSlab SEGV fix（2025-11-07）

現象（修正前）
- Tiny alloc は成功するが、free 時に SuperSlab を見つけられず `magic=0` → invalid pointer → SEGV。
- Direct-link と LD_PRELOAD で挙動が異なり、前者は `g_invalid_free_mode=1` により skip→リーク→崩壊、後者は libc へフォールバックで一見動作（実際はリーク）。

修正内容
- core/box/hak_free_api.inc.h
  - Guess ループ（未マップ領域への生読み取り）を削除。
  - Header 参照前に `hak_is_memory_readable()`（mincore ベース、fallback のみで使用）で可読性を確認。
- core/hakmem_internal.h
  - `hak_is_memory_readable(void*)` を追加（mincore 1byte で可読チェック）。
- レジストリの同期も正規化済（Phase 6-2.3 補強）：`SuperRegEntry.base` を atomic 化、acq/rel 統一。

検証（直近実測）
- random_mixed（cycles=200k, ws=4096）: 2.84M ops/s（修正前: SEGV）
- random_mixed（cycles=400k, ws=8192）: 2.92M ops/s（修正前: SEGV）
- mid_large_mt（threads=4, cycles=40k, ws=2048）: 2.00M ops/s（修正前: SEGV）
- Larson 4T: 0.838M ops/s → 0.838M ops/s（変化なし、安定）

備考
- mincore は fallback 経路のみで使用され、ホットパスに入らないため性能影響は無視できる水準。
- 追加のデバッグノブ：`HAKMEM_SUPER_REG_DEBUG=1`（register/unregister 一発）/ `HAKMEM_SUPER_REG_REQTRACE=1`（invalid-magic 時に 1MB/2MB base+magic を一発）


## 🔍 SuperSlab registry デバッグ進捗 (2025-11-07)
- ✅ `SuperRegEntry.base` を `_Atomic uintptr_t` 化し、登録/解除/lookup で acquire/release を正規化。
- ✅ 追加ノブ:
  - `HAKMEM_SUPER_REG_DEBUG=1` → register/unregister を1行ログ出力（例: `[SUPER_REG] register base=...`）。
  - `HAKMEM_SUPER_REG_REQTRACE=1` → invalid-magic 時に 1MB/2MB の base/magic を一発表示。

現状観測
- `bench_random_mixed_hakmem` / `bench_mid_large_mt_hakmem` は短ランでもセグフォ再現。stderr 冒頭は初期化ログと大量の `[SUPER_REG] register ...` のみで、unregister は未視認。
- `HAKMEM_SUPER_REG_REQTRACE=1` を ON にした直リンク短ランでは、現段階で `[SUPER_REG_REQTRACE] ...` 行は出ず（= header 経由の invalid-magic 発火前に崩れている）。
- Asan PRELOAD (`LD_PRELOAD=libasan.so:libhakmem_asan.so`) で system 版を実行し stack/ログを `/tmp/asan_{rand,midmt,vm}_sys.*` に保存済み。次は stack 抽出と CURRENT_TASK への貼付を予定。

次ステップ
1. 直リンク短ラン + `HAKMEM_SUPER_REG_REQTRACE=1` + `SIGUSR2`（Tiny Debug Ring）の組合せで、`hak_super_lookup` 前後の順序を突き止める。
2. `/tmp/asan_*` ログから `[SUPER_REG] register` の時系列と Asan stack を抽出し、free→lookup→unregister の競合がないか記録。
3. 必要に応じて `hak_tiny_free` の入口に Fail-Fast（SLL上限/SS範囲アサート）を追加し、異常を早期に顕在化させる。

## 🚨 SuperSlab ON での直リンク random_mixed 再現 (2025-11-07)

再現手順（直リンク・短ラン）
```
env HAKMEM_TINY_USE_SUPERSLAB=1 HAKMEM_TINY_MEM_DIET=0 \
  ./bench_random_mixed_hakmem 200000 4096 1234567
```
結果: SEGV（EXIT 139）。stderr 先頭には [ELO]/[Batch]/[ACE] と大量の `[SUPER_REG] register ...` が出力されるが、`unregister` は未視認。

Asan PRELOAD での stack 採取（system 版）
```
make -j asan-shared-alloc
env HAKMEM_TINY_USE_SUPERSLAB=1 HAKMEM_TINY_MEM_DIET=0 \
  LD_PRELOAD="$(gcc -print-file-name=libasan.so):$PWD/libhakmem_asan.so" \
  ASAN_OPTIONS="halt_on_error=1:abort_on_error=1:alloc_dealloc_mismatch=1:detect_leaks=0:fast_unwind_on_malloc=0" \
  ./bench_random_mixed_system 200000 4096 1234567 2> /tmp/asan_rand_ss.err
```
期待: invalid free/lookup 近傍のバックトレース + `[SUPER_REG]` の登録ログを取得。

reqtrace + リング強制（SEGV前の痕跡）
```
env HAKMEM_TINY_USE_SUPERSLAB=1 HAKMEM_TINY_MEM_DIET=0 \
  HAKMEM_SUPER_REG_REQTRACE=1 HAKMEM_SUPER_REG_DEBUG=1 \
  ./bench_random_mixed_hakmem 50000 2048 1234567 2> /tmp/rand_reqtrace_ss.err & pid=$!; \
  sleep 1; kill -USR2 $pid; wait $pid
```

メモ: 上記のログ抽出・stack 解析後、必要に応じて free 入口の Fail‑Fast 追加や、lookup の lg/align 判定の一時バイアスで切り分け予定。

## ✅ Phase 6-2.3: Active Counter Bug Fix (2025-11-07)

### 問題発見
HAKMEM 直リンク 4T で `free(): invalid pointer` クラッシュを発見：

**再現手順:**
```bash
./larson_hakmem 10 8 128 1024 1 12345 4
# → Exit 134: free(): invalid pointer
# → [DEBUG] superslab_refill returned NULL (OOM)
```

**症状:**
- System malloc/mimalloc: 3.3M ops/s ✅
- HAKMEM 1T: 838K ops/s (-75%) ⚠️
- HAKMEM 4T: 起動直後にクラッシュ ❌

### 根本原因（Ultrathink Task Agent 調査）
**Active Counter Double-Decrement in P0 Batch Refill**

`core/hakmem_tiny_refill_p0.inc.h:103` で freelist から TLS cache にブロックを移動する際、active counter をインクリメントし忘れ：

```
1. Free → カウンタ減算 ✅
2. Remote drain → freelist に追加（カウンタ変更なし） ✅
3. P0 batch refill → TLS に移動（カウンタ増加忘れ）❌ ← バグ！
4. 次の Free → カウンタ減算 ❌ ← ダブルデクリメント！
```

結果：カウンタアンダーフロー → SuperSlab が「満杯」 → OOM → クラッシュ

### 修正内容
**File:** `core/hakmem_tiny_refill_p0.inc.h:103`

```diff
 trc_splice_to_sll(class_idx, &chain, &g_tls_sll_head[class_idx], &g_tls_sll_count[class_idx]);
-// NOTE: from_freelist は既に used/active 計上済みのブロックの再循環。
+// FIX: Blocks from freelist were decremented when freed, must increment when allocated
+ss_active_add(tls->ss, from_freelist);
```

### 検証結果

| 設定 | 修正前 | 修正後 |
|------|--------|--------|
| デフォルト 4T | ❌ クラッシュ | ✅ 838K ops/s |
| 安定性（2回実行） | - | ✅ 同じスコア |

### 残課題
❌ **`HAKMEM_TINY_REFILL_COUNT_HOT=64` でクラッシュ再発**

```bash
HAKMEM_TINY_REFILL_COUNT_HOT=64 ./larson_hakmem 10 8 128 1024 1 12345 4
# → Exit 134: free(): invalid pointer (class=4 で OOM)
```

**暫定診断:**
- Class 0-3 が `want=64` で大量 refill → メモリ過剰消費
- Class 4 がメモリ不足で OOM
- 原因: TLS cache 過剰蓄積またはメモリリーク？

**次のアクション候補:**
1. TLS cache サイズ制限確認（`HAKMEM_TINY_FAST_CAP`）
2. メモリリーク詳細調査（valgrind）
3. デフォルト refill count と Class 0-3 vs 4 の比較

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## 🎉 デバッグ完了 (2025-11-07 - Sanitizer)

結論
- HAKMEM allocator は ASan / UBSan で健全性を確認済み。メモリ破壊や未定義動作は検出されず、現状の箱境界は安全に動作。

検証ルート（便利ターゲット）
- ✅ `make asan-preload-run THREADS=4` — メモリ破壊チェック（安定; 非ASan本体+LD_PRELOADでASan先頭）
- ✅ `make ubsan-mailbox-run THREADS=4` — Mailbox/Remote 健全性チェック（安定）
- ✅ `make asan-preload-mailbox-lite THREADS=4` — 短時間の境界チェック（安定, 5s/CHPT=256, RemoteGuard+Ring）

補足（運用ガイド）
- ASan直リンクの4Tは環境依存で Shadow 予約に失敗するため、当面は PRELOAD 方式を既定とし、Mailbox 有効系は UBSan を用いる。
- CI/スクリプトは上記ターゲットを用いることで再起動ループの回避と安定検証が可能。

## 🆘 最優先: 強制終了/再起動ループの緊急対応（sanitizer/環境周り）

現象
- ベンチ実行や補助プロセス実行中に強制終了（SIGKILL/abort）し、環境全体が再起動ループに入ることがある。
- ASan直リンク（`larson_hakmem_asan{,_alloc}`）の4T実行で高頻度に `ReserveShadowMemoryRange failed (ENOMEM)` が発生。
- Ready/Mailbox ON + ASan ではプロセスが沈黙/強制終了するケースあり（stderr/outとも0バイト）。

暫定診断（根本原因候補）
- AddressSanitizer の Shadow メモリ確保が他領域と衝突し ENOMEM → ランタイムが abort。
- LD_PRELOAD順序/ASLR/マップ数制限（`vm.max_map_count`）/LTO+最適化との相性で、MT下の Shadow 予約が不安定化。
- Ready/Mailbox ON でメモリマップ挙動が変化し、ASan の reserve 失敗トリガを踏みやすい。

安全な回避経路（検証済み）
- ASan: 本体は非ASan（`larson_system`）、`LD_PRELOAD=$(gcc -print-file-name=libasan.so):./libhakmem_asan.so` でランタイム先頭ロード。
  - 4T 安定完走（Ready/Mailbox OFF）: ~3.25M ops/s を確認。
- UBSan: `make ubsan-larson-alloc` + Ready/Mailbox ON で 4T 完走（~3.35M ops/s）。

