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hakmem/LARSON_PERFORMANCE_ANALYSIS_2025_11_05.md
Claude f0c87d0cac Add Larson performance analysis and optimized profile
Ultrathink analysis reveals root cause of 4x performance gap:

Key Findings:
- Single-thread: HAKMEM 0.46M ops/s vs system 4.29M ops/s (10.7%)
- Multi-thread: HAKMEM 1.81M ops/s vs system 7.23M ops/s (25.0%)
- Root cause: malloc() entry point has 8+ branch checks
- Bottleneck: Fast Path is structurally complex vs system tcache

Files Added:
- LARSON_PERFORMANCE_ANALYSIS_2025_11_05.md: Detailed analysis with 3 optimization strategies
- scripts/profiles/tinyhot_optimized.env: CLAUDE.md-based optimized config

Proposed Solutions:
- Option A: Optimize malloc() guard checks (+200-400% expected)
- Option B: Improve refill efficiency (+30-50% expected)
- Option C: Complete Fast Path simplification (+400-800% expected)

Target: Achieve 60-80% of system malloc performance
2025-11-05 04:03:10 +00:00

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# Larson Benchmark Performance Analysis - 2025-11-05
## 🎯 Executive Summary
**HAKMEM は system malloc の 25% (threads=4) / 10.7% (threads=1) しか出ていない**
- **Root Cause**: Fast Path 自体が複雑(シングルスレッドで既に 10倍遅い
- **Bottleneck**: malloc() エントリーポイントの 8+ 分岐チェック
- **Impact**: Larson benchmark で致命的な性能低下
---
## 📊 測定結果
### 性能比較 (Larson benchmark, size=8-128B)
| 測定条件 | HAKMEM | system malloc | HAKMEM/system |
|----------|--------|---------------|---------------|
| **Single-thread (threads=1)** | **0.46M ops/s** | **4.29M ops/s** | **10.7%** 💀 |
| Multi-thread (threads=4) | 1.81M ops/s | 7.23M ops/s | 25.0% |
| **Performance Gap** | - | - | **-75% @ MT, -89% @ ST** |
### A/B テスト結果 (threads=4)
| Profile | Throughput | vs system | 設定の違い |
|---------|-----------|-----------|-----------|
| tinyhot_tput | 1.81M ops/s | 25.0% | Fast Cap 64, Adopt ON |
| tinyhot_best | 1.76M ops/s | 24.4% | Fast Cap 16, TLS List OFF |
| tinyhot_noadopt | 1.73M ops/s | 23.9% | Adopt OFF |
| tinyhot_sll256 | 1.38M ops/s | 19.1% | SLL Cap 256 |
| tinyhot_optimized | 1.23M ops/s | 17.0% | Fast Cap 16, Magazine OFF |
**結論**: プロファイル調整では改善せず(-3.9% ~ +0.6% の微差)
---
## 🔬 Root Cause Analysis
### 問題1: malloc() エントリーポイントが複雑 (Primary Bottleneck)
**Location**: `core/hakmem.c:1250-1316`
**System tcache との比較:**
| System tcache | HAKMEM malloc() |
|---------------|----------------|
| 0 branches | **8+ branches** (毎回実行) |
| 3-4 instructions | 50+ instructions |
| 直接 tcache pop | 多段階チェック → Fast Path |
**Overhead 分析:**
```c
void* malloc(size_t size) {
// Branch 1: Recursion guard
if (g_hakmem_lock_depth > 0) { return __libc_malloc(size); }
// Branch 2: Initialization guard
if (g_initializing != 0) { return __libc_malloc(size); }
// Branch 3: Force libc check
if (hak_force_libc_alloc()) { return __libc_malloc(size); }
// Branch 4: LD_PRELOAD mode check (getenv呼び出しの可能性)
int ld_mode = hak_ld_env_mode();
