hakmem/CURRENT_TASK.md

CURRENT TASK (Phase 14–26 Snapshot) – Tiny / Mid / ExternalGuard / Unified Cache / Front Gate

Last Updated: 2025-11-17 Owner: ChatGPT → Phase 23/25/26 実装完了: Claude Code Size: 約 350 行（Claude 用コンテキスト簡略版）

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🎉 Phase 26: Front Gate Unification - 完了 (2025-11-17)

成果: Random Mixed 256B ベンチマーク +12.9% 改善 (11.33M → 12.79M ops/s)

Phase 26: Front Gate Unification (ChatGPT先生提案)

• 設計: malloc → hak_alloc_at (236行) → wrapper → tiny_alloc_fast の 3層オーバーヘッド削減
• 実装: core/front/malloc_tiny_fast.h + core/box/hak_wrappers.inc.h 統合
• 戦略: Tiny範囲（≤1024B）専用の単層直行経路、Phase 23 Unified Cache 活用
• ENV: HAKMEM_FRONT_GATE_UNIFIED=1 でデフォルトOFF → 本番投入推奨

Phase 26 実装詳細

malloc_tiny_fast() (alloc fast path):

1. size → class_idx (inline table lookup, 1-2 instructions)
2. unified_cache_pop_or_refill(class_idx) (Phase 23 tcache, 2-3 cache misses)
3. Write header + return USER pointer (2-3 instructions)
Total: 8-10 instructions (vs 3-layer cascade: 236 lines routing + diagnostics)

free_tiny_fast() (free fast path):

1. Page boundary guard (offset_in_page == 0 → return 0)
2. Read header + validate Tiny magic (0xa0-0xa7)
3. unified_cache_push(class_idx, base) (Phase 23 tcache, 2-3 cache misses)
Total: 6-8 instructions (vs classify_ptr + hak_free_at routing)

Phase 26 修正したバグ

1. 初期化バグ: Phase 26 fast path が hak_init() をバイパス → if (!g_initialized) hak_init() 追加
2. ページ境界SEGV: free_tiny_fast() がページ先頭 (offset==0) で前ページ読み → ガード追加

   uintptr_t off = (uintptr_t)ptr & 0xFFFu;
   if (off == 0) return 0;  // Page-aligned → 通常 free 経路へ
   

A/B ベンチマーク結果 (Random Mixed 256B, 100K iterations)

Configuration	Run 1	Run 2	Run 3	Average	vs Baseline
Phase 26 OFF	11.21M	11.02M	11.76M	11.33M ops/s	Baseline
Phase 26 ON	13.21M	12.55M	12.62M	12.79M ops/s	+12.9% 🎯

ChatGPT先生の予測: +10-15% (3層オーバーヘッド削減による改善) 実測結果: +12.9% ← 予測ど真ん中！ 🎯

本番推奨設定 (Phase 23 + Phase 26 組み合わせ)

export HAKMEM_TINY_UNIFIED_CACHE=1     # Phase 23: Hot_2048がデフォルト
export HAKMEM_FRONT_GATE_UNIFIED=1     # Phase 26: Front Gate Unification
./out/release/bench_random_mixed_hakmem
# Expected: 12.79M ops/s (+27.8% vs Phase 23前のbaseline 10.0M ops/s)

主要ファイル:

• core/front/malloc_tiny_fast.h - Phase 26 single-layer malloc/free implementation
• core/box/hak_wrappers.inc.h:128-143 - Phase 26 fast path integration (malloc)
• core/box/hak_wrappers.inc.h:179-190 - Phase 26 fast path integration (free)

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🎉 Phase 23/25: Unified Frontend Cache - 完了 (2025-11-17)

成果: Random Mixed 256B ベンチマーク +7.3% 改善 (10.58M → 11.35M ops/s)

Phase 23: Unified Cache Implementation

• 設計: tcache-style single-layer frontend (Ring → FastCache → SFC → SLL の 4 層を 1 層に統合)
• 実装: core/front/tiny_unified_cache.{h,c} - Array-based ring buffer (2-3 cache misses)
• 統合: Alloc path (tiny_alloc_fast.inc.h:621-633) + Free path (hak_free_api.inc.h)
• ENV: HAKMEM_TINY_UNIFIED_CACHE=1 でデフォルトOFF → Hot_2048設定で本番投入

Phase 23 Capacity Optimization (Hot_2048)

• Task Agent: 10 configurations × 3 runs = 35 benchmarks
• 最適設定: C2/C3 (128B/256B) = 2048 slots, 他 = 64 slots
• 根拠: Hot-class優先戦略が+6.2%の追加改善（vs All_128）
• メモリ: ~1.1MB cache overhead (C2/C3 に集中配置)

Phase 25-A: Header Read Optimization (+2.2%)

• 削減: FG_DOMAIN_TINY の重複 header read を除去
• L1 hit: 2回目の header read は L1 cache hit (~1 cycle) → 効果限定的

Phase 25-B-1: Promote-on-Full (REVERTED, -4.0%)

• 失敗: Smart promotion logic が overhead > benefit
• 教訓: Clever ≠ Fast、incremental最適化は限界に達した

Debug Log修正 (性能改善)

• 修正箇所: core/tiny_refill_opt.h:316-326, core/box/ss_hot_prewarm_box.c:143-146
• 問題: [C2_CARVE] / [BOX_SS_HOT_PREWARM] が Release build で常時出力
• 解決: #if !HAKMEM_BUILD_RELEASE で囲み、stderr負荷を除去

本番推奨設定

export HAKMEM_TINY_UNIFIED_CACHE=1  # Hot_2048がデフォルト（C2/C3=2048, 他=64）
./out/release/bench_random_mixed_hakmem

次の戦略: Phase 23でfrontend最適化は限界、Phase 12 Shared SuperSlab Pool (backend根本解決) へ進む

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1. 全体の現在地（どこまで終わっているか）

• Tiny (0–1023B)

  • NEW 3-layer front（bump / small_mag / slow）安定。
  • TinyHeapV2: 「alloc フロント＋統計」は実装済みだが、実運用は C2/C3 を UltraHot に委譲。
  • TinyUltraHot（Phase 14）:
    • C2/C3（16B/32B）専用 L0 ultra-fast path（Stealing モデル）。
    • 固定サイズベンチで +16〜36% 改善、hit 率 ≈ 100%。
  • Box 分離（Phase 15）:
    • free ラッパが外部ポインタまで hak_free_at に投げていた問題を修正。
    • BenchMeta（slots など）→ 直接 __libc_free、CoreAlloc（Tiny/Mid）→ hak_free_at の二段構えに整理。

• Mid / PoolTLS（1KB–32KB）

  • PoolTLS Phase 完了（Mid-Large MT ベンチ）
    • ~10.6M ops/s（system malloc より速い構成あり）。
    • lock contention（futex 68%）を lock-free MPSC + bind box で大幅削減。
  • GAP 修正（Tiny 1023B / Mid 1KB〜）:
    • TINY_MAX_SIZE=1023 / MID_MIN_SIZE=1024 で 1KB–8KB の「誰も扱わない帯」は解消済み。

• Shared SuperSlab Pool（Phase 12 – SP-SLOT Box）

  • 1 SuperSlab : 多 class 共有 + SLOT_UNUSED/ACTIVE/EMPTY 追跡。
  • SuperSlab 数: 877 → 72（-92%）、mmap/munmap: -48%、Throughput: +131%。
  • Lock contention P0-5 まで実装済み（Stage 2 lock-free claiming）。

• ExternalGuard（Phase 15）

  • UNKNOWN ポインタ（Tiny/Pool/Mid/L25/registry どこでも捕まらないもの）を最後の箱で扱う。
  • 挙動:
    • hak_super_lookup など全て miss → mincore でページ確認 → 原則「解放せず leak 扱い（安全優先）」。
  • Phase 15 修正で:
    • BenchMeta のポインタを CoreAlloc に渡さなくなり、UNKNOWN 呼び出し回数が激減。
    • mincore の CPU 負荷もベンチではほぼ無視できるレベルまで縮小。