緊急対応の優先順位（Fail‑Safe）
1) 既定の「計測/検証」ルートを sanitizer-safe に切替（当面の安定化）
   - ASanが必要: `scripts/run_larson_asan_preload.sh 4`（Ready/Mailbox OFF）
   - Ready/Mailbox ON検証: UBSanに切替 `HAKMEM_WRAP_TINY=1 HAKMEM_TINY_SS_ADOPT=1 ./larson_hakmem_ubsan_alloc …`
2) 再起動ループ回避の運用ガード
   - 長時間ASan 4T禁止、まず短時間/小負荷（例: ch/thread 256, sleep 5）で段階実行。
   - CI/スクリプトで ASan 直リンク4Tをスキップし、LD_PRELOAD 方式へ統一。
3) 根治（後追い・環境依存）
   - オプション: `ASAN_OPTIONS=quarantine_size_mb=8:malloc_context_size=5` 等でメモリ圧縮（効果限定的）。
   - `vm.max_map_count` 引き上げ、ASLR制御、最適化/LTO無効化（要環境合意）。

当面の実行手順（コピペ可）
```
# ASan（Ready/Mailbox OFF, 4T安定）
./scripts/run_larson_asan_preload.sh 4

# UBSan（Ready/Mailbox ON, 4T安定）
make -j ubsan-larson-alloc >/dev/null
HAKMEM_WRAP_TINY=1 HAKMEM_TINY_SS_ADOPT=1 ./larson_hakmem_ubsan_alloc 10 8 128 1024 1 12345 4
```

チェックリスト（PR/レビュー時）
- [ ] ASan直リンク4Tを実行していない（PRELOAD方式へ誘導）。
- [ ] Ready/Mailbox ON の4Tは UBSan で計測している。
- [ ] ベンチスクリプトで異常終了時に即時中断しループしない。
- [ ] 影響範囲のログ（ワンショット/リング）を残すが常時多出力は避ける。

## 🔔 最新アップデート (2025-11-05 16:30) 🔥🔥🔥

### ✅ Registry 線形スキャン ボトルネック特定！

**Perf 分析完了 → Root Cause 発見！**

**測定結果 (Larson, threads=4):**
```
HAKMEM:  3.62M ops/s (21.6% of system)
System: 16.76M ops/s (100%)
差:     -78.4% 💀
```

**Perf プロファイリング結果:**
```
28.51%  superslab_refill  💀💀💀 圧倒的ボトルネック
 2.58%  exercise_heap    (ベンチマーク本体)
```

**問題:** アロケータ (superslab_refill) がベンチマーク本体 (exercise_heap) より CPU time を消費！

**Hot Instructions 分析 (perf annotate):**
```
32.36%  cmp    $0x3ffff,%r11d    ← 262,143 回ループ！
16.78%  inc    %r13d               ← カウンタ++
16.29%  add    $0x18,%rbx          ← ポインタ進める
合計 97.65% の CPU time がループに集中
```

**Root Cause (core/hakmem_tiny_free.inc:917):**
```c
for (int i = 0; i < SUPER_REG_SIZE && scanned < scan_max; i++) {
    //                  ^^^^^^^^^^^ 262,144 エントリを線形スキャン！
    SuperRegEntry* e = &g_super_reg[i];
    // ... class_idx 不一致でも全エントリをイテレート
}
```

**解決策: Per-class Registry**
```c
// Before: 全 class 混在
SuperRegEntry g_super_reg[262144];

// After: class ごとに分離
SuperRegEntry g_super_reg_by_class[TINY_NUM_CLASSES][4096];
// 8 classes × 4096 entries = 32K total
```

**期待効果:**
- スキャン対象: 262,144 → 4,096 エントリ (-98.4%)
- **期待改善: +200-300%** (2.59M → 7.8-10.4M ops/s)
- **System malloc の 54-73% まで到達可能！** 🎯

**詳細レポート:**
- `PERF_ANALYSIS_2025_11_05.md` - 完全分析 + 実装プラン
- Commit: `859027e` "Perf Analysis: Registry 線形スキャンがボトルネック"
- Branch: `perf-analysis-2025-11-05` (pushed to private repo)

**次のアクション:**
1. **Phase 1 実装** (1-2日): per-class registry に変更
   - `core/hakmem_super_registry.{h,c}` 構造変更
   - `core/hakmem_tiny_free.inc:917` スキャン簡素化
   - 目標: 2.59M → 7.8M ops/s (+3倍!)

2. **Phase 2 実装** (追加 1日): 早期終了 + First-fit
   - 最初の freelist 発見で即 return
   - 目標: 7.8M → 11.7M ops/s (system の 82%!)

**重要:** Box Refactor は既に動いている！
- Single-thread: 0.46M → 2.59M ops/s (+463%!) ✅
- Multi-thread: 1.81M → 4.19M ops/s (+131%!) ✅
- 外部AIの最適化も効いている (Option A: Inline TLS cache access)
- **ただし Registry スキャンがボトルネックで system には届かず**

---

## 🔔 最新アップデート (2025-11-06)

- Build 既定を Box Refactor（Phase 6-1.7）に切替済み。
  - Makefile に `-DHAKMEM_TINY_PHASE6_BOX_REFACTOR=1` を既定付与。
  - 旧系へ切替: `make BOX_REFACTOR_DEFAULT=0 larson_hakmem`。
- Larson 2s/4T・5s/4T でセグフォ再発なしを確認（SLL-only, FAST_CAP=16, SS_ADOPT=1）。
- 次フェーズ: mimalloc 対決（Larson）へ移行。Hot Tiny クラス向けの refill/binding 帯域最適化に集中。

推奨計測プロファイル（現時点）
- SLL-only Fast: `HAKMEM_TINY_TLS_SLL=1 HAKMEM_TINY_TLS_LIST=0 HAKMEM_TINY_HOTMAG=0`
- Fast tier: `HAKMEM_TINY_FAST_CAP=16`
- Refill: `HAKMEM_TINY_REFILL_COUNT_HOT=64`（A/B: 48/64）
- Pipeline: `HAKMEM_TINY_SS_ADOPT=1`（publish→mail→adopt 通電）

再現コマンド（2s/4T, 5s/4T）
```
HAKMEM_TINY_REFILL_COUNT_HOT=64 \
HAKMEM_TINY_FAST_CAP=16 \
HAKMEM_TINY_TRACE_RING=0 HAKMEM_SAFE_FREE=0 \
HAKMEM_TINY_TLS_SLL=1 HAKMEM_TINY_TLS_LIST=0 HAKMEM_TINY_HOTMAG=0 \
HAKMEM_WRAP_TINY=1 HAKMEM_TINY_SS_ADOPT=1 \
./larson_hakmem 2 8 128 1024 1 12345 4

./larson_hakmem 5 8 128 1024 1 12345 4
```

デバッグ一発ログ（導通確認）
```
HAKMEM_TINY_REFILL_OPT_DEBUG=1 \
HAKMEM_TINY_TRACE_RING=0 HAKMEM_SAFE_FREE=0 \
HAKMEM_TINY_TLS_SLL=1 HAKMEM_TINY_TLS_LIST=0 HAKMEM_TINY_HOTMAG=0 \
HAKMEM_WRAP_TINY=1 HAKMEM_TINY_SS_ADOPT=1 \
./larson_hakmem 2 8 128 1024 1 12345 4
```

---

## 🔧 箱化フェーズ（進行中）

現状（2025-11-06 21:xx）

- Phase 1 完了（安全・即効の分離）
  - 退出ダンプ（[EXIT DEBUG]/SS会計）を箱化
    - `core/box/hak_exit_debug.inc.h` を導入し、`hakmem.c` から関数本体を除去
  - KPIユーティリティ（/proc, RSS など）を箱化
    - `core/box/hak_kpi_util.inc.h` を導入し、`hak_get_kpi()` を移動
  - ビルド・2s/4T スモーク OK（Throughput ≈ 4.19M ops/s, 回帰なし）

- Free/Tiny/SS 導通の暫定診断（短ランでOOMを避けつつ）
  - 追加カウンタ: `g_free_wrapper_calls`, `g_hak_tiny_free_calls`, `g_free_ss_enter`, `g_free_local_box_calls`, `g_free_remote_box_calls`, `g_ss_active_dec_calls`
  - 短ラン結果: free() は大量に呼ばれているが、Tiny/SS側の free 経路には一度も到達していない（全て 0）
  - OOM傾向はこの導通不全が主因。長時間ランは回避し、短ランで追跡継続。

次にやること（Phase 2: 中核APIの箱化 + 診断の最小追加）

1) hak_alloc_at / hak_free_at の箱化（見通し改善・安全に戻せる設計）
   - 新規: `core/box/hak_alloc_api.inc.h`（alloc本体）
   - 新規: `core/box/hak_free_api.inc.h`（free本体）
   - `hakmem.c` から本体を除去し、1 行 include へ差し替え
   - 目的: `hakmem.c` を 500行級へ圧縮し、中央ハブとしての見通しを確保

2) Free 導通の最小スケスケ（短ラン限定・ワンショット）
   - ENV: `HAKMEM_FREE_ROUTE_TRACE=1` で最初の N 件だけ分類ログ
     - `super(registry ok/miss)` / `mid(hit/miss)` / `l25(hit/miss)` / `unknown`
   - OOMを避けるため 2s/4T のみで実行。Tiny/SSへ届かない原因を最短で特定。

3) Phase 3 の見積もり（必要時）
   - init/shutdown の箱化（`core/box/hak_core_init.inc.h`）
   - 最終目標: `hakmem.c` を中央 include ハブ（~400–600行）に固定

A/B・戻せる設計

- すべて `.inc.h` の差し替え（1行）で段階導入。問題が出たら即時リバート可。

タイムライン（目安）

- Phase 2: 1–2時間（箱化） + 1時間（2s/4T 短ラン×数回）
- Phase 3: 1–2時間（箱化） + 30分（スモーク）


## 🧱 本日の着手（L2.5/L2 キャッシュ → ベンチ）

- 目的: vm/mixed での大サイズ（≥512KB）の再利用性を引き上げ、mimalloc/system に肉薄/逆転。
- 仕様（箱理論）:
  - BigCache-L25 ゲート（A/B）
    - env `HAKMEM_BIGCACHE_L25=1` で、512KB–<2MB のサイズも per-site BigCache を利用。
    - 境界1箇所：alloc/free のみ（他経路には侵食しない）。
  - Fail-Fast と戻せる設計：env で即時OFF可。
- 実装:
  - `core/hakmem.c` に BigCache-L25 ヒット/プット分岐を追加（A/Bフラグで制御）。
  - 既存 BigCache（≥2MB）は維持しつつ、L2.5 も同一箱を使って簡素化。
- ベンチ:
  - ハーネス復元（`bench_allocators_{hakmem,system}`）。
  - 4シナリオ × 3アロケータ（system/mimalloc/HAKMEM）× 5回の自動化を強化し、CSV保存。
    - シナリオ案: random_mixed(16–1024B, 1T), mid_large_mt(8–32KiB, 4T), larson(8–128B, 4T), redis-like(16–1024B, 1T, LD_PRELOAD)
    - 出力: `bench_results/auto/<timestamp>/*.csv`（ops/s, 備考列にENV）
  - クイックCSV（5×4シナリオ×3アロケータ）を `bench_results_archive/` に保存。