// Branch 5-8: jemalloc, initialization, LD_SAFE, size check...
// ↓ ようやく Fast Path
#ifdef HAKMEM_TINY_FAST_PATH
void* ptr = tiny_fast_alloc(size);
#endif
}
```
**推定コスト**: 8 branches × 5 cycles/branch = **40 cycles overhead** (system tcache は 0)
---
### 問題2: Fast Path の階層が深い
**HAKMEM 呼び出し経路:**
```
malloc() [8+ branches]
tiny_fast_alloc() [class mapping]
g_tiny_fast_cache[class] pop [3-4 instructions]
↓ (cache miss)
tiny_fast_refill() [function call overhead]
for (i=0; i<16; i++) [loop]
hak_tiny_alloc() [複雑な内部処理]
```
**System tcache 呼び出し経路:**
```
malloc()
tcache[class] pop [3-4 instructions]
↓ (cache miss)
_int_malloc() [chunk from bin]
```
**差分**: HAKMEM は 4-5 階層、system は 2 階層
---
### 問題3: Refill コストが高い
**Location**: `core/tiny_fastcache.c:58-78`
**現在の実装:**
```c
// Batch refill: 16個を個別に取得
for (int i = 0; i < TINY_FAST_REFILL_BATCH; i++) {
void* ptr = hak_tiny_alloc(size); // 関数呼び出し × 16
*(void**)ptr = g_tiny_fast_cache[class_idx];
g_tiny_fast_cache[class_idx] = ptr;
}
```
**問題点:**
- `hak_tiny_alloc()` を 16 回呼ぶ(関数呼び出しオーバーヘッド)
- 各呼び出しで内部の Magazine/SuperSlab を経由
- Larson は malloc/free が頻繁 → refill も頻繁 → コスト増大
**推定コスト**: 16 calls × 100 cycles/call = **1,600 cycles** (system tcache は ~200 cycles)
---
## 💡 改善案
### Option A: malloc() ガードチェック最適化 ⭐⭐⭐⭐
**Goal**: 分岐数を 8+ → 2-3 に削減
**Implementation:**
```c
void* malloc(size_t size) {
// Fast path: 初期化済み & Tiny サイズ
if (__builtin_expect(g_initialized && size <= 128, 1)) {
// Direct inline TLS cache access (0 extra branches!)
int cls = size_to_class_inline(size);
void* head = g_tls_cache[cls];
if (head) {
g_tls_cache[cls] = *(void**)head;
return head; // 🚀 3-4 instructions total
}
// Cache miss → refill
return tiny_fast_refill(cls);
}
// Slow path: 既存のチェック群 (初回のみ or 非 Tiny サイズ)
if (g_hakmem_lock_depth > 0) { return __libc_malloc(size); }
// ... 他のチェック
}
```
**Expected Improvement**: +200-400% (0.46M → 1.4-2.3M ops/s @ threads=1)
**Risk**: Low (分岐を並び替えるだけ)
**Effort**: 3-5 days
---
### Option B: Refill 効率化 ⭐⭐⭐
**Goal**: Refill コストを 1,600 cycles → 200 cycles に削減
**Implementation:**
```c
void* tiny_fast_refill(int class_idx) {
// Before: hak_tiny_alloc() を 16 回呼ぶ
// After: SuperSlab から直接 batch 取得
void* batch[64];
int count = superslab_batch_alloc(class_idx, batch, 64);
// Push to cache in one pass
for (int i = 0; i < count; i++) {
*(void**)batch[i] = g_tls_cache[class_idx];
g_tls_cache[class_idx] = batch[i];
}
// Pop one for caller
void* result = g_tls_cache[class_idx];
g_tls_cache[class_idx] = *(void**)result;
return result;
}
```
**Expected Improvement**: +30-50% (追加効果)
**Risk**: Medium (SuperSlab への batch API 追加が必要)
**Effort**: 5-7 days
---
### Option C: Fast Path 完全単純化 (Ultimate) ⭐⭐⭐⭐⭐
**Goal**: System tcache と同等の設計 (3-4 instructions)
**Implementation:**
```c
// 1. malloc() を完全に書き直し
void* malloc(size_t size) {
// Ultra-fast path: 条件チェック最小化
if (__builtin_expect(size <= 128, 1)) {
return tiny_ultra_fast_alloc(size);