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2. Tiny 性能の現状（Phase 14–15 時点）

2.1 Fixed-size Tiny ベンチ（HAKMEM vs System）

Phase 21-1: Ring Cache Implementation (C2/C3/C5) (2025-11-16) 🎯

• Goal: Eliminate pointer chasing in TLS SLL by using array-based ring buffer cache
• Strategy: 3-layer hierarchy (Ring L0 → SLL L1 → SuperSlab L2)
• Implementation:
  • Added TinyRingCache struct with power-of-2 ring buffer (128 slots default)
  • Implemented ring_cache_pop/push for ultra-fast alloc/free (1-2 instructions)
  • Extended to C2 (32B), C3 (64B), C5 (256B) size classes
  • ENV variables: HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE=1, HAKMEM_TINY_HOT_RING_C2/C3/C5=128
• Results (bench_random_mixed_hakmem 500K, 256B workload):
  • Baseline (Ring OFF): 20.18M ops/s
  • C2/C3 Ring: 21.15M ops/s (+4.8% improvement) ✅
  • C2/C3/C5 Ring: 21.18M ops/s (+5.0% total improvement) ✅
• Analysis:
  • C2/C3 provide most of the gain (small sizes are hottest)
  • C5 addition provides marginal benefit (+0.03M ops/s)
  • Implementation complete and stable
• Files Modified:
  • core/front/tiny_ring_cache.h/c - Ring buffer implementation
  • core/tiny_alloc_fast.inc.h - Alloc path integration
  • core/tiny_free_fast_v2.inc.h - Free path integration (line 154-160)

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Phase 21-1-D: Ring Cache Default ON (2025-11-16) 🚀

• Goal: Enable Ring Cache by default for production use (remove ENV gating)
• Implementation: 1-line change in core/front/tiny_ring_cache.h:72
  • Changed logic: g_enable = (e && *e == '0') ? 0 : 1; // DEFAULT: ON
  • ENV=0 disables, ENV unset or ENV=1 enables
• Results (bench_random_mixed_hakmem 500K, 256B workload, 3-run average):
  • Ring ON (default): 20.31M ops/s (baseline)
  • Ring OFF (ENV=0): 19.30M ops/s
  • Improvement: +5.2% (+1.01M ops/s) ✅
• Impact: Ring Cache now active in all builds without manual ENV configuration

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Performance Bottleneck Analysis (Task-sensei Report, 2025-11-16) 🔍

Root Cause: Cache Misses (6.6x worse than System malloc)

• L1 D-cache miss rate: HAKMEM 5.15% vs System 0.78% → 6.6x higher
• IPC (instructions/cycle): HAKMEM 0.52 vs System 1.43 → 2.75x worse
• Branch miss rate: HAKMEM 11.86% vs System 4.77% → 2.5x higher
• Per-operation cost: HAKMEM 8-10 cache misses vs System 2-3 cache misses

Problem: 4-5 Layer Frontend Cascade

Random Mixed allocation flow:
  Ring (L0) miss → FastCache (L1) miss → SFC (L2) miss → TLS SLL (L3) miss → SuperSlab refill (L4)
  = 8-10 cache misses per allocation (each layer = 2 misses: head + next pointer)

System malloc tcache: 2-3 cache misses (single-layer array-based bins)

Improvement Roadmap (Target: 48-77M ops/s, System比 53-86%):

1. P1 (Done): Ring Cache default ON → +5.2% (20.3M ops/s) ✅
2. P2 (Next): Unified Frontend Cache (flatten 4-5 layers → 1 layer) → +50-100% (30-40M expected)
3. P3: Adaptive refill optimization → +20-30%
4. P4: Branchless dispatch table → +10-15%
5. P5: Metadata locality optimization → +15-20%

Conservative Target: 48M ops/s (+136% vs current, 53% of System) Optimistic Target: 77M ops/s (+279% vs current, 86% of System)

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Phase 22: Lazy Per-Class Initialization (2025-11-16) 🚀

• Goal: Cold-start page faultを削減 (ChatGPT分析: hak_tiny_init() → 94.94% of page faults)
• Strategy: Eager init (全8クラス初期化) → Lazy init (使用クラスのみ初期化)
• Results (bench_random_mixed_hakmem 500K, 256B workload):
  • Cold-start: 18.1M ops/s (Phase 21-1: 16.2M) → +12% improvement ✅
  • Steady-state: 25.5M ops/s (Phase 21-1: 26.1M) → -2.3% (誤差範囲)
• Key Achievement: hak_tiny_init.part.0 完全削除、未使用クラスのpage touchを回避
• Remaining Bottleneck: SuperSlab allocation時のmemset page fault (42.40%)

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📊 PERFORMANCE MAP (2025-11-16) - 全体性能俯瞰 🗺️

ベンチマーク自動化スクリプト: scripts/bench_performance_map.sh 最新結果: bench_results/performance_map/20251116_095827/

🎯 固定サイズ (16-1024B) - Tiny層の現実

Size	System	HAKMEM	Ratio	Status
16B	118.6M	50.0M	42.2%	❌ Slow
32B	103.3M	49.3M	47.7%	❌ Slow
64B	104.3M	49.2M	47.1%	❌ Slow
128B	74.0M	51.8M	70.0%	⚠️ Gap ✨
256B	115.7M	36.2M	31.3%	❌ Slow
512B	103.5M	41.5M	40.1%	❌ Slow
1024B	96.0M	47.8M	49.8%	❌ Slow

発見:

• 128Bのみ 70% (唯一Gap範囲) - 他は全て50%未満
• 256Bが最悪 31.3% - Phase 22で18.1M → 36.2Mに改善したが、systemの1/3に留まる
• 小サイズ (16-64B) 42-47% - UltraHot経由でも system の半分

🌀 Random Mixed (128B-1KB)

Allocator	ops/s	vs System
System	90.2M	100% (baseline)
Mimalloc	117.5M	130% 🏆 (systemより速い！)
HAKMEM	21.1M	23.4% ❌ (mimallocの1/5.5)

衝撃的発見:

• Mimallocは system より 30%速い
• HAKMEMは mimalloc の 1/5.5 - 巨大なギャップ

💥 CRITICAL ISSUES - Mid-Large / MT層が完全破壊

Mid-Large MT (8-32KB): ❌ CRASHED (コアダンプ)

• 原因: hkm_ace_alloc が 33KB allocation で NULL返却
• 結果: free(): invalid pointer → クラッシュ
• Mimalloc: 40.2M ops/s (system の 449%！)
• HAKMEM: 0 ops/s (動作不能)

VM Mixed: ❌ CRASHED (コアダンプ)

• System: 957K ops/s
• HAKMEM: 0 ops/s

Larson (MT churn): ❌ SEGV

• System: 3.4M ops/s
• Mimalloc: 3.4M ops/s
• HAKMEM: 0 ops/s

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🔧 Mid-Large Crash FIX (2025-11-16) ✅

Root Cause (ChatGPT分析):

• classify_ptr() が AllocHeader (Mid/Large mmap allocations) をチェックしていない
• Free wrapper が PTR_KIND_MID_LARGE ケースを処理していない
• 結果: Mid-Large ポインタが PTR_KIND_UNKNOWN → __libc_free() → free(): invalid pointer

修正内容:

1. classify_ptr() に AllocHeader チェック追加 (core/box/front_gate_classifier.c:256-271)
   • hak_header_from_user() + hak_header_validate() で HAKMEM_MAGIC 確認
   • ALLOC_METHOD_MMAP/POOL/L25_POOL → PTR_KIND_MID_LARGE 返却
2. Free wrapper に PTR_KIND_MID_LARGE ケース追加 (core/box/hak_wrappers.inc.h:181)
   • is_hakmem_owned = 1 で HAKMEM 管轄として処理