次アクション:
1. `HAKMEM_BIGCACHE_L25=1` で quick_full_benchmark を再実行し、vm/mixed の改善を確認。
2. 改善が見られれば、THPゲートとdecommitバッチのA/Bを追加実装（箱と境界は現行踏襲）。

## 🎯 次の主目標（mimalloc 対決: Larson/TinyHot）

1) Hot Tiny リフィル最適化（Box 4 境界の探索コスト縮減）
- [ ] `HAKMEM_TINY_REFILL_COUNT_HOT={48,64}` を A/B。L1d miss と IPC を `perf stat` で取得。
- [ ] `tiny_refill_try_fast()` の class<=3 優先化（MailBox→Sticky/Hot の順）と早期 return の徹底。
- [ ] Drain のチェイン splice（済）を維持しつつ、不要ドレインの抑制（remote_pending のみ）。

2) ベンチ・スナップショット
- [ ] `scripts/bench_capture_now.sh` で現構成を保存（日付入り）。
- [ ] `scripts/profiles/tinyhot_best.env` に `REFILL_COUNT_HOT`/`FAST_CAP` を追記しベストを固定。

3) 比較と回帰防止
- [ ] Larson 2s/4s × threads=1/4/8 で hakmem vs mimalloc を測定・記録。
- [ ] Guard/ASan を OFF のまま長時間（>30s）を1回通して安定性を確認。

4) 伸びなければ（次の一手）
- [ ] class<=3 の探索順再編（Sticky/Hot/Bench の順入替）を小さく A/B。
- [ ] それでも平坦なら、Front(最前段)の前倒しポップ（SLL 事前 pop）を A/B（Box 5 内だけで完結）。


## 🔔 最新アップデート (2025-11-06 19:40)

- RemoteTrack Box（debug-only）を導入し、ノードの状態遷移（alloc→remote→drain→freelist）を追跡。矛盾時は `REMOTE_TRACK_MISMATCH`＋BT を出力。
- SlabHandle を全採用経路に統一：所有権取得→`slab_drain_remote_full()`→ゼロ確認→採用失敗時は release。Box2/Box3 の境界を1箇所へ集約。
- TLS alloc 前に remote queue を opportunistic drain（`superslab_alloc_from_slab`）し、side-table 上に残るノードは guard モードで Fail-Fast。
- guard 走行では `REMOTE_TRACK_MISMATCH stage=alloc_ret` がまだ発生。原因は「remote queue が drain されず、採用境界をすり抜けて TLS 返却されたノードが存在」。
- 次手：採用境界に“remote 残があれば採用しない”ゲートを追加し、配布直前に side-table を再確認（guard 時のみ）して強制停止する。

## 🔔 最新アップデート (2025-11-04 12:20)

直近の構造改善（箱の積み直し v2）

1) SlabHandle Box（core/slab_handle.h, ~100行）
- 所有権取得・リモートキュードレイン・メタデータアクセスをカプセル化
- 型安全なハンドル（valid==1 のときのみ drain/modify が可能）
- Invariant: drain/push/pop は「所有権取得後のみ」実行可（境界1箇所）。

2) 6 箇所のリファクタリング（SlabHandle 適用）
- tiny_refill.h: Sticky / Hot / Bench / Mailbox 採用箇所（4箇所）で、候補決定→SlabHandle 取得→remote_drain→bind の順へ整理
- tiny_mmap_gate.h: Registry scan の採用箇所（1箇所）を SlabHandle 化
- hakmem_tiny_free.inc: SuperSlab adopt path（1箇所）を SlabHandle 化

3) 所有権なし drain のバグ修正
- hakmem_tiny_superslab.h:376 の `ss_remote_drain_light()` が ownership 無しで drain していた点を是正
- 修正: `ss_owner_try_acquire()` で取得に成功した場合のみ `ss_remote_drain_to_freelist()` を実行

現状の問題（継続中）
- 依然 crash（fault_addr=0x6261）。Tiny Debug Ring にて以下を観測：
  - [N] event=free_enter class=0 ptr=0x...28c0
  - [N+1] event=free_enter class=3 ptr=0x...28c0  ← 同一ポインタを異なる class で 2 回 free
- 結論: freelist 破損ではなく、クラス判定ミス or 二重 free（UAF）の可能性が高い。
- Hypothesis:
  - hak_super_lookup() の再マップ（旧 SS → 新 SS 同一アドレスで別 class）が、二重 free を“別 class”に見せている。
  - 実態は上位レイヤ（呼び出し側）の二重 free である可能性が高い。
- 対応（デバッグ方針）:
  - `HAKMEM_SAFE_FREE=1` を既定ON推奨（デバッグ期間）。
  - SS free 境界でブロック整合チェック（slab_base/offset/size/容量）と freelist 簡易スキャン（<=64）で二重 free を検出。
  - SS/Tiny の二重ルックアップ比較（両者が同時に見つかり class が不一致ならリングに記録）。
  - `HAKMEM_SAFE_FREE_STRICT=1` なら Fail‑Fast（SIGUSR2）で即座に停止。

最優先課題は「FAST_CAP=0（fast-tier OFF）時に 4T Larson で再現する SuperSlab remote free の SEGV」を潰すことです。publish→mail→adopt は通電が確認できており、先に Box 2/3（Remote/Ownership）を箱単位で健全化します。その後、L2.5/L2 BigCache のA/Bを本番ハーネスで収集（CSV）します。

---

## 🚀 後段つよつよ大作戦（mimalloc 撃破作戦）

目標（Objective）
- 「Larson（8–128B）」と「mid/mixed」代表ワークロードで mimalloc を撃破 or 同等に接近する。
  - 直近ターゲット（10秒計測）
    - Larson 4T: ≥ 12–14M ops/s（段階目標）、最終：mimalloc≒16.7M ops/s に接近
    - Mid/Large MT 4T: systemの80%→100% 到達
    - Random Mixed 1T: 2–3x 改善（PF/sys 抑制で底上げ）

作戦（Box Theory に基づく後段強化）
- Adopt/Ready 優先箱（取り出しO(1)）
  - Ready List（per-class slab hint）を最前段で採用。publish/remote/first-free で push、refill で pop→bind。
  - Ready系ENVは2025-12 cleanupで廃止（常時ON固定, budget=1, width=TINY_READY_RING）。REG_SCAN_MAXのみ有効。
- Registry/探索の削減箱
  - per-class registry の窓幅をさらにチューニング（64→32→16）。first‑fit で即帰還。
  - `HAKMEM_TINY_REG_SCAN_MAX` をマトリクスで最適点探索。
- Superslab/Mmap Gate（must‑adopt‑before‑mmap 強化）
  - adopt×2（yield前後）+ Ready→Mailbox→Registry の順固定。mmap は最終手段。
  - Gate内で sticky を先行、必要に応じて small ドレイン（所有権必須）。
- L2.5/L2 BigCache（VM寄り）
  - L2.5（512KB–<2MB）も per‑site BigCache A/B（`HAKMEM_BIGCACHE_L25=1`）。
  - 狭帯域（512KB–1MB）シナリオでヒット率を上げ、PF/sys を可視に低減。

可視化/計測（スクリプト整備済み）
- CSV出力マトリクス（reps=5/10, 10秒ラン）
  - Larson triad: `benchmarks/scripts/run_larson_matrix.sh 2,10 1,4 REPS`
  - Mid/Large MT: `benchmarks/scripts/run_mid_large_mt_matrix.sh 1,4 CYCLES WS REPS`
  - Random Mixed: `benchmarks/scripts/run_random_mixed_matrix.sh CYCLES WS REPS`
  - VM Mixed（L2.5 A/B）: `benchmarks/scripts/run_vm_mixed_matrix.sh CYCLES WS REPS`
  - Redis-like（LD_PRELOAD）: `benchmarks/scripts/run_redis_matrix.sh THREADS CYCLES OPS REPS`
- perf stat（PF/dTLB/IPC/branches）を10秒ランに併記（Larson/Mid中心）。

TODO（短期ロードマップ）
1) Larson 2s→10s（1T/4T）で REG_SCAN_MAX × READY × ADOPT のA/B（CSV+perf）
2) Mid/Large MT 10s（1T/4T）で採用窓とGate強化の最適点探索（CSV+perf）
3) VM Mixed 狭帯域（512KB–1MB）で L25=ON/OFF の差を定量（CSV）
4) Redis LD_PRELOAD 安定化（Tiny安全モード→段階的拡張）
5) ベスト設定を `benchmarks/RESULTS_SNAPSHOT.md` に反映、`benchmarks/README.md` に推奨ENV追記

リスク/フォールバック
- READY/ADOPT はA/Bガード付き（env）で即時切替可。Gate強化も1箇所の境界内で適用/解除する。
- L2.5 BigCache は狭帯域で先行検証（広帯域ではオーバーヘッド優位になりやすい）。

### 症状（Larson 2s, 4T, FAST_CAP=0）
- `hak_tiny_free_superslab()` → `ss_remote_push()` → `tiny_publish_notify()` あたりで SIGSEGV。`fault_addr` は常に低い値（例: 0x6261）で、invalid ポインタ参照。
- Debug Ring で直前イベントを記録すると、「class=4 の remote free → alloc → free_remote → alloc → …」が循環。ptr は SuperSlab 内に見えるが、キューに積まれた時点で破損疑い。
- FAST_CAP>0 に戻すと crash は発生せず、throughput ≈3.7M ops/s（以前より低下）。publish pipeline がゼロのままのため本質的な性能改善は未着手。

### 箱構成と境界
1. **FrontGate（fast-tier/Hot/TLS）の箱**
   - `tiny_fast_pop/push`, `hotmag_pop/push`, TLS SLL/Magazine
   - ★ 現在の仮説：FAST_CAP=0 で front が完全にバイパスされる際、remote queue への戻し順序が乱れている
2. **RemoteQueue（ss_remote_push/dain）の箱**
   - SuperSlab remote_heads / remote_counts / slab_listed
   - `tiny_publish_notify` が通知境界
3. **Mailbox/Publish の箱**
   - `tiny_mailbox_publish/fetch`, `ss_partial_publish/adopt`
4. **Debug Ring（可視化の箱）**
   - `HAKMEM_TINY_TRACE_RING=1` で alloc/free/publish 直前イベントをダンプ

現在の crash は FrontGate または RemoteQueue の内部バグが境界越えで露呈している状態 → 境界を固めて中/外どちらに異常があるか見極める。