}
// Slow path (非 Tiny)
return hak_alloc_at(size, HAK_CALLSITE());
}
// 2. Ultra-fast allocator (inline)
static inline void* tiny_ultra_fast_alloc(size_t size) {
int cls = size_to_class_inline(size);
void* head = g_tls_cache[cls];
if (__builtin_expect(head != NULL, 1)) {
g_tls_cache[cls] = *(void**)head;
return head; // HIT: 3-4 instructions
}
// MISS: refill
return tiny_ultra_fast_refill(cls);
}
```
**Expected Improvement**: +400-800% (0.46M → 2.3-4.1M ops/s @ threads=1)
**Risk**: Medium-High (malloc() 全体の再設計)
**Effort**: 1-2 weeks
---
## 🎯 推奨アクション
### Phase 1 (1週間): Option A (ガードチェック最適化)
**Priority**: High
**Impact**: High (+200-400%)
**Risk**: Low
**Steps:**
1. `g_initialized` をキャッシュ化TLS 変数)
2. Fast path を最優先に移動
3. 分岐予測ヒントを追加 (`__builtin_expect`)
**Success Criteria**: 0.46M → 1.4M ops/s @ threads=1 (+200%)
---
### Phase 2 (3-5日): Option B (Refill 効率化)
**Priority**: Medium
**Impact**: Medium (+30-50%)
**Risk**: Medium
**Steps:**
1. `superslab_batch_alloc()` API を実装
2. `tiny_fast_refill()` を書き直し
3. A/B テストで効果確認
**Success Criteria**: 追加 +30% (1.4M → 1.8M ops/s @ threads=1)
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### Phase 3 (1-2週間): Option C (Fast Path 完全単純化)
**Priority**: High (Long-term)
**Impact**: Very High (+400-800%)
**Risk**: Medium-High
**Steps:**
1. `malloc()` を完全に書き直し
2. System tcache と同等の設計
3. 段階的リリースfeature flag で切り替え)
**Success Criteria**: 2.3-4.1M ops/s @ threads=1 (system の 54-95%)
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## 📚 参考資料
### 既存の最適化 (CLAUDE.md より)
**Phase 6-1.7 (Box Refactor):**
- 達成: 1.68M → 2.75M ops/s (+64%)
- 手法: TLS freelist 直接 pop、Batch Refill
- **しかし**: これでも system の 25% しか出ていない
**Phase 6-2.1 (P0 Optimization):**
- 達成: superslab_refill の O(n) → O(1) 化
- 効果: 内部 -12% だが全体効果は限定的
- **教訓**: Bottleneck は malloc() エントリーポイント
### System tcache 仕様
**GNU libc tcache (per-thread cache):**
- 64 bins (16B - 1024B)
- 7 blocks per bin (default)
- **Fast path**: 3-4 instructions (no lock, no branch)
- **Refill**: _int_malloc() から chunk を取得
**mimalloc:**
- Free list per size class
- Thread-local pages
- **Fast path**: 4-5 instructions
- **Refill**: Page から batch 取得
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## 🔍 関連ファイル
- `core/hakmem.c:1250-1316` - malloc() エントリーポイント
- `core/tiny_fastcache.c:41-88` - Fast Path refill
- `core/tiny_alloc_fast.inc.h` - Box 5 Fast Path 実装
- `scripts/profiles/tinyhot_*.env` - A/B テスト用プロファイル
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## 📝 結論
**HAKMEM の Larson 性能低下(-75%は、Fast Path の構造的な問題が原因。**
1.**Root Cause 特定**: シングルスレッドで 10.7% しか出ていない
2.**Bottleneck 特定**: malloc() エントリーポイントの 8+ 分岐
3.**解決策提案**: Option A (分岐削減) で +200-400% 改善可能
**次のステップ**: Option A の実装を開始 → Phase 1 で 0.46M → 1.4M ops/s を達成
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**Date**: 2025-11-05
**Author**: Claude (Ultrathink Analysis Mode)
**Status**: Analysis Complete ✅