修正結果:

• Mid-Large MT (8-32KB): 0 → 10.5M ops/s (System 8.7M = 120%) 🏆
• VM Mixed: 0 → 285K ops/s (System 939K = 30.4%)
• ✅ クラッシュ完全解消、Mid-Large で system malloc を 20% 上回る

残存課題:

• ❌ random_mixed: SEGV (AllocHeader読み込みでページ境界越え)
• ❌ Larson: SEGV継続 (Tiny 8-128B 領域、別原因)

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🔧 random_mixed Crash FIX (2025-11-16) ✅

Root Cause:

• Mid-Large fix で追加した classify_ptr() の AllocHeader check が unsafe
• AllocHeader = 40 bytes → ptr - 40 がページ境界越えると SEGV
• 例: ptr = 0x7ffff6a00000 (page-aligned) → header at 0x7ffff69fffd8 (別ページ、unmapped)

修正内容 (core/box/front_gate_classifier.c:263-266):

// Safety check: Need at least HEADER_SIZE (40 bytes) before ptr
uintptr_t offset_in_page_for_hdr = (uintptr_t)ptr & 0xFFF;
if (offset_in_page_for_hdr >= HEADER_SIZE) {
    // Safe to read AllocHeader (won't cross page boundary)
    AllocHeader* hdr = hak_header_from_user(ptr);
    ...
}

修正結果:

• random_mixed: SEGV → 1.92M ops/s ✅
• ✅ Single-thread workloads 完全修復

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🔧 Larson MT Crash FIX (2025-11-16) ✅

2-Layer Problem Structure:

Layer 1: Cross-thread Free (TLS SLL Corruption)

• Root Cause: Block allocated by Thread A, freed by Thread B → pushed to B's TLS SLL
  • B allocates the block → metadata still points to A's SuperSlab → corruption
  • Poison values (0xbada55bada55bada) in TLS SLL → SEGV in tiny_alloc_fast()
• Fix (core/tiny_free_fast_v2.inc.h:176-205):
  • Made cross-thread check ALWAYS ON (removed ENV gating)
  • Check owner_tid_low on every free, route cross-thread to remote queue via tiny_free_remote_box()
• Status: ✅ FIXED - TLS SLL corruption eliminated

Layer 2: SP Metadata Capacity Limit

• Root Cause: [SP_META_CAPACITY_ERROR] Exceeded MAX_SS_METADATA_ENTRIES=2048
  • Larson rapid churn workload → 2048+ SuperSlabs → registry exhaustion → hang
• Fix (core/hakmem_shared_pool.h:122-126):
  • Increased MAX_SS_METADATA_ENTRIES from 2048 → 8192 (4x capacity)
• Status: ✅ FIXED - Larson completes successfully

Results (10 seconds, 4 threads):

• Before: 4.2TB virtual memory, 65,531 mappings, indefinite hang (kill -9 required)
• After: 6.7GB virtual (-99.84%), 424MB RSS, completes in 10-18 seconds
• Throughput: 7,387-8,499 ops/s (0.014% of system malloc 60.6M)

Layer 3: Performance Optimization (IN PROGRESS)

• Cross-thread check adds SuperSlab lookup on every free (20-50 cycles overhead)
• Drain Interval Tuning (2025-11-16):
  • Baseline (drain=2048): 7,663 ops/s
  • Moderate (drain=1024): 8,514 ops/s (+11.1%) ✅
  • Aggressive (drain=512): Core dump ❌ (too aggressive, causes crash)
• Recommendation: export HAKMEM_TINY_SLL_DRAIN_INTERVAL=1024 for stable +11% gain
• Remaining Work: LRU policy tuning (MAX_CACHED, MAX_MEMORY_MB, TTL_SEC)
• Goal: Improve from 0.014% → 80% of system malloc (currently 0.015% with drain=1024)

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📈 Summary (Performance Map 2025-11-16 17:15)

修正後の全体結果:

• ✅ Competitive (≥80%): 0/10 benchmarks (0%)
• ⚠️ Gap (50-80%): 1/10 benchmarks (10%) ← 64B固定のみ 53.6%
• ❌ Slow (<50%): 9/10 benchmarks (90%)

主要ベンチマーク:

1. Fixed-size (16-1024B): 38.5-53.6% of system (64B が最良)
2. Random Mixed (128-1KB): 19.4M ops/s (24.0% of system)
3. Mid-Large MT (8-32KB): 891K ops/s (12.1% of system, crash 修正済み ✅)
4. VM Mixed: 275K ops/s (30.7% of system, crash 修正済み ✅)
5. Larson (MT churn): 7.4-8.5K ops/s (0.014% of system, crash 修正済み ✅, 性能最適化は Layer 3 で対応予定)

優先課題 (2025-11-16 更新):

1. ✅ 完了: Mid-Large crash 修復 (classify_ptr + AllocHeader check)
2. ✅ 完了: VM Mixed crash 修復 (Mid-Large fix で解消)
3. ✅ 完了: random_mixed crash 修復 (page boundary check)
4. 🔴 P0: Larson SP metadata limit 拡大 (2048 → 4096-8192)
5. 🟡 P1: Fixed-size 性能改善 (38-53% → 目標 80%+)
6. 🟡 P1: Random Mixed 性能改善 (24% → 目標 80%+)
7. 🟡 P1: Mid-Large MT 性能改善 (12% → 目標 80%+, mimalloc 449%が参考値)

bench_fixed_size_hakmem / bench_fixed_size_system（workset=128, 500K iterations 相当）

Size	HAKMEM (Phase 15)	System malloc	比率
128B	~16.6M ops/s	~90M ops/s	~18.5%
256B	~16.2M ops/s	~89.6M ops/s	~18.1%
512B	~15.0M ops/s	~90M ops/s	~16.6%
1024B	~15.1M ops/s	~90M ops/s	~16.8%

状態:

• クラッシュは完全解消（workset=64/128 で長尺 500K iter も安定）。
• Tiny UltraHot + 学習層 + ExternalGuard の組み合わせは「正しさ」は OK。
• 性能は system の ~16–18% レベル（約 5–6× 遅い）→ まだ大きな伸びしろあり。

2.2 C2/C3 UltraHot 専用ベンチ

固定サイズ（100K iterations, workset=128）

Size	Baseline (UltraHot OFF)	UltraHot ON	改善率	Hit Rate
16B	~40.4M ops/s	~55.0M	+36.2% 🚀	≈100%
32B	~43.5M ops/s	~50.6M	+16.3% 🚀	≈100%

Random Mixed 256B：

• Baseline: ~8.96M ops/s
• UltraHot ON: ~8.81M ops/s（-1.6%、誤差〜軽微退化）
• 理由: C2/C3 が全体の 1–2% のみ → UltraHot のメリットが平均に薄まる。

結論:

• C2/C3 UltraHot は ターゲットクラスに対しては実用級の Box。
• 他ワークロードでは「ほぼ影響なし（わずかな分岐オーバーヘッドのみ）」の範囲に収まっている。

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3. Phase 15: ExternalGuard / Domain 分離の成果

3.1 以前の問題

• free ラッパ（core/box/hak_wrappers.inc.h）が:
  • HAKMEM 所有かチェックせず、すべての free(ptr) を hak_free_at(ptr, …) に投げていた。
  • その結果:
    • ベンチ内部 slots（calloc(256, sizeof(void*)) の 2KB など）も CoreAlloc に流入。
    • classify_ptr → UNKNOWN → ExternalGuard → mincore → 「解放せず leak」と判定。
  • ベンチ観測:
    • 約 0.84% の leak（BenchMeta がどんどん漏れる）。
    • mincore が Tiny ベンチ CPU の ~13% を消費。