### 進行中のタスク
1. **RemoteQueue 安全化（優先）**
   - [ ] `ss_remote_push()` にポインタ境界チェック（スーパースラブ内か）と Debug Ring ログ追加
   - [ ] remote push 後に `tiny_publish_notify` へ渡すフォーマット（ss+slab_idx）を `tiny_mailbox_publish` で検証用トレース
   - [ ] `ss_remote_drain_to_freelist` 前後で freelist pointer をトレースし、破損発生位置を特定（remote queue 内滞留→再 push の経路切り分け）
   - [x] `tiny_remote_sentinel_set()` で 0x6261 汚染を一度だけ捕捉し BT + SIGUSR2 を吐くトラップを追加（再現経路の特定用）
   - [x] remote side table を箱化 (`1<<20` + `tiny_remote_side_clear()` + `side_overflow` フォールバック) し、飽和時でも sentinel/next の整合を維持
   - [ ] sentinel 汚染が発生した際の callstack を段階別（set/scan/drain）に収集し、同一ノードへの二重 push（実質 double free）発生箇所を pinpoint
2. **FrontGate バイパス検証**
   - [ ] `FAST_CAP=0` 時専用のトレースフラグ `HAKMEM_TINY_DEBUG_FAST0=1` で front 層を最小順序に固定（Hot/TLS/Mag を飛ばして直接 remote → TLS リストへ流す）
   - [ ] フラグ ON/OFF で crash が消えるか確認 → front 内バグか remote 内バグかを切り分け
3. **再現テスト・フラグ**
   - [ ] `scripts/run_larson_defaults.sh tput` に `HAKMEM_TINY_FAST_CAP` オーバーライドを追加（忘れ防止）
   - [ ] `scripts/` に crash 再現スクリプト `run_larson_fast0.sh` を用意（2s/4T で SIGSEGV を取得）
4. **publish pipeline 調査（二次優先）**
   - crash 解消後に `tiny_publish_notify` の発火率と mailbox drain を再計測し、mmap 偏重の根本原因へ戻る

### 参考コマンド
- Crash 再現:  
  `HAKMEM_TINY_FAST_CAP=0 HAKMEM_LARSON_TINY_ONLY=1 HAKMEM_TINY_USE_SUPERSLAB=1 ./larson_hakmem 2 8 128 1024 1 12345 4`
- Debug Ring ダンプ:  
  `HAKMEM_TINY_TRACE_RING=1 ... ./larson_hakmem ...`  
  `kill -USR2 <pid>` で途中ダンプ、`SIGSEGV` で最終ダンプ
- publish 通電検証（安全ラン）:  
  `scripts/run_larson_defaults.sh tput 2 4`


現状整理（Google系/Larson系ベンチの追い上げフェーズ）

### 実施済み（即応）
- ベンチ実行時のデバッグ出力によるオーバーヘッドを除去（リリース既定で抑制）
  - 変更ファイル: `core/hakmem_tiny_ultra_simple.inc`, `core/hakmem_tiny_metadata.inc`
  - 方針: `HAKMEM_DEBUG_VERBOSE` が有効時のみ `fprintf` するようガード
  - 効果: ログ出力がボトルネックになるケースを解消（特に tiny/mixed ベンチ）

- `bench_random_mixed_hakmem` を ULTRA_SIMPLE 版で再ビルド・再計測
  - ビルド: `make bench_random_mixed_hakmem EXTRA_CFLAGS="-DHAKMEM_TINY_PHASE6_ULTRA_SIMPLE=1 -DHAKMEM_BUILD_RELEASE=1"`
  - 旧: 23.49 M ops/sec → 新: 25.82 M ops/sec（+9.9%）

- Larson ベンチ（2秒, 8–128B, chunks=1024, rounds=1, seed=12345）実行
  - system 1T: 14.73 M/s, 4T: 16.76 M/s
  - mimalloc 1T: 16.77 M/s, 4T: 16.77 M/s
  - HAKMEM  1T:  2.52 M/s, 4T:  4.19 M/s
  - `HAKMEM_LARSON_TINY_ONLY=1 HAKMEM_DISABLE_BATCH=1` でも同等（~2.56M / ~4.19M）

### 観測と仮説（Larson 遅さの主因）
- 既知の分析と一致: 再利用不足 → ページフォールト/ゼロ化増 → sys 時間が支配的
- Tiny フロントのヒット率が不足（SLL を使うが、Larson パターンで十分に温まらない）
- Metadata 版（Phase 6-1.6）は refill 未対応部分があり現状は封印、ULTRA_SIMPLE で進めるのが安全

### 当面の方針（追いつくまでの短期プラン）
1) Larson 用バイナリに ULTRA_SIMPLE を徹底適用してフロントのヒット率を最大化
   - 目標: free/alloc ともに 3–4 命令の経路に乗せる（既に `free()` は alignment-guess 経路有効）
   - ビルド: `EXTRA_CFLAGS="-DHAKMEM_TINY_PHASE6_ULTRA_SIMPLE=1 -DHAKMEM_BUILD_RELEASE=1"`

2) Mixed/Larson の再測定と perf 取得
   - コマンド: `scripts/run_larson.sh -d 2 -t 1,4`
   - 詳細: `scripts/run_larson_perf.sh`（PF/IPC/branch/L1d を併記）

3) 迅速チューニング候補（小粒で効く順）
   - Refill 個数の抑制（64→16〜32）で温まり時間短縮、TL-再利用密度を上げ PF を減らす
   - SuperSlab サイズの下限を 1MB に固定（`HAKMEM_TINY_SS_MIN_MB=1`）で初期PFを軽減
   - 事前ウォーム（Larson開始前に `sll_refill_small_from_ss()` をサイズ帯毎に数回）
   - size→class 変換の LUT 確認（既に O(1) だが、統合経路でも分岐予測を安定化）

4) 中期（必要なら）
   - Dual Free Lists（local/remote 分離）を Tiny に導入（既存の設計を Tiny へ移植）
   - Metadata 版の refill 実装を完了（ヘッダ +8B で owner 判定ゼロ化）し安定化後に切替検討

### 直近 TODO（実行順）
- [ ] Larson ULTRA_SIMPLE ビルドの固定化（larson_hakmem に EXTRA_CFLAGS 反映）
- [ ] `scripts/run_larson.sh -d 2 -t 1,4` の再実行と結果更新
- [ ] `scripts/run_larson_perf.sh` で PF/CPU 内訳を取得してボトルネックの再確認
- [ ] Refill 個数/SSサイズのチューニングで 1T: ~10M, 4T: ~10M の域まで引き上げ

備考: この更新で、測定時のノイズ（fprintf）は排除済み。以降の差分は純粋にアルゴリズム/チューニング起因として評価可能。

---

## 🔧 バグ修正と3点セット実装（2025-11-03 09:00）

結論: 「free 経路の破綻」は修正済み。OOM は設計的な再利用探索の不足が残課題。

- 修正
  - ULTRA_SIMPLE free を same-thread のみ直 push に制限。cross-thread free は従来経路へフォールバック。
    - 変更: `core/hakmem.c:820`, `core/hakmem_tiny_ultra_simple.inc:96`
  - OOM ワンショット診断（errno/ss_size/alloc_size/RLIMIT/VmSize/RSS/SSカウンタ）を追加。
    - 変更: `core/hakmem_tiny_superslab.c:182`

- 3点セット（段階導入・既定OFF）
  1) remote queue（cross-thread free 時に per-slab MPSC stack へ）
  2) partial publish/adopt（クラス別公開リング→refill 前に adopt）
  3) adopt 時の remote drain + owner 移譲（best-effort）
    - 変更: `core/hakmem_tiny_superslab.h`, `core/hakmem_tiny.c`, `core/hakmem_tiny_free.inc`
    - 有効化: `HAKMEM_TINY_SS_ADOPT=1`

- 観測（Larson, 4T）
  - adopt OFF（既定）: ~4.19 M/s 安定、稀に ENOMEM 継続
  - adopt ON: OOM は減るがゼロにはならず。1T は低下傾向（~2.3–2.4 M/s）→チューニング要

- 次のチューニング（提案）
  - `SS_PARTIAL_RING` 長（2/4/8）A/B、adopt 選好（remote多い slab 優先）、採用頻度の抑制（クールダウン）
  - perf stat（PF/DTLB）の比較で改善度を定量化

使い方（A/B）:
```
# 既定（adopt OFF）
./larson_hakmem 2 8 128 1024 1 12345 4

# adopt ON（3点セット有効、A/B計測）
HAKMEM_TINY_SS_ADOPT=1 ./larson_hakmem 2 8 128 1024 1 12345 4
```


## 🎯 現在のミッション: Phase 6 - Learning-Based Tiny Allocator

**Status**: ✅ **Phase 6-1 完了!** 🚀🎉

**最新アップデート (2025-11-02 18:00):**
- ✅ **Phase 6-1: Ultra-Simple Fast Path 完了!** 🚀🚀🚀
  - **驚異的な結果**: **478.60 M ops/sec** (64B LIFO)
  - **System malloc の +174% 高速!** (174.69 M/s → 478.60 M/s)
  - **現行 HAKMEM の +777% 高速!** (54.56 M/s → 478.60 M/s)
  - **4.17 cycles/op** (理論的最小値に近い)
  - **100% hit rate** (10M ops 中 miss 1回のみ)

  - **実装**: "Simple Front + Smart Back" (HAKX Mid-Large +171% の成功パターン適用)
    - Fast path: 3-4 命令 (tcache風 pop from free list)
    - Backend: Simple mmap-based chunk allocator
    - Files: `core/hakmem_tiny_simple.{h,c}` (200行)

  - **なぜこんなに速い?**
    1. Ultra-simple fast path (分岐予測完璧)
    2. Perfect L1 cache locality (TLS array 64B)
    3. Freed blocks 即再利用 (LIFO で 100% hit)
    4. ゼロオーバーヘッド (magazine layers なし)

  - **次のステップ**:
    - [ ] Comprehensive benchmark (21 patterns)
    - [ ] Memory efficiency 測定
    - [ ] Phase 2: Learning layer 設計

---

## 📋 過去の試行 (Phase 5以前)

**Status (旧)**: ✅ Phase 2+1完了 → ❌ Phase 3失敗 → ❌ Phase 4-A1失敗 → ❌ **Phase 5-A失敗** → ❌ **Phase 5-B-Simple 失敗** 💥

**最新アップデート (2025-11-02 07:00):**
- ❌ **Phase 5-B-Simple 失敗**: **-71% (ST) / -35% (MT)** 💥💥💥
  - **Single-threaded (bench_tiny_hot, 64B)**:
    - System: 169.49 M ops/sec
    - HAKMEM Phase 5-B: 49.91 M ops/sec
    - **Regression: -71%** (3.4x slower!)

  - **Multi-threaded (bench_mid_large_mt, 8-32KB, 2 threads)**:
    - System: 11.51 M ops/sec
    - HAKMEM Phase 5-B: 7.44 M ops/sec
    - **Regression: -35%** (1.5x slower)
    - ⚠️ **NOTE**: Mid/large benchmark tests 8-32KB allocations (outside Tiny range), not directly testing Phase 5-B

  - **根本原因分析**:
    1. **Magazine capacity ミスチューン**: 64 slots は ST workload には小さすぎる
       - Batch=100 の場合、2回に1回は slow path に落ちる
       - System allocator は tcache (7+ entries per size) で高速

    2. **Migration logic オーバーヘッド**: Slow path での free list → Magazine migration が高コスト
       - Batch migration (32 items) が頻繁に発生
       - Pointer chase + atomic operations

    3. **Dual Free Lists の誤算**: ST では効果ゼロ、むしろオーバーヘッド
       - ST では remote_free は発生しない
       - Dual structures のメモリ overhead のみ

    4. **Unified Magazine の問題**: 統合で simplicity は得たが performance は失った
       - 旧 HotMag (128 slots) + Fast + Quick の組み合わせのほうが高速だった
       - 単純化 ≠ 高速化

  - **教訓**:
    - ✅ **Magazine unification 自体は良アイデア** (complexity 削減)
    - ❌ **Capacity tuning が不適切** (64 slots → 128+ 必要)
    - ❌ **Dual Free Lists は MT 専用** (ST で導入すべきでない)
    - ❌ **Migration logic が重すぎる** (batch size 削減 or lazy migration 必要)

  - **次のアクション**:
    1. ⏮️ **Phase 5-B をロールバック** (git revert)
    2. 📊 **Baseline 再測定** (clean state で確認)
    3. 🤔 **Phase 5-B-v2 を検討** (Magazine unification only, Dual Free Lists なし)
    4. 🎯 **Alternative approach**: Phase 6 系 (L25/SuperSlab 最適化) に移行

- 🚀 **Phase 5-B-Simple 開始** (2025-11-03 04:00): Dual Free Lists + Magazine統合 🎯
  - **Phase 5-A-v2 をスキップする理由**:
    1. **HAKMEM は既に O(1) size→class 変換** (`g_size_to_class_lut_1k[size]`)
    2. **多層 cache が既に 95%+ hit** → direct cache 追加は効果薄い
    3. **TLS 変数追加で cache pollution** リスク
    4. **期待値**: ±0% (効果とオーバーヘッドが相殺)
  - **Phase 5-B-Simple に集中** (期待: +15-23%)

  - **2つの最適化を統合**:
    1. **Dual Free Lists** (mimalloc Phase 5-B): +10-15%
       - Local free で atomic 不要 (10+ cycles 削減)
       - Cache locality 向上
    2. **Magazine 統合** (シンプル化): +3-5%
       - 3-4層 → 2層に削減
       - TLS cache line を 3-4本 → 1-2本に削減
       - Branch を 3-4回 → 1回に削減

  - **実装計画** (3-4 days):
    ```c
    // === Before (現状: 複雑) ===
    // Layer 1: HotMag (classes 0-2)
    if (g_hotmag_enable) ptr = hotmag_pop();

    // Layer 2: Hot functions (classes 0-3)
    if (g_hot_alloc_fn[cls]) ptr = tiny_hot_pop_classN();

    // Layer 3: Fast cache
    ptr = tiny_fast_pop(cls);

    // Layer 4+: Slow path (single freelist + atomic)
    ptr = hak_tiny_alloc_slow();

    // === After (Phase 5-B-Simple: シンプル) ===
    // Layer 1: Unified Magazine (統合版)
    TinyUnifiedMag* mag = &g_tls_mag[cls];
    if (mag->top > 0) return mag->items[--mag->top]; // ← 1 branch!

    // Layer 2: Slow path (Dual Free Lists)
    return tiny_alloc_slow_dual(cls);  // ← local_free (no atomic!)
    ```

  - **Dual Free Lists の核心**:
    ```c
    typedef struct TinySlab {
        // Phase 5-B: Dual Free Lists
        void* local_free;          // Local frees (no atomic!)
        _Atomic(void*) thread_free; // Remote frees (atomic)
    } TinySlab;

    // Free: Local は atomic なし！
    if (pthread_equal(slab->owner_tid, self)) {
        *(void**)ptr = slab->local_free;
        slab->local_free = ptr;  // ← No atomic! 10+ cycles 削減
    } else {
        atomic_push(&slab->thread_free, ptr);
    }

    // Migration: Batch で効率化
    if (!slab->free && slab->local_free) {
        slab->free = slab->local_free;  // Pointer swap only
        slab->local_free = NULL;
    }
    ```

  - **期待効果まとめ**:
    | 最適化 | 期待効果 | 累積 M ops/sec |
    |--------|---------|----------------|
    | Baseline | - | 16.53 |
    | Dual Free Lists | +10-15% | 18.2-19.0 |
    | Magazine 統合 | +3-5% | 18.7-20.0 |
    | Branch 削減 | +2-3% | 19.1-20.6 |
    | **合計** | **+15-23%** | **19.1-20.3 M ops/sec** 🎯 |

  - **実装ステップ**:
    - **Step 1** (Day 1): Unified Magazine 実装 & benchmark
    - **Step 2** (Day 2): Dual Free Lists 追加 (TinySlab 構造変更)
    - **Step 3** (Day 3): Free path 書き換え (local_free / thread_free 分離)
    - **Step 4** (Day 4): Migration logic & 最終 benchmark

  - **削減される TLS 変数**:
    ```c
    // Before (~1600 bytes + flags)
    __thread TinyHotMag g_tls_hot_mag[8];      // 1024 bytes
    __thread void* g_fast_head[8];              // 64 bytes
    __thread uint16_t g_fast_count[8];         // 16 bytes
    __thread TinyQuickSlot g_tls_quick[8];     // 512 bytes

    // After (2048 bytes のみ)
    __thread TinyUnifiedMag g_tls_mag[8];      // 2048 bytes
    ```
- ❌ **Phase 5-A失敗**: **-3~-7.7%** (16.53 → 15.25-16.04 M ops/sec) 💥
  - **実装**: Global `slabs_direct[129]` でO(1) direct page cache
  - **結果**: 性能**大幅悪化**（期待+15-20% → 実際-3~-7.7%）
  - **根本原因**: **Thread-local vs Global の設計ミス**
    ```c
    // hakmem_tiny.h - 間違った実装
    typedef struct {
        TinySlab* slabs_direct[129];  // ❌ Global = 全threadが共有
    } TinyPool;  // g_tiny_pool は global

    // mimalloc - 正しい実装
    typedef struct mi_heap_s {
        mi_page_t* pages_free_direct[129];  // ✅ Heap ごと = thread-local
    } mi_heap_t;  // __thread mi_heap_t* heap
    ```
  - **性能悪化の3つの要因**:
    1. **pthread_self() オーバーヘッド**: 毎回 `tiny_self_pt()` syscall (~20-40 cycles)
    2. **Remote slab hit**: Global cache が他 thread の slab を指す
       → Owner check → Cache clear → Fallback (無駄な3段階処理)
    3. **余分な分岐**: 既存 fast path の前に新たな条件分岐層を追加
  - **測定結果** (2回計測):
    - Run 1: 15.25 M ops/sec (-7.7%)
    - Run 2: 16.04 M ops/sec (-3.0%)
    - Baseline: 16.53 M ops/sec
  - **教訓**: **mimalloc の直訳は危険** - アーキテクチャ差異を理解すべき
    - mimalloc: `mi_heap_t` は thread-local → `pages_free_direct` も thread-local
    - HAKMEM: `TinyPool g_tiny_pool` は global → `slabs_direct` は全 thread 共有
  - **Revert**: 全ての Phase 5-A 変更を完全に revert (16.33 M ops/sec に復元)
  - **次の戦略**: Phase 5-A-v2 で **thread-local slabs_direct** を実装
    ```c
    // 次回の正しい実装方針
    __thread TinySlab* g_tls_slabs_direct[129];  // ✅ Thread-local
    ```
- 🎊 **Phase 5完了: 47% Gap の正体を解明！** 🔍
  - **mimalloc 完全分析**: 10,000語超の詳細レポート作成完了
  - **3つのファイル生成**:
    - `MIMALLOC_ANALYSIS_REPORT.md` - 詳細技術分析
    - `MIMALLOC_KEY_FINDINGS.md` - 要約版
    - `MIMALLOC_IMPLEMENTATION_ROADMAP.md` - 実装計画
  - **Gap の内訳判明**:
    1. **Direct Page Cache (O(1))**: +15-20% ← **最大のボトルネック！**
    2. **Dual Free Lists**: +10-15%
    3. **Branch Hints + Lazy Updates**: +5-8%
  - **重要な発見**: mimalloc も **intrusive linked list** を使用
    → Phase 3/4-A1 の「linked-list は最適」は**正しかった**！
    → Gap は**マイクロ最適化**から来る（データ構造選択ではない）
  - **Hot Path サイクル比較**:
    - mimalloc: ~20 cycles (TLS 2 + O(1) lookup 3 + Pop 5)
    - HAKMEM: ~30-35 cycles (TLS 3 + Binary search 5 + Atomic pop 15)
    - **差分: 10-15 cycles → 47% の性能差**
- 📋 **次のアクション**: Phase 5-A 実装（Direct Page Cache）
  - **期待効果**: +15-20% (16.53 → 19.0-19.8 M ops/sec)
  - **Effort**: 1-2 days
  - **Risk**: Low
- ❌ **Phase 4-A1失敗**: **-0.24%** (16.53 → 16.49 M ops/sec) 💥
  - 実装: TLS-BUMP即値化（immediate-value hot functions）
  - 結果: 性能**悪化**（期待+5-8% → 実際-0.24%）
  - 原因: **TLS-BUMPは mixed workloadで機能しない**
    ```c
    // hakmem_tiny_refill.inc.h:258
    if (meta->freelist != NULL) return NULL;  // linear mode only
    ```
  - 根本問題: bench_random_mixed (50% alloc, 50% free) では freelist が常に populated
  - **TLS-BUMPは monotonic allocationのみ有効**（連続allocのみ）
  - 教訓: **混在ワークロードでは linked-list が最適** - 追加層は純粋なオーバーヘッド
- 🚀 **Phase 4戦略決定** (2025-11-02 22:00)
  - ChatGPT Pro相談完了：構造的アプローチで+10-25%を狙う
  - 核心: 現在の6-7層を**3層に統合**（層あたり2-3ns削減）
  - 即効施策: TLS-BUMP即値化（+5-8%期待） ← **失敗！**
  - 中期施策: 小マガジン128化（+3-5%）+ 3層リファクタ（+10-15%）
  - 長期施策: Mid/Large構造改革（per-core arena + TL-Segment）
- ❌ **Phase 3失敗教訓**: **+0.24% のみ** (16.53 → 16.57 M ops/sec)
  - 実装: v3 allocator (magazine-based single-tier)
  - 原因: 既存のlinked-listが既にmagazineより最適
  - 教訓: **Linked list > Magazine array**（メモリアクセス少ない）
- ✅ **Phase 2+1完了**: **+1.8% 改善** (16.24 → 16.53 M ops/sec)
  - Phase 2: TLS range check実装 (owner_slab高速化)
  - Phase 1: free()順序変更 (Tiny → Mid MT)
  - 結果: 理論通り動作、軽微な改善 ✅
- 📋 **次のアクション**: Phase 4-A1実装開始（TLS-BUMP即値化）