3.2 修正内容（Phase 15）

• free ラッパ側:
  • 軽量なドメインチェックを追加:
    • Tiny/Pool 用の header magic を安全に読んで、HAKMEM 所有の可能性があるものだけ hak_free_at へ。
    • そうでない（BenchMeta/外部）ポインタは __libc_free へ。
• ExternalGuard:
  • UNKNOWN ポインタを「解放しない（leak）」方針に明示的変更。
  • デバッグ時のみ HAKMEM_EXTERNAL_GUARD_LOG=1 で原因特定用ログを出す。

3.3 結果

• Leak 率:
  • 100K iter: 840 leaks → 0.84%
  • 500K iter: ~4200 leaks → 0.84%
  • ほぼ全部が BenchMeta / 外部ポインタであり、CoreAlloc 側の漏れではないと確認。
• 性能:
  • 256B 固定:
    • Before: 15.9M ops/s
    • After: 16.2M ops/s（+1.9%）→ domain check オーバーヘッドは軽微、むしろ微増。
• 安定性:
  • 全サイズ（128/256/512/1024B）で 500K iter 完走（クラッシュなし）。
  • ExternalGuard 経由の「危ない free」は leak に封じ込められた。

要点:
Box 境界違反（BenchMeta→CoreAlloc 流入）はほぼ完全に解消。
ベンチでの mincore / ExternalGuard コストも許容範囲になった。

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4. Phase 16: Dynamic Tiny/Mid Boundary A/B Testing（2025-11-16完了）

4.1 実装内容

ENV変数でTiny/Mid境界を動的調整可能にする機能を追加：

• HAKMEM_TINY_MAX_CLASS=7 (デフォルト): Tiny が 0-1023B を担当
• HAKMEM_TINY_MAX_CLASS=5 (実験用): Tiny が 0-255B のみ担当

実装ファイル：

• hakmem_tiny.h/c: tiny_get_max_size() - ENV読取とクラス→サイズマッピング
• hakmem_mid_mt.h/c: mid_get_min_size() - 動的境界調整（サイズギャップ防止）
• hak_alloc_api.inc.h: 静的TINY_MAX_SIZEを動的呼び出しに変更

4.2 A/B Benchmark Results

Size	Config A (C0-C7)	Config B (C0-C5)	変化率
128B	6.34M ops/s	1.38M ops/s	-78% ❌
256B	6.34M ops/s	1.36M ops/s	-79% ❌
512B	5.55M ops/s	1.33M ops/s	-76% ❌
1024B	5.91M ops/s	1.37M ops/s	-77% ❌

4.3 発見と結論

✅ 成功: サイズギャップ修正完了（OOMクラッシュなし） ❌ 失敗: Tiny カバレッジ削減で大幅な性能劣化 (-76% ~ -79%) ⚠️ 根本原因: Mid の粗いサイズクラス (8KB/16KB/32KB) が小サイズで非効率

• Mid は 8KB ページ単位の設計 → 256B-1KB を投げると 8KB ページをほぼ数ブロックのために確保
• ページ fault・TLB・メタデータコストが相対的に巨大
• Tiny は slab + freelist で高密度 → 同じサイズでも桁違いに効率的

教訓（ChatGPT先生分析）:

1. Mid 箱の前提が「8KB〜用」になっている
   • 256B/512B/1024B では 8KB ページをほぼ1〜数個のブロックのために確保 → 非効率
2. パス長も Mid の方が長い（PoolTLS / mid registry / page 管理）
3. 「Tiny を削って Mid に任せれば軽くなる」という仮説は、現行の "8KB〜前提の Mid 設計" では成り立たない

推奨: デフォルト HAKMEM_TINY_MAX_CLASS=7 (C0-C7) を維持

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5. Phase 17: Small-Mid Allocator Box - 実験完了 ✅（2025-11-16）

5.1 目標と動機

問題: Tiny C5-C7 (256B/512B/1KB) が ~6M ops/s → system malloc の ~6.7% レベル 仮説: 専用層を作れば 2-4x 改善可能 結果: ❌ 仮説は誤り - 性能改善なし（±0-1%）

5.2 Phase 17-1: TLS Frontend Cache（Tiny delegation）

実装:

• TLS freelist（256B/512B/1KB、容量32/24/16）
• Backend: Tiny C5/C6/C7に委譲、Header変換（0xa0 → 0xb0）
• Auto-adjust: Small-Mid ON時にTinyをC0-C5に自動制限

結果:

Size	OFF	ON	変化率
256B	5.87M	6.06M	+3.3%
512B	6.02M	5.91M	-1.9%
1024B	5.58M	5.54M	-0.6%
平均	5.82M	5.84M	+0.3%

教訓: Delegation overhead = TLS savings → 正味利益ゼロ

5.3 Phase 17-2: Dedicated SuperSlab Backend

実装:

• Small-Mid専用SuperSlab pool（1MB、16 slabs/SS）
• Batch refill（8-16 blocks/refill）
• 直接0xb0 header書き込み（Tiny delegationなし）

結果:

Size	OFF	ON	変化率
256B	6.08M	5.84M	-4.1% ⚠️
512B	5.79M	5.86M	+1.2%
1024B	5.42M	5.44M	+0.4%
平均	5.76M	5.71M	-0.9%

Phase 17-1比較: Phase 17-2の方が悪化（-3.6% on 256B）

5.4 根本原因分析（ChatGPT先生 + perf profiling）

発見: 70% page fault が支配的 🔥

Perf分析:

• asm_exc_page_fault: 70% CPU時間
• 実際のallocation logic（TLS/refill）: 30% のみ
• 結論: Frontend実装は成功、Backendが重すぎる

なぜpage faultが多いか:

Small-Mid: alloc → TLS miss → refill → SuperSlab新規確保
  → mmap(1MB) → page fault 発生 → 70%のCPU消費

Tiny: alloc → TLS miss → refill → 既存warm SuperSlab使用
  → page faultなし → 高速

Small-Mid問題:

1. 新しいSuperSlabを頻繁に確保（workloadが短いため）
2. Warm SuperSlabの再利用なし（usedカウンタ減らない）
3. Batch refillのメリットよりmmap/page faultコストが大きい

5.5 Phase 17の結論と教訓

❌ Small-Mid専用層戦略は失敗:

• Phase 17-1（Frontend only）: +0.3%
• Phase 17-2（Dedicated backend）: -0.9%
• 目標（2-4x改善）: 未達成（-50-67%不足）

✅ 重要な発見:

1. Frontend（TLS/batch refill）設計はOK - 30%のみの負荷
2. 70% page fault = SuperSlab層の問題
3. Tiny (6.08M) は既に十分速い - これを超えるのは困難
4. 層の分離では性能は上がらない - Backend最適化が必要

✅ 実装の価値:

• ENV=0でゼロオーバーヘッド（branch predictor学習）
• 実験記録として価値あり（"なぜ専用層が効果なかったか"の証拠）
• Tiny最適化の邪魔にならない（完全分離アーキテクチャ）

5.6 次のステップ: SuperSlab Reuse（Phase 18候補）

ChatGPT提案: Tiny SuperSlabの最適化（Small-Mid専用層ではなく）

Box SS-Reuse（SuperSlab slab再利用箱）:

• 目標: 70% page fault → 5-10%に削減
• 戦略:
  1. meta->freelistを優先使用（現在はbump onlyで再利用なし）
  2. slabがemptyになったらshared_poolに返却
  3. 同じSuperSlab内で長く回す（新規mmap削減）
• 効果: page fault大幅削減 → 2-4x改善期待
• 実装場所: core/hakmem_tiny_superslab.c（Tiny用、Small-Midではない）

Box SS-Prewarm（事前温め箱）:

• クラスごとにSuperSlabを事前確保（Phase 11実績: +6.4%）
• page faultをbenchmark開始時に集中
• 課題: benchmark専用、実運用では無駄