**Phase 2+1の教訓:**
1. ✅ TLS range check + 順序変更は**理論通り動作**（50% overhead削減）
2. ❌ free() overheadが想定より小さかった（実測 ~8% vs 想定 ~21%）
3. 💡 **シングルスレッドでは mutex overhead は誤差レベル**
4. 🎯 さらなる改善には**malloc/alloc側**を攻めるべき（27% overhead!）

**コスト分析（Phase 2+1）:**
```
Before (Mid → Tiny):
  Mid null checks:     4 cycles
  Mid mutex (empty):  15 cycles  ← 想定より軽い！
  Tiny registry:      15 cycles
  Total:              34 cycles

After (Tiny → Mid):
  TLS check:           2 cycles
  Tiny registry:      15 cycles
  Total:              17 cycles

Savings: 17 cycles (50% 削減)
全体への影響: 17 cycles × (free overhead 8%) ≈ +2% 🎯
```

---

## 📊 最新perf分析結果 (2025-11-01)

### ベンチマーク条件
- **ワークロード**: bench_random_mixed (8-128B, 16 size classes)
- **パラメータ**: 200K cycles, 400 ws, seed=1
- **スレッド**: 1 (シングルスレッド)

### パフォーマンス比較
| Allocator | Throughput | vs mimalloc |
|-----------|------------|-------------|
| HAKMEM    | 16.46 M ops/sec | 68% |
| mimalloc  | 24.21 M ops/sec | 100% |

**Gap: 32% slower** ⚠️

### 根本原因: アロケータオーバーヘッド

| Allocator | Total Overhead | malloc/alloc | free/delete |
|-----------|----------------|--------------|-------------|
| mimalloc  | 17%            | 7.35%        | 9.77%       |
| HAKMEM    | **49%**        | 27%          | 21.64%      |

**HAKMEM は 3x のCPUサイクルを消費！**

---

## 🔴 Critical Bottlenecks (優先度順)

### 1. `free()` の無駄なMid Range チェック (Priority 1) 🔥

**問題**:
```
free(ptr)
  ↓
Lock g_mid_registry mutex        (2.29%)  ← 全freeでロック!
  ↓
Binary search g_mid_registry     (7.08%)  ← 8KB-32KB範囲チェック
  ↓
Unlock mutex                     (3.93%)
  ↓
hak_tiny_owner_slab              (4.98%)  ← 8B-1KB範囲チェック (本来これだけでOK!)
  ↓
hak_tiny_free                              ← 実際のfree
```

**無駄**: 8-128Bのワークロードなのに、全freeでMid Range (8KB-32KB) をチェック！
- mutex lock/unlock: 6.22%
- mid_lookup: 7.08%
- **合計 13.3% のオーバーヘッド** が不要

**修正方針**:
```c
free(ptr)
  ↓
Fast TLS range check (Tiny: 8B-1KB)  ← NO MUTEX, 直接チェック
  ↓ (hit: ~90% for this workload)
  hak_tiny_free
  ↓ (miss)
Check Mid registry (with mutex)
  ↓ (miss)
Check L25/other
```

**期待効果**: **~13% スループット向上** (16.46 → 18.6 M ops/sec)

---

### 2. `hak_tiny_owner_slab` の線形探索 (Priority 2) 🟡

**問題**:
- 現在: TLS slab listを線形探索 (3.50% overhead)
- mimalloc: ポインタビットパターンで高速判定

**修正方針** (mimalloc-style):
```c
// 1. Alignment check
if ((ptr & (SLAB_SIZE - 1)) != 0) return NULL;  // Not slab-aligned

// 2. TLS range check
if (ptr < tls_heap_start || ptr >= tls_heap_end) return NULL;

// 3. Direct slab header access
SlabHeader* slab = (SlabHeader*)(ptr & ~(SLAB_SIZE - 1));
return slab;
```

**期待効果**: **~3% スループット向上** (3.50% → ~0.5%)

---

### 3. `hak_tiny_alloc_slow` の複雑なフォールバック (Priority 3) 🟢

**問題**:
- 4段階フォールバック: hotmag → TLS list → superslab → magazine
- 各段階でTLS変数アクセス + 分岐

**修正方針**:
```c
// 1. TLS magazine (most common)
if (fast cache has space) return pop();

// 2. Superslab (if enabled)
if (g_use_superslab && superslab_active) return superslab_alloc();

// 3. Central refill
return refill_from_central();
```

**期待効果**: **~2-3% スループット向上**

---

### 4. 関数インライン化 (Priority 4) 🟢

**候補**:
- `hak_tiny_alloc` → `malloc` にインライン
- `hak_tiny_owner_slab` → `free` にインライン

**期待効果**: **~2% スループット向上**

---

## 🎨 Phase 2詳細設計: mimalloc-style Fast Owner Check

### 現在の問題点

**現在の `hak_tiny_owner_slab()` 実装:**
```c
TinySlab* hak_tiny_owner_slab(void* ptr) {
    int hash = registry_hash(slab_base);              // 関数呼び出し + hash計算
    for (int i = 0; i < SLAB_REGISTRY_MAX_PROBE; i++) // 最大8回ループ
        // array access + 比較 + atomic load
    if (ptr < start || ptr >= end) return NULL;       // range validation
}
```

**コスト分析:**
- **Positive lookup** (Tiny allocation): hash + 1-2 probes + range check = **~10-15 cycles**
- **Negative lookup** (非Tiny): hash + 1-2 probes = **~8-10 cycles** ← Phase 1失敗の原因！

### Phase 2新設計: Ultra-Fast Owner Check

**目標:**
- **Negative lookup**: **1-2 cycles** (現状: 8-10 cycles) → **~85% 削減** 🎯
- **Positive lookup**: **5-8 cycles** (現状: 10-15 cycles) → **~40% 削減**

**実装戦略:**
```c
// Phase 2: Ultra-fast owner check (mimalloc-style)
static inline TinySlab* hak_tiny_owner_slab_fast(void* ptr) {
    // Step 1: TLS heap range check (1-2 cycles) ← KEY OPTIMIZATION
    // Check if ptr is in this thread's Tiny heap range
    if (ptr < g_tls_tiny_min || ptr >= g_tls_tiny_max) {
        return NULL;  // Outside TLS range → FAST NEGATIVE LOOKUP! ✅
    }

    // Step 2: Slab base calculation (1 cycle)
    uintptr_t slab_base = (uintptr_t)ptr & ~(TINY_SLAB_SIZE - 1);

    // Step 3: Registry lookup (2-3 cycles)
    // Now only called for pointers IN TLS range (hit rate ~90%)
    TinySlab* slab = registry_lookup(slab_base);
    if (!slab) return NULL;

    // Step 4: Range validation (1-2 cycles)
    if (ptr < slab->base || ptr >= slab->base + TINY_SLAB_SIZE) {
        return NULL;
    }

    return slab;
}
```

**最適化ポイント:**
1. **TLS range check を最初に実行** → Negative lookup を 1-2 cycles に！
2. Registry lookup は TLS range内のみ実行 → Hit rate ~90%
3. 既存のregistry_lookupを活用 → 安全性維持

### 実装要件

**1. TLS heap range tracking:**
```c
// hakmem_tiny.h
extern __thread void* g_tls_tiny_min;
extern __thread void* g_tls_tiny_max;

// hakmem_tiny.c
__thread void* g_tls_tiny_min = (void*)UINTPTR_MAX;
__thread void* g_tls_tiny_max = NULL;

// Update on slab allocation (in allocate_new_slab)
static inline void update_tls_tiny_range(void* slab_base) {
    if (slab_base < g_tls_tiny_min) g_tls_tiny_min = slab_base;
    void* slab_end = slab_base + TINY_SLAB_SIZE;
    if (slab_end > g_tls_tiny_max) g_tls_tiny_max = slab_end;
}
```

**2. 既存コードとの互換性:**
- `hak_tiny_owner_slab()` をfast版に置き換え
- Registry lookup機構はそのまま維持 (thread-safe)
- SuperSlabは別途処理（既存通り）

### 期待効果

**Negative lookup高速化 (非Tiny allocations):**
- Before: hash (2-3 cycles) + probe (3-4 cycles) + compare = 8-10 cycles
- After: range check (1-2 cycles) = **~85% 削減** 🔥

**Positive lookup高速化 (Tiny allocations):**
- Before: hash + probe + range = 10-15 cycles
- After: range + registry + range = 5-8 cycles = **~40% 削減**

**Combined with Phase 1 (順序変更):**
```
Tiny allocations (90%):
  Before: Mid mutex (13.6%) + owner_slab (8-10 cycles)
  After:  owner_slab_fast (1-2 cycles) → Tiny free
  Savings: 13.6% × 0.9 = ~12% 🎯

Mid MT allocations (10%):
  Before: owner_slab (8-10 cycles) + Mid mutex
  After:  owner_slab_fast (1-2 cycles) + Mid mutex
  Savings: 8 cycles × 0.1 = ~0.5%

Total expected gain: ~12-13% (16.46 → 18.4-18.6 M ops/sec)
```

---

## 📋 実装タスクリスト

### ✅ Phase 1: free() チェック順序変更 - **完了 (revert含む)** ✅

**実装完了:**
- ✅ 1-1. `hakmem.c` free()のチェック順序を変更 (Tiny→Mid)
- ✅ 1-2. ベンチマーク測定: 16.34 M ops/sec (**-0.73% regression**)
- ✅ 1-3. perf再測定して原因分析: `hak_tiny_owner_slab()` が重い (8-10 cycles)
- ✅ 1-4. Phase 1を revert: 16.24 M ops/sec (baseline復帰)

**教訓:** `hak_tiny_owner_slab()` が重すぎて全freeに適用不可 → Phase 2で根本解決

---

### 🚀 Phase 2: owner_slab 高速化 - **実装中** 🚀

**目標:**
- Negative lookup: 8-10 cycles → **1-2 cycles** (~85%削減)
- Positive lookup: 10-15 cycles → **5-8 cycles** (~40%削減)
- Phase 2完了後、Phase 1再適用 → **~12-13%向上**

**タスクリスト:**

- [ ] 2-1. TLS range tracking変数追加
  - [ ] `hakmem_tiny.h`: extern宣言追加
  - [ ] `hakmem_tiny.c`: TLS変数定義
  - [ ] `allocate_new_slab()`: range更新ロジック追加

- [ ] 2-2. `hak_tiny_owner_slab_fast()` 実装
  - [ ] TLS range check (negative lookup高速化)
  - [ ] Registry lookup (既存機構活用)
  - [ ] Range validation (safety確保)