推奨: Box SS-Reuse優先（実運用価値あり、根本解決）

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6. 未達成の目標・残課題（次フェーズ候補）

6.1 Tiny 性能ギャップ（System の ~18% 止まり）

現状:

• System malloc が ~90M ops/s レベルのところ、
• HAKMEM は 128〜1024B 固定で ~15–16M ops/s（約 18%）。

原因の切り分け（これまでの調査から）:

• Front（UltraHot/TinyHeapV2/TLS SLL）のパス長はかなり短縮済み。
• L1 dcache miss / instructions / branches は Phase 14 で大幅削減済みだが、
  • まだ Tiny が 0–1023B を全部抱えており、
  • 特に 512/1024B が Superslab/Pool 側のメタ負荷に効いている可能性。

候補:

• Phase 17 で実装中！ Small-Mid Box（256B〜4KB 専用箱）を設計し、Tiny/Mid の間を分離する。
  • 詳細は § 5. Phase 17 を参照

6.2 UltraHot/TinyHeapV2 の拡張 or 整理

• C2/C3 UltraHot は成功（16/32B 用）。
• C4/C5 まで拡張した試み（Phase 14-B）は:
  • Fixed-size では改善あり。
  • Random Mixed で shared_pool_acquire_slab() が 47.5% まで膨らみ、大退化。
  • 原因: Superslab/TLS 在庫のバランスを壊す「窃取カスケード」。

方針:

• UltraHot は C2/C3 専用 Box に戻す（C4/C5 は一旦対象外にする）。
• もし C4/C5 を最適化したいなら、SmallMid Box の中で別設計する。

6.3 ExternalGuard の統計と自動アラート

• 現在:
  • HAKMEM_EXTERNAL_GUARD_STATS=1 で統計を手動出力。
  • 100+ 回呼ばれたら WARNING を出すのみ。
• 構想:
  • 「ExternalGuard 呼び出しが一定閾値を超えたら、自動で簡易レポートを吐く」Box を追加。
  • 例: Top N 呼び出し元アドレス、サイズ帯、mincore 結果 など。

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7. Claude Code 君向け TODO

7.1 Phase 17: Small-Mid Allocator Box ✅ 完了（2025-11-16）

Phase 17-1: TLS Frontend Cache

• ✅ 実装完了（TLS freelist + Tiny delegation）
• ✅ A/B テスト: ±0.3%（性能改善なし）
• ✅ 教訓: Delegation overhead = TLS savings

Phase 17-2: Dedicated SuperSlab Backend

• ✅ 実装完了（専用SuperSlab pool + batch refill）
• ✅ A/B テスト: -0.9%（Phase 17-1より悪化）
• ✅ 根本原因: 70% page fault（mmap/SuperSlab確保が重い）

結論: Small-Mid専用層は性能改善なし（±0-1%）、Tiny最適化が必要

7.2 Phase 18 候補: SuperSlab Reuse（Tiny最適化）

Box SS-Reuse（最優先）:

1. meta->freelist優先使用（現状: bump only）
2. slab empty検出→shared_pool返却
3. 同じSuperSlab内で長く回す（page fault削減）
4. 目標: 70% page fault → 5-10%、性能 2-4x改善

Box SS-Prewarm（次優先）:

1. クラスごとSuperSlab事前確保
2. page faultをbenchmark開始時に集中
3. Phase 11実績: +6.4%（参考値）

Box SS-HotHint（長期）:

1. クラス別ホットSuperSlab管理
2. locality最適化（cache効率）
3. SS-Reuseとの統合

7.3 その他タスク

1. ✅ Phase 16/17 結果分析 - CURRENT_TASK.md記録完了
2. C2/C3 UltraHot コード掃除 - C4/C5関連を別Box化
3. ExternalGuard 統計自動化 - 閾値超過時レポート

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8. Phase 17 実装ログ（完了）

2025-11-16

• ✅ Phase 17-1完了: TLS Frontend + Tiny delegation

  • 実装: hakmem_smallmid.h/c, auto-adjust, routing修正
  • A/B結果: +0.3%（性能改善なし）
  • 教訓: Delegation overhead = TLS savings

• ✅ Phase 17-2完了: Dedicated SuperSlab backend

  • 実装: hakmem_smallmid_superslab.h/c, batch refill, 0xb0 header
  • A/B結果: -0.9%（Phase 17-1より悪化）
  • 根本原因: 70% page fault（ChatGPT + perf分析）

• ✅ 重要な発見:

  • Frontend（TLS/batch refill）: OK（30%のみ）
  • Backend（SuperSlab確保）: ボトルネック（70% page fault）
  • 専用層では性能上がらない → Tiny SuperSlab最適化が必要

• ✅ CURRENT_TASK.md更新: Phase 17結果 + Phase 18計画

• 🎯 次: Phase 18 Box SS-Reuse実装（Tiny SuperSlab最適化）

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9. Phase 19 実装ログ（完了） 🎉

2025-11-16

• ✅ Phase 19-1完了: Box FrontMetrics（観測）

  • 実装: core/box/front_metrics_box.h/c、全層にヒット率計測追加
  • ENV: HAKMEM_TINY_FRONT_METRICS=1, HAKMEM_TINY_FRONT_DUMP=1
  • 結果: CSV形式で per-class ヒット率レポート生成

• ✅ Phase 19-2完了: ベンチマークとヒット率分析

  • ワークロード: Random Mixed 16-1040B、50万イテレーション
  • 重要な発見:
    • HeapV2: 88-99% ヒット率（主力として機能）✅
    • UltraHot: 0.2-11.7% ヒット率（ほぼ素通り）⚠️
    • FC/SFC: 無効化済み（0%）
    • TLS SLL: fallback として 0.7-2.7% のみ

• ✅ Phase 19-3完了: Box FrontPrune（診断）

  • 実装: ENV切り替えで層を個別ON/OFF可能
  • ENV: HAKMEM_TINY_FRONT_ENABLE_ULTRAHOT=1（デフォルトOFF）
  • ENV: HAKMEM_TINY_FRONT_DISABLE_HEAPV2=1（デフォルトON）

• ✅ Phase 19-4完了: A/Bテストと最適化

  • テスト結果:

    設定	性能	vs Baseline	C2/C3 ヒット率
    Baseline（両方ON）	10.1M ops/s	-	UH=11.7%, HV2=88.3%
    HeapV2のみ	11.4M ops/s	+12.9% ⭐	HV2=99.3%, SLL=0.7%
    UltraHotのみ	6.6M ops/s	-34.4% ❌	UH=96.4% (C2), SLL=94.2% (C3)

  • 決定的結論:

    • UltraHot削除で性能向上 (+12.9%)
    • 理由: 分岐予測ミスコスト > UltraHotヒット率向上効果
    • UltraHotチェック: 88.3%のケースで無駄な分岐 → CPU分岐予測器を混乱
    • HeapV2単独の方が予測可能性が高い → 性能向上

• ✅ デフォルト設定変更: UltraHot デフォルトOFF

  • 本番推奨: UltraHot OFF（最速設定）
  • 研究用: HAKMEM_TINY_FRONT_ENABLE_ULTRAHOT=1 で有効化可能
  • コードは削除せず ENV切り替えで残す（研究・デバッグ用）

• ✅ Phase 19 成果:

  • ChatGPT先生の「観測→診断→治療」戦略が完璧に機能 🎓
  • 直感に反する発見（UltraHotが阻害要因）をデータで証明
  • A/Bテストでリスクなし確認してから最適化実施
  • 詳細: PHASE19_FRONTEND_METRICS_FINDINGS.md, PHASE19_AB_TEST_RESULTS.md

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10. Phase 20 計画: Tiny ホットパス一本化 + BenchFast モード 🎯

目標

• 性能目標: 20-30M ops/s（system malloc の 25-35%）
• 設計目標: 「箱を崩さず」に達成（研究価値を保つ）

Phase 20-1: HeapV2 を唯一の Tiny Front に（本命ホットパス一本化）

現状認識:

• C2/C3: HeapV2 が 88-99% を処理（本命）
• UltraHot: 0.2-11.7% しか当たらず、分岐の邪魔（削ると +12.9%）
• FC/SFC: 実質 OFF、TLS SLL は fallback のみ

実装方針:

1. HeapV2 を「唯一の front」として扱う:

   • C2-C5: HeapV2 → fallback だけ TLS SLL
   • 他層（UltraHot, FC, SFC）はホットパスから完全に外し、実験用に退避

2. HeapV2 の中身を徹底的に薄くする:

   • size→class 再計算を全部やめて、「class_idx を渡すだけ」にする
   • 分岐を「classごとの専用関数」かテーブルジャンプにして 1-2 本に減らす
   • header 書き込み・TLS stack 操作・return までを「6-8 命令の直線」に近づける

3. 期待効果:

   • 現在 11M ops/s → 目標 15-20M ops/s (+35-80% 改善)
   • 分岐削減 + 命令直線化 → CPU パイプライン効率向上

ENV制御:

# HeapV2専用モード（Phase 20デフォルト）
HAKMEM_TINY_FRONT_HEAPV2_ONLY=1  # UltraHot/FC/SFC完全バイパス

# 旧動作（研究用）
HAKMEM_TINY_FRONT_ENABLE_ULTRAHOT=1  # Phase 19設定

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Phase 20-2: BenchFast モードで安全コストを外す

現状認識:

• hak_free_at / classify_ptr / ExternalGuard / mincore など、 「LD_PRELOAD / 外部ライブラリから守る」層が、 ベンチでは「絶対に hakmem だけを使っている」前提の上に乗っている

実装方針:

1. ベンチ用完全信頼モード（Box BenchFast）:

   • alloc/free ともに:
     • header 1バイト で Tiny を即判定
     • Pool/Mid/L25/ExternalGuard/registry を完全にバイパス
   • 変なポインタが来たら壊れていい（ベンチ用なので）

2. ENV制御:

   HAKMEM_BENCH_FAST_MODE=1  # 安全コスト全外し
   

3. 目的:

   • 「箱全部乗せ版」と「安全コスト全外し版」の差を測る
   • 「設計そのものの限界」と「安全・汎用性のコスト」の内訳を見る
   • mimalloc と同じくらい「危ないモード」で、どこまで近づけるかを研究

4. 期待効果:

   • HeapV2専用モード: 15-20M ops/s
   • BenchFast追加: 25-30M ops/s (+65-100% vs 現状)
   • system malloc (90M ops/s) の 28-33% に到達

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Phase 20-3: SuperSlab ホットセット チューニング

現状認識:

• SS-Reuse: 再利用率 98.8%、新規 mmap 1.2% → page fault は抑えられている
• とはいえ perf ではまだ asm_exc_page_fault がでかく見える場面もある

実装方針:

1. Box SS-HotSet（どのクラスが何枚をホットに持つか計測）:

   • クラスごとの「ホット SuperSlab 数」を 1-2 枚に抑えるように class_hints をチューニング
   • precharge (HAKMEM_TINY_SS_PRECHARGE_Cn) を使って、「最初から 2 枚だけ温める」戦略を試す

2. Box SS-Compact（ホットセット圧縮）:

   • 同じ SuperSlab に複数のホットクラスを詰め込む（Phase 12 の発展）
   • 例: C2/C3 を同じ SuperSlab に配置 → キャッシュ効率向上

3. 期待効果:

   • page fault さらに削減 → +10-20% 性能向上
   • 既存の SS-Reuse/Cache 設計を、「Tiny front が見ているサイズ帯に合わせて細かく調整」

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Phase 20 実装順序

1. Phase 20-1: HeapV2 専用モード実装（優先度: 高）

   • 期待: +35-80% (11M → 15-20M ops/s)
   • 工数: 中（既存 HeapV2 をスリム化）

2. Phase 20-2: BenchFast モード実装（優先度: 中）

   • 期待: +65-100% (11M → 25-30M ops/s)
   • 工数: 中（安全層バイパス）

3. Phase 20-3: SS-HotSet チューニング（優先度: 低）

   • 期待: +10-20% 追加改善
   • 工数: 小（パラメータ調整 + 計測箱追加）

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Phase 20 成功条件

• ✅ Tiny 固定サイズで 20-30M ops/s 達成（system の 25-35%）
• ✅ 「箱を崩さず」達成（研究箱としての価値を保つ）
• ✅ ENV切り替えで「安全モード」「ベンチモード」を選べる状態を維持
• ✅ 残りの差（system との 2.5-3x）は「kernel/page fault + mimalloc の極端な inlining」と言える根拠を固める

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Phase 20 後の展望

ここまで行けたら:

• 「残りの差は kernel/page fault + mimalloc の極端な inlining・OS依存の差」だと自信を持って言える
• hakmem の「研究箱」としての価値（構造をいじりやすい / 可視化しやすい）を保ったまま、 性能面でも「そこそこ実用に耐える」ラインに乗る
• 学術論文・技術ブログでの発表材料が揃う

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11. Phase 20-1 実装ログ: Box SS-HotPrewarm（TLS Cache 事前確保） ✅

2025-11-16

実装内容

• ✅ Box SS-HotPrewarm 作成: ENV制御の per-class TLS cache prewarm

  • 実装: core/box/ss_hot_prewarm_box.h/c
  • デフォルト targets: C2/C3=128, C4/C5=64（aggressive prewarm）
  • ENV制御: HAKMEM_TINY_PREWARM_C2, _C3, _C4, _C5, _ALL

• ✅ 初期化統合: hak_init_impl() から自動呼び出し

  • 384 ブロック事前確保（C2=128, C3=128, C4=64, C5=64）
  • box_prewarm_tls() API 使用（安全な carve-push）

ベンチマーク結果（500K iterations, 256B random mixed）

設定	Page Faults	Throughput	vs Baseline
Baseline (Prewarm OFF)	10,399	15.7M ops/s	-
Phase 20-1 (Prewarm ON)	10,342	16.2M ops/s	+3.3% ⭐

• Page fault 削減: 0.55%（期待: 50-66% → 現実: ほぼなし）
• 性能向上: +3.3%（15.7M → 16.2M ops/s）

分析と結論

❌ Page Fault 削減の失敗理由:

1. ユーザーページ由来が支配的: ベンチマーク自体の初期化・データ構造確保による page fault が大半
2. SuperSlab 事前確保の限界: 384 ブロック程度の prewarm では、ベンチマーク全体の page fault (10K+) に対して微々たる影響しかない
3. カーネル側のコスト: asm_exc_page_fault はユーザー空間だけでは制御不可能

✅ Cache Warming 効果:

1. TLS SLL 事前充填: 初期の refill コスト削減
2. CPU サイクル節約: +3.3% の性能向上
3. 安定性向上: 初期状態が warm → 最初のアロケーションから高速

決定: 「軽い +3% 箱」として確定

• prewarm は有効: 384 ブロック確保（C2/C3=128, C4/C5=64）のまま残す
• これ以上の aggressive 化は不要: RSS 消費増 vs page fault 削減効果が見合わない
• 次フェーズへ: BenchFast モードで「上限性能」を測定し、構造的限界を把握

変更ファイル

• core/box/ss_hot_prewarm_box.h - NEW
• core/box/ss_hot_prewarm_box.c - NEW
• core/box/hak_core_init.inc.h - prewarm 呼び出し追加
• Makefile - ss_hot_prewarm_box.o 追加

---

Status: Phase 20-1 完了 ✅ → Phase 20-2 準備中 🎯 Next: BenchFast モード実装（安全コスト全外し → 構造的上限測定）