- [ ] 2-3. 既存 `hak_tiny_owner_slab()` を置き換え
  - [ ] 関数名変更 or 実装差し替え
  - [ ] 全呼び出し箇所で動作確認

- [ ] 2-4. ベンチマーク測定
  - [ ] `./bench_random_mixed_hakmem 200000 400 1`
  - [ ] 目標: ~16.24 M ops/sec (変化なし or 微増)
  - [ ] 理由: owner_slab単体では効果小、Phase 1再適用で効果発揮

- [ ] 2-5. Phase 1再適用 (順序変更)
  - [ ] `hakmem.c` free(): Tiny → Mid に変更
  - [ ] ベンチマーク測定
  - [ ] 目標: **18.4-18.6 M ops/sec (+12-13%)** 🎯

### 🎯 Phase 3: Allocation Hot Path簡素化 - **設計完了** 📐

**Status**: Phase 2+1完了 → Phase 3設計完了 (2025-11-01 22:00)

**目標**: malloc/allocのoverhead削減 (27% → 20%)
- **期待効果**: +5-10% (16.53 → 17.5-18.0 M ops/sec)
- **アプローチ**: mimalloc-style single-tier hot path

**現状分析 (perf):**
```
malloc/alloc overhead:        27%
  - hak_tiny_alloc_slow:      9.33% (複雑なフォールバック)
  - hak_tiny_alloc:           7.12% (hot path)
  - malloc wrapper:           3.67%
  - その他:                   ~7%

問題点:
  ❌ 6+段階のフォールバックチェーン
  ❌ 多数のTLS変数アクセス
  ❌ Heavy stack frame (14.05% in prologue!)
  ❌ Branch misprediction
```

**現在のフローチャート:**
```c
hak_tiny_alloc(size)
  ↓
1. size → class_idx
  ↓
2. ifdef BENCH_FASTPATH:
   - SLL head check
   - TLS Magazine check
   - SLL refill
  ↓
3. HotMag front (class <= 2)
  ↓
4. Hot alloc functions (class 0-3)
  ↓
5. tiny_fast_pop()
  ↓
6. hak_tiny_alloc_slow() ← 9.33% overhead!
   - HotMag refill
   - TLS list refill
   - SuperSlab fallback
```

**Phase 3新設計 (mimalloc-style):**
```c
void* hak_tiny_alloc_v3(size_t size) {
    // 1. Size → class (branchless)
    int class_idx = hak_tiny_size_to_class(size);
    if (__builtin_expect(class_idx < 0, 0)) return NULL;

    // 2. Single-tier TLS magazine (HOT PATH - 2-3 cycles)
    TinyTLSMag* mag = &g_tls_mags[class_idx];
    int top = mag->top;
    if (__builtin_expect(top > 0, 1)) {
        void* ptr = mag->items[--top].ptr;
        mag->top = top;
        return ptr;  // ← 最速パス！ 🚀
    }

    // 3. Refill + fallback (cold path)
    return hak_tiny_alloc_slow_v3(size, class_idx);
}

static void* __attribute__((cold, noinline))
hak_tiny_alloc_slow_v3(size_t size, int class_idx) {
    TinyTLSMag* mag = &g_tls_mags[class_idx];

    // Step 1: Try refilling magazine from SuperSlab
    if (mag_refill_from_superslab(class_idx, mag, 32) > 0) {
        return mag->items[--mag->top].ptr;
    }

    // Step 2: Allocate new SuperSlab
    return hak_tiny_alloc_superslab(class_idx);
}
```

**削減内容:**
```
Branches:       6+ → 2
TLS変数:        多数 → 1つ (mag)
Stack frame:    Heavy → Minimal (inline候補)
Hot path cycles: ~20-30 → ~5-8 (60-70%削減) 🎯
```

**タスクリスト:**

- [ ] 3-1. `hak_tiny_alloc_v3()` 実装
  - [ ] Single-tier magazine hot path
  - [ ] Branchless size-to-class
  - [ ] Minimal stack frame

- [ ] 3-2. `hak_tiny_alloc_slow_v3()` 簡素化
  - [ ] 2-tier fallback (magazine refill → superslab)
  - [ ] Remove HotMag/TLS list/fast_pop complexity
  - [ ] `__attribute__((cold, noinline))`

- [ ] 3-3. Magazine refill最適化
  - [ ] `mag_refill_from_superslab()` 専用関数
  - [ ] Batch refill (32-64 items)
  - [ ] Zero overhead on hit

- [ ] 3-4. ベンチマーク測定
  - [ ] `./bench_random_mixed_hakmem 200000 400 1`
  - [ ] 目標: **17.5-18.0 M ops/sec (+5-10%)** 🎯
  - [ ] vs mimalloc: 72-74%

---

### Phase 4: 関数インライン化 (Phase 3成功後)

**Phase 4: インライン化**
- `hak_tiny_alloc_v3` → `malloc` (force inline)
- `hak_tiny_free` → `free` (force inline)
- 目標: +2-3% (18.0-19.0 M ops/sec)

---

## 🎯 マイルストーン

| Phase | Target Throughput | Actual Result | vs mimalloc | Status |
|-------|-------------------|---------------|-------------|--------|
| Baseline | 16.24 M ops/sec | 16.24 M ops/sec | 67% | ✅ Baseline |
| ~~Phase 1 (単体)~~ | ~~18.6 M ops/sec~~ | ~~16.34 M ops/sec~~ | ~~67%~~ | ❌ **FAILED** (-0.73%) |
| Phase 2 (単体) | ~16.2 M ops/sec | 15.70 M ops/sec | 65% | ✅ **完了** (-3.3%, 予想通り) |
| **Phase 2+1 Combined** | ~~18.4-18.6 M ops/sec~~ | **16.53 M ops/sec** | **68%** | ✅ **完了** (+1.8%) |
| ~~Phase 3 (v3 alloc)~~ | ~~17.5-18.0 M ops/sec~~ | ~~16.57 M ops/sec~~ | ~~68%~~ | ❌ **FAILED** (+0.24%) |
| Phase 4 (インライン化) | 18.0-19.0 M ops/sec | - | 74-79% | ⏳ TODO |
| **Ultimate Goal** | **22-24 M ops/sec** | - | **90-100%** | 🌟 Long-term Target |

**Phase 2+1の洞察 (2025-11-01 21:30):**
- ✅ Phase 2+1は**理論通り動作** (+1.8% 改善)
- ❌ 期待値（+12-13%）との乖離は**Mid MT mutexコスト見積もり誤り**が原因
- 💡 シングルスレッド、空registryでは mutex は超軽量（~15 cycles）
- 🎯 **次の主戦場**: malloc/alloc側の27% overheadを攻める！

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## 📁 関連ドキュメント

- ✅ **perf分析レポート**: `docs/PERF_ANALYSIS_TINY_MIXED.md`
  - 詳細なボトルネック分析
  - perf annotate結果
  - 最適化ロードマップ

- 📊 **ベンチマーク比較**: 他のAIちゃんのレビュー
  - Mixed: HAKMEM 66.7% of mimalloc (weak)
  - Mid MT: HAKMEM 129.4% of mimalloc (strong)

---

## 💡 Next Action (今すぐやること)

### 最初のステップ: free() Fast TLS Check実装

```bash
# 1. hakmem.c のfree()を開いて、Fast TLS checkを追加
vim core/hakmem.c

# 2. 変更箇所
# free() の冒頭 (guard check後) に:
#   - TLS Tiny heap範囲チェック
#   - Hit時は直接 hak_tiny_free()
#   - Miss時は既存フロー

# 3. ビルド & ベンチマーク
make bench_random_mixed_hakmem
./bench_random_mixed_hakmem 200000 400 1

# 4. perf確認
perf record -F 999 -g ./bench_random_mixed_hakmem 200000 400 1
perf report --stdio -n --percent-limit 1
```

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## 🔥 モチベーション

**目標**: Tiny Mixed Workloadで mimalloc に匹敵する性能

**現状**:
- Mid MT: **138% of mimalloc** ✅ (Already winning!)
- Tiny Mixed: **68% of mimalloc** ⚠️ (Need improvement!)

**今日の目標**:
- Phase 1実装で **77% of mimalloc** (16.46 → 18.6 M ops/sec)

**Let's optimize! 🚀**

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## 🚀 Phase 4: 構造的最適化戦略（2025-11-02策定）

### 戦略概要

**目標**: mimalloc比90-100%到達（現状68% → 22-24 M ops/sec）

**核心アプローチ**: 
1. **3層への統合**（現在の6-7層を削減）
2. **TLS-BUMP即値化**（hot-class専用最適化）
3. **段階的実装**（即効 → 中期 → 長期）

### Phase 4-A: 即効施策（今週実装）

#### A-1: TLS-BUMP即値化 + hot-class強化 ⚡
**期待効果**: +5-8%（16.53 → 17.5-18.0 M ops/sec）

**実装内容**:
- `g_ultra_bump_shadow`有効化（現在無効）
- hot-class（16/32/64B）を即値化関数に書き換え
- 分岐ゼロ化（cmov版も検討）

**変更ファイル**:
- `core/hakmem_tiny_hot_pop.inc.h` - 即値化版関数
- `core/hakmem_tiny.c` - BUMP有効化
- `core/hakmem_tiny_config.c` - デフォルト設定

**コード例**:
```c
// Before (現在)
void* head = g_fast_head[class_idx];
if (head) {
    g_fast_head[class_idx] = *(void**)head;
    return head;
}

// After (A-1)
uint8_t* p = g_tls_bcur[0];
uint8_t* n = p + 16;  // ← 即値！
if (likely(n <= g_tls_bend[0])) {
    g_tls_bcur[0] = n;
    return p;  // ← 分岐1つ、TLS書き込み1回
}
return tiny_bump_refill_cold(0);  // noinline
```

#### A-2: 小マガジン容量最適化 📦
**期待効果**: +3-5%

**実装内容**:
- class 0-2（8/16/32B）: 128エントリ固定
- class 3+（64B+）: 64エントリ（現状維持）
- L1ヒット率向上、ワーキングセット最適化

**変更ファイル**:
- `core/hakmem_tiny_magazine.h` - 容量定数

### Phase 4-B: 中期施策（1-2週間）

#### B-1: 3層への統合リファクタリング 🏗️
**期待効果**: +10-15%（累積+20-25%）

**実装内容**:
```c
void* hak_tiny_alloc_v4(size_t size) {
    int k = hak_tiny_size_to_class(size);
    if (unlikely(k < 0)) return NULL;
    
    // Layer 1: TLS-BUMP (hot-class専用、即値化)
    if (g_hot_alloc_fn[k]) {
        void* p = g_hot_alloc_fn[k]();
        if (likely(p)) return p;
    }
    
    // Layer 2: 小マガジン128
    TinyTLSMag* mag = &g_tls_mags[k];
    if (likely(mag->top > 0)) {
        return mag->items[--mag->top].ptr;
    }
    
    // Layer 3: Slow (全部noinline/cold)
    return hak_tiny_alloc_slow_v4(size, k);
}
```