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Phase 20-2: BenchFast Mode Implementation (2025-11-16) ✅

Status: ✅ COMPLETE - Recursion fixed via prealloc pool + init guard Goal: Measure HAKMEM's structural performance ceiling by removing ALL safety costs Implementation: Complete (core/box/bench_fast_box.{h,c})

Design Philosophy

BenchFast mode bypasses all safety mechanisms to measure the theoretical maximum throughput:

Alloc path (6-8 instructions):

• size → class_idx → TLS SLL pop → write header → return USER pointer
• Bypasses: classify_ptr, Pool/Mid routing, registry, refill logic

Free path (3-5 instructions):

• Read header → BASE pointer → TLS SLL push
• Bypasses: registry lookup, mincore, ExternalGuard, capacity checks

Implementation Details

Files Created:

• core/box/bench_fast_box.h - ENV-gated API with recursion guard
• core/box/bench_fast_box.c - Ultra-minimal alloc/free + prealloc pool

Integration:

• core/box/hak_wrappers.inc.h - malloc()/free() wrappers with BenchFast bypass
• bench_random_mixed.c - bench_fast_init() call before benchmark loop
• Makefile - bench_fast_box.o added to all object lists

Activation:

export HAKMEM_BENCH_FAST_MODE=1
./bench_fixed_size_hakmem 500000 256 128

Recursion Fix: Prealloc Pool Strategy

Problem: When TLS SLL is empty, bench_fast_alloc() → hak_alloc_at() → malloc() → infinite loop

Solution (User's "C案"):

1. Prealloc pool: bench_fast_init() pre-allocates 50K blocks per class using normal path
2. Init guard: bench_fast_init_in_progress flag prevents BenchFast during init
3. Pop-only alloc: bench_fast_alloc() only pops from pool, NO REFILL

Key Fix (User's contribution):

// core/box/bench_fast_box.h
extern __thread int bench_fast_init_in_progress;

// core/box/hak_wrappers.inc.h (malloc wrapper)
if (__builtin_expect(!bench_fast_init_in_progress && bench_fast_enabled(), 0)) {
    return bench_fast_alloc(size);  // Only activate AFTER init complete
}

Performance Results (500K iterations, 256B fixed-size)

Mode	Throughput	vs Baseline	vs System
Baseline (通常)	54.4M ops/s	-	53.3%
BenchFast (安全コスト除去)	56.9M ops/s	+4.5%	55.7%
System malloc	102.1M ops/s	+87.6%	100%

🔍 Critical Discovery: Safety Costs Are NOT the Bottleneck

BenchFast で安全コストをすべて除去しても、わずか +4.5% しか改善しない！

What this reveals:

• classify_ptr、Pool/Mid routing、registry、mincore、ExternalGuard → これらはボトルネックではない
• 本当のボトルネックは構造的な部分：
  • SuperSlab 設計（1 SS = 1 class 固定）
  • メタデータアクセスパターン（cache miss 多発）
  • TLS SLL 効率（pointer chasing overhead）
  • 877 SuperSlab 生成による巨大なメタデータフットプリント

System malloc との差:

• Baseline: 47.7M ops/s 遅い（-46.7%）
• BenchFast でも 45.2M ops/s 遅い（-44.3%）
• → 安全コスト除去しても差は たった 2.5M ops/s しか縮まらない

Implications for Future Work

増分最適化の限界:

• Phase 9-11 で学んだ教訓を確認：症状の緩和では埋まらない
• 安全コストは全体の 4.5% しか占めていない
• 残り 95.5% は構造的なボトルネック

Phase 12 Shared SuperSlab Pool の重要性:

• 877 SuperSlab → 100-200 に削減
• メタデータフットプリント削減 → cache miss 削減
• 動的 slab 共有 → 使用効率向上
• 期待性能: 70-90M ops/s（System の 70-90%）

Bottleneck Breakdown (推定)

コンポーネント	CPU 時間	BenchFast で除去?
SuperSlab metadata access	~35%	❌ 構造的
TLS SLL pointer chasing	~25%	❌ 構造的
Refill + carving	~15%	❌ 構造的
classify_ptr + registry	~10%	✅ 除去済み
Pool/Mid routing	~5%	✅ 除去済み
mincore + guards	~5%	✅ 除去済み
その他	~5%	-

結論: 構造的ボトルネック（75%）>> 安全コスト（20%）

Next Steps:

• Phase 12: Shared SuperSlab Pool（本質的解決）
• 877 SuperSlab → 100-200 に削減して cache miss を大幅削減
• 期待性能: 70-90M ops/s（System の 70-90%）

Phase 20 完了: BenchFast モードで「安全コストは 4.5%」と証明 ✅

---

Phase 21: Hot Path Cache Optimization (HPCO) - 構造的ボトルネック攻略 🎯

Status: 🚧 PLANNING (ChatGPT先生のフィードバック反映済み) Goal: アクセスパターン最適化で 60% CPU（メタアクセス 35% + ポインタチェイス 25%）を直接攻撃 Target: 75-82M ops/s（System malloc の 73-80%）

Phase 20-2 で判明した構造的ボトルネック

BenchFast の結論:

• 安全コスト（classify_ptr/Pool routing/registry/mincore/guards）= 4.5% しかない
• 残り 45M ops/s の差 = 箱の積み方そのもの

支配的ボトルネック (60% CPU):

メタアクセス:      ~35% (SuperSlab/TinySlabMeta の複数フィールド読み書き)
ポインタチェイス:  ~25% (TLS SLL の next ポインタたどり)
carve/refill:      ~15% (batch carving + metadata updates)

1 回の alloc/free で発生すること:

• 何段も構造体を跨ぐ（TLS → SuperSlab → SlabMeta → freelist）
• ポインタを何回もたどる（SLL の next チェイン）
• メタデータを何フィールドも触る（used/capacity/carved/freelist/...）

Phase 21 戦略（ChatGPT先生フィードバック反映）

Phase 21-1: Array-Based TLS Cache (C2/C3) 🔴 最優先

狙い: TLS SLL のポインタチェイス削減 → +15-20%

現状の問題:

// TLS SLL (linked list) - 3 メモリアクセス、うち 1 回は cache miss
void* ptr = g_tls_sll_head[class_idx];  // 1. ヘッド読み込み
void* next = *(void**)ptr;              // 2. next ポインタ読み込み (cache miss!)
g_tls_sll_head[class_idx] = next;       // 3. ヘッド更新

解決策: Ring Buffer:

// Box 21-1: Array-based hot cache (C2/C3 only)
typedef struct {
    void* slots[128];  // 初期サイズ 128（ENV で A/B: 64/128/256）
    uint16_t head;     // pop index
    uint16_t tail;     // push index
} TlsRingCache;

static __thread TlsRingCache g_hot_cache_c2;
static __thread TlsRingCache g_hot_cache_c3;

// Ultra-fast alloc (1-2 命令)
void* ptr = g_hot_cache_c2.slots[g_hot_cache_c2.head++ & 0x7F];  // ring wrap

階層化 (ChatGPT先生フィードバック):

Ring → SLL → SuperSlab
  ↑      ↑       ↑
 L0     L1      L2

- alloc: Ring → 空なら SLL → 空なら SuperSlab
- free:  Ring → 満杯なら SLL
- drain: SLL → Ring に昇格（一方向）

効果:

• ポインタチェイス: 1 回 → 0 回
• メモリアクセス: 3 → 2 回
• cache locality: 配列は連続メモリ
• 期待: +15-20% (54.4M → 62-65M ops/s)

ENV 変数:

HAKMEM_TINY_HOT_RING_C2=128   # C2 Ring サイズ (default: 128)
HAKMEM_TINY_HOT_RING_C3=128   # C3 Ring サイズ (default: 128)
HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE=1 # Ring cache 有効化

実装ポイント (ChatGPT先生):