**削減対象**:
- ❌ HAKMEM_TINY_BENCH_FASTPATH（SLL系）
- ❌ TinyHotMag複数層
- ❌ wrapper context handling（slow pathへ）
- ❌ 過剰なTLS変数（bcur/bendのみ保持）

#### B-2: ACE簡素化（4ノブ×4状態）
**期待効果**: p95安定化、ホットパス干渉除去

**実装内容**:
- ノブ4つ: BATCH, HOT_THRESHOLD, drain_mask, slab_lg
- 状態4つ: STEADY, BURST, REMOTE_HEAVY, MEM_TIGHT
- tick=150ms、観測は1/16Kサンプル
- ホットパス完全非干渉

### Phase 4-C: 長期施策（2-4週間）

#### C-1: Mid/Large TL-Segment
**期待効果**: Mid/Large単スレで2×改善

**実装内容**:
- 4-16KBページ単位のTLバンプ
- ページ内free-list（連結生成最小化）
- ≥64KBは直map再利用キャッシュ（LRU 64本）

#### C-2: per-core arena + SPSC remote queue
**期待効果**: MT競合削減、2-3×改善

**実装内容**:
- スレッド→core固定
- cross-thread freeはSPSCリング
- allocのついでにdrain（バッチ128-256）
- レジストリcoreシャード化

### マイルストーン更新

| Phase | Target | Expected Result | vs mimalloc | Status |
|-------|--------|-----------------|-------------|---------|
| Baseline | 16.24 M | 16.24 M | 67% | ✅ Baseline |
| Phase 2+1 | 18.4-18.6 M | **16.53 M** | **68%** | ✅ 完了 (+1.8%) |
| ~~Phase 3~~ | ~~17.5-18.0 M~~ | ~~16.57 M~~ | ~~68%~~ | ❌ 失敗 (+0.24%) |
| **Phase 4-A** | **17.5-18.5 M** | - | **72-76%** | ⏳ **実装中** |
| Phase 4-B | 19.0-20.0 M | - | 78-83% | 📋 設計完了 |
| Phase 4-C | 22-24 M | - | 90-100% | 📐 構想中 |

### 48時間ロードマップ

**Day 1 (今日)**:
1. ✅ ChatGPT Pro相談完了
2. ✅ ドキュメント更新
3. 🔧 Phase 4-A1実装（TLS-BUMP即値化）
4. 🔧 ビルド & ベンチマーク

**Day 2 (明日)**:
1. 📊 Phase 4-A1結果分析
2. 🔧 Phase 4-A2実装（小マガジン128）
3. 📐 Phase 4-B詳細設計
4. 🚀 Phase 4-B実装開始判断

### 設計原則

1. **2レジスタ経路死守**: `bcur/bend`だけでalloc完結
2. **層は最小3段**: `TLS-BUMP → 小マガジン → Slow`
3. **ホット/コールド完全分離**: データもコードも64B境界分離
4. **統計はサンプルのみ**: 1/16384、ホットパスに書き込みなし
5. **ヘッダ非更新**: slowで同期、allocはTLSのみ

### 受け入れ基準

- Tiny-Hot 32/64/128B: **mimalloc ≥90-110%**
- Random Mixed: **mimalloc ≥90-105%**（p95安定）
- Mid/Large単: **≥80-100%**（段階的）
- Mid/Large MT: **×2改善** → 20-30%差まで短縮
- RSS: **予算±10%内**、MEM_TIGHTで守る

---

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## 🚀 Phase 5: mimalloc 分析 & Direct Page Cache 実装

### Phase 5 Overview

**mimalloc 分析完了 (2025-11-03):**
- 47% Gap の根本原因を特定
- 3つの詳細レポート作成
- Phase 3/4-A1 の教訓を確認: linked-list は最適

**Key Findings:**
1. **Direct Page Cache (O(1))** が最大のボトルネック: +15-20%
2. mimalloc も intrusive linked list を使用（Phase 3 の結論は正しい）
3. Gap はマイクロ最適化から来る（データ構造選択ではない）

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### Phase 5-A: Direct Page Cache 実装

**Goal:** サイズ→ページ lookup を O(log n) から O(1) に

**Current (HAKMEM):**
```c
// Binary search through size classes - O(log n)
int class_idx = hak_tiny_size_to_class(size);  // 3-5 comparisons
TinySlab* slab = g_tiny_pool.free_slabs[class_idx];
```

**Target (mimalloc-style):**
```c
// Direct array index - O(1)
TinySlab* slab = g_tiny_pool.slabs_direct[size >> 3];  // 1 cycle!
```

**Implementation Plan:**

**5-A-1. データ構造拡張**
```c
// core/hakmem_tiny.h
typedef struct {
  TinySlab* free_slabs[TINY_NUM_CLASSES];  // Existing
  TinySlab* full_slabs[TINY_NUM_CLASSES];  // Existing
  TinySlab* slabs_direct[129];             // NEW: Direct cache (8-1024B)
  // ... existing fields
} TinyPool;
```

**5-A-2. Direct cache の更新**
```c
// Slab allocation時に direct cache を populate
static TinySlab* allocate_new_slab(int class_idx) {
  TinySlab* slab = /* ... existing allocation ... */;
  
  // NEW: Populate direct cache for this size class
  size_t block_size = g_tiny_class_sizes[class_idx];
  for (size_t sz = block_size; sz < block_size + 8 && sz <= 1024; sz++) {
    int idx = sz >> 3;  // size / 8
    if (g_tiny_pool.slabs_direct[idx] == NULL) {
      g_tiny_pool.slabs_direct[idx] = slab;
    }
  }
  
  return slab;
}

// Slab exhaustion時に direct cache をクリア
static void move_to_full_list(int class_idx, TinySlab* slab) {
  /* ... existing code ... */
  
  // NEW: Clear direct cache entries pointing to this slab
  for (int i = 0; i < 129; i++) {
    if (g_tiny_pool.slabs_direct[i] == slab) {
      g_tiny_pool.slabs_direct[i] = NULL;
    }
  }
}
```

**5-A-3. Hot path 書き換え**
```c
void* hak_tiny_alloc(size_t size) {
  if (size > 1024 || size == 0) return NULL;
  
  // NEW: O(1) direct cache lookup
  int idx = size >> 3;  // size / 8
  TinySlab* slab = g_tiny_pool.slabs_direct[idx];
  
  if (__builtin_expect(slab != NULL, 1)) {
    // Fast path: direct cache hit
    void* ptr = pop_from_slab(slab);
    if (__builtin_expect(ptr != NULL, 1)) {
      return ptr;  // ← 5 cycles saved!
    }
    // Slab exhausted, clear cache and fallback
    g_tiny_pool.slabs_direct[idx] = NULL;
  }
  
  // Slow path: fallback to existing binary search
  int class_idx = hak_tiny_size_to_class(size);
  return hak_tiny_alloc_slow(class_idx);
}
```

**Expected Results:**
- **Cycle reduction:** 5 cycles per allocation (binary search elimination)
- **Throughput:** +15-20% (16.53 → 19.0-19.8 M ops/sec)
- **Memory overhead:** 1032 bytes (129 pointers)
- **Risk:** Low (fallback to existing path on miss)

**Timeline:** 1-2 days

---

### Phase 5-B: Dual Free Lists (Next)

**Goal:** Local/Remote free list 分離で atomic ops 削減

**Expected Results:** +10-15% additional

---

### Phase 5-C: Branch Hints + Flags (Next)

**Goal:** Predictable branch + bit-packed flags

**Expected Results:** +5-8% additional

---

## 📊 Phase 5 Roadmap

| Phase | Impact | Effort | Risk | Status |
|-------|--------|--------|------|--------|
| 5-A: Direct Cache | +15-20% | 1-2d | Low | 🔜 Next |
| 5-B: Dual Free Lists | +10-15% | 3-5d | Med | ⏳ Pending |
| 5-C: Branch Hints | +5-8% | 1-2d | Low | ⏳ Pending |
| **Total** | **+45%** | **1-2w** | **Low** | **16.53 → 24.0 M ops/sec** |


---

## 🚀 Phase 6: Learning-Based Tiny Allocator (2025-11-02~)

### 戦略: "Simple Front + Smart Back" (Mid-Large HAKX の真似)

**背景:**
- Phase 5-B 失敗: Magazine unification で -71% 💀
- 包括的ベンチマークで根本原因特定: **Fast path が複雑すぎる**
- Mid-Large HAKX は +171% で成功 → 同じアプローチを Tiny に適用

### 目標
- **Phase 1 (1週間)**: Ultra-Simple Fast Path → System の 70-80% (95-108 M ops/sec)
- **Phase 2 (1週間)**: 学習層追加 → System の 80-90% (108-122 M ops/sec)
- **Phase 3 (1週間)**: メモリ効率最適化 → System 同等速度 + メモリで勝つ 🏆

### 設計コンセプト

#### Front: Ultra-Simple (System tcache 風)
```c
void* hak_tiny_alloc(size_t size) {
    int cls = size_to_class_inline(size);
    void** head = &g_tls_cache[cls];
    void* ptr = *head;
    if (ptr) {
        *head = *(void**)ptr;  // 3-4 命令のみ!
        return ptr;
    }
    return hak_tiny_alloc_slow_adaptive(size, cls);
}
```

#### Back: Smart (学習層)
- **Class Hotness Tracking**: どのサイズが hot/cold か学習
- **動的キャッシュ容量調整**: Hot → 256 slots, Cold → 16 slots
- **Adaptive Refill Count**: Miss rate に応じて 16-128 blocks

### Phase 1: Ultra-Simple Fast Path (進行中)

**実装内容:**
1. `core/hakmem_tiny_simple.c` 新規作成
2. TLS Free List ベースの fast path (3-4 命令)
3. SuperSlab からの refill (既存を流用)

**ファイル:**
- `core/hakmem_tiny_simple.c` - シンプル版 Tiny allocator
- `core/hakmem_tiny_simple.h` - ヘッダ

**ベンチマーク:**
- `bench_tiny_hot` で測定
- 目標: System の 70-80%

### 成功の鍵

1. **Fast path を System tcache と同等に** (3-4 命令)
2. **学習層で差別化** (動的容量調整)
3. **Mid-Large の成功パターンを適用** (+171% の実績)

### 関連ドキュメント
- [`benchmarks/results/TINY_PERFORMANCE_ANALYSIS.md`](benchmarks/results/TINY_PERFORMANCE_ANALYSIS.md) - 根本原因分析
- [`benchmarks/results/BENCHMARK_SUMMARY_2025_11_02.md`](benchmarks/results/BENCHMARK_SUMMARY_2025_11_02.md) - 包括的ベンチマーク結果