• Ring サイズは 64/128/256 で A/B テスト
• C0/C1/C4/C5/C6/C7 は SLL のまま（使用頻度低い）
• drain 時: SLL → Ring への昇格（一方向）
• Ring が空 → SLL fallback → SuperSlab refill

Phase 21-2: Hot Slab Direct Index 🟡 中優先度

狙い: SuperSlab → slab ループ削減 → +10-15%

現状の問題:

// 毎回 32 slab をスキャン
SuperSlab* ss = g_tls_slabs[class_idx].ss;
for (int i = 0; i < 32; i++) {  // ← ループ！
    TinySlabMeta* meta = &ss->slabs[i];
    if (meta->freelist != NULL) { ... }
}

解決策: Hot Slab Cache:

// Box 21-2: Direct index to hot slab
static __thread TinySlabMeta* g_hot_slab[TINY_NUM_CLASSES];

void refill_from_hot_slab(int class_idx) {
    TinySlabMeta* hot = g_hot_slab[class_idx];

    // Hot slab が空なら更新
    if (!hot || hot->freelist == NULL) {
        hot = find_nonempty_slab(class_idx);  // 1回だけ探索
        g_hot_slab[class_idx] = hot;          // cache!
    }

    pop_batch_from_freelist(hot, ...);  // no loop!
}

効果:

• SuperSlab → slab ループ: 削除
• メタアクセス: 32 回 → 1 回
• 期待: +10-15% (62-65M → 70-75M ops/s)

実装ポイント (ChatGPT先生):

• Hot slab が EMPTY → find_nonempty_slab で差し替え
• free 時: hot slab に返す or freelist に戻す（ポリシー決める）
• shared_pool / SS-Reuse との整合性確保

Phase 21-3: Minimal Meta Access (C2/C3) 🟢 低優先度

狙い: 触るフィールド削減 → +5-10%

現状の問題:

// 1 alloc/free で 4-5 フィールド触る
typedef struct {
    uint16_t used;      // ✅ 必須
    uint16_t capacity;  // ❌ compile-time 定数化できる
    uint16_t carved;    // ❌ C2/C3 では使わない
    void* freelist;     // ✅ 必須
} TinySlabMeta;

解決策: アクセスパターン限定 (ChatGPT先生):

// struct を分けなくてもOK（型分岐を避ける）
// C2/C3 コードパスで触るのを used/freelist だけに限定

#define C2_CAPACITY 64  // compile-time 定数

static inline int c2_can_alloc(TinySlabMeta* meta) {
    return meta->used < C2_CAPACITY;  // capacity フィールド不要！
}

効果:

• 触るフィールド: 4-5 → 2 個 (used/freelist のみ)
• cache line 消費: 削減
• 期待: +5-10% (70-75M → 75-82M ops/s)

実装ポイント (ChatGPT先生):

• struct 分離は後回し（型分岐コスト vs 効果のトレードオフ）
• アクセスパターン限定だけでも cache 効果あり
• Phase 21-1/2 の結果を見てから判断

Phase 21 実装順序

Phase 21-1 (Array-based TLS Cache C2/C3):
  ↓ +15-20% → 62-65M ops/s
Phase 21-2 (Hot Slab Direct Index):
  ↓ +10-15% → 70-75M ops/s
Phase 21-3 (Minimal Meta Access):
  ↓ +5-10%  → 75-82M ops/s
  ↓
🎯 Target: System malloc の 73-80%

Phase 12 (SuperSlab 共有) は後回し:

• Phase 21 で 80M ops/s 到達後、残り 20M ops/s を Phase 12 で詰める

ChatGPT先生フィードバック（重要）

1. Box 21-1 (Ring cache): ✅ perf 的にドンピシャ

   • Ring → SLL → SuperSlab の階層を明確に
   • Ring サイズは 128/64 から ENV で A/B
   • drain 時: SLL → Ring への昇格（一方向）

2. Box 21-2 (Hot slab): ✅ 有効だが扱いに注意

   • hot slab が EMPTY 時の差し替えロジック
   • shared_pool / SS-Reuse との整合性

3. Box 21-3 (Minimal meta): ⚠️ 後回しでOK

   • struct 分離は型分岐コスト増
   • アクセスパターン限定だけで効果あり
   • 21-1/2 の結果を見てから判断

4. Phase 12 との順番: ✅ 合理的

   • アクセスパターン > SuperSlab 数
   • Phase 21 → Phase 12 の順で問題なし

実装リスク

低リスク:

• C2/C3 のみ変更（他クラスは SLL のまま）
• 既存構造を大きく変えない
• ENV で A/B テスト可能

注意点:

• Ring と SLL の境界を明確に
• shared_pool / SS-Reuse との整合
• 型分岐が増えすぎないように

次のアクション

Phase 21-1 実装開始:

1. core/box/hot_ring_cache_box.{h,c} 作成
2. C2/C3 専用 TlsRingCache 実装
3. Ring → SLL → SuperSlab 階層化
4. ENV: HAKMEM_TINY_HOT_RING_ENABLE=1
5. ベンチマーク: 目標 62-65M ops/s (+15-20%)

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HAKMEM ハング問題調査 (2025-11-16)

症状

1. bench_fixed_size_hakmem 1 16 128 → 5秒以上ハング
2. bench_random_mixed_hakmem 500000 256 42 → キルされた

Root Cause

Cross-thread check の always-on 化 (直前の修正)

• core/tiny_free_fast_v2.inc.h:175-204 で ENV ゲート削除
• Single-thread でも毎回 SuperSlab lookup 実行

ハング箇所の推定 (確度順)

箇所	ファイル:行	原因	確度
hak_super_lookup() registry probing	core/hakmem_super_registry.h:119-187	線形探索 32-64 iterations / free	高
Node pool exhausted fallback	core/hakmem_shared_pool.c:394-400	sp_freelist_push_lockfree fallback の unsafe	中
tls_sll_push() CAS loop	core/box/tls_sll_box.h:75-184	単純実装、無限ループはなさそう	低

パフォーマンス影響

Before (header-based):  5-10 cycles/free
After (cross-thread):  110-520 cycles/free (11-51倍遅い！)

500K iterations:
  500K × 200 cycles = 100M cycles @ 3GHz = 33ms
  → Overhead は大きいが単なる遅さ？

Node pool exhausted の真実

• MAX_FREE_NODES_PER_CLASS = 4096
• 500K iterations > 4096 → exhausted ⚠️
• しかし fallback (sp_freelist_push()) は lock-free で安全
• 副作用であり、直接的ハング原因ではない可能性高い

推奨修正

✅ ENV ゲートで cross-thread check を復活

// core/tiny_free_fast_v2.inc.h:175
static int g_larson_fix = -1;
if (__builtin_expect(g_larson_fix == -1, 0)) {
    const char* e = getenv("HAKMEM_TINY_LARSON_FIX");
    g_larson_fix = (e && *e && *e != '0') ? 1 : 0;
}

if (__builtin_expect(g_larson_fix, 0)) {
    // Cross-thread check - only for MT
    SuperSlab* ss = hak_super_lookup(base);
    // ... rest of check
}

利点:

• Single-thread ベンチ: 5-10 cycles (fast)
• Larson MT: HAKMEM_TINY_LARSON_FIX=1 で有効 (safe)

検証コマンド

# 1. ハング確認
timeout 5 ./out/release/bench_fixed_size_hakmem 1 16 128
echo $?  # 124 = timeout

# 2. 修正後確認
HAKMEM_TINY_LARSON_FIX=0 ./out/release/bench_fixed_size_hakmem 1 16 128
# Should complete fast

# 3. 500K テスト
./out/release/bench_random_mixed_hakmem 500000 256 42 2>&1 | grep "Node pool"
# Output: [P0-4 WARN] Node pool exhausted for class 7

詳細レポート

• HANG分析: /tmp/HAKMEM_HANG_INVESTIGATION_FINAL.md