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Performance Analysis and Optimization

CPU profiling, benchmarking, and memory analysis for Rust applications. Use when code is slow, memory usage is high, or optimization is needed.

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SKILL.md

⚡ Performance Analysis and Optimization

Version: 2.0.0 Last Updated: 2025-11-22 Priority: ⭐⭐⭐ (P2 Level) Purpose: Rustアプリケーションのパフォーマンス分析と最適化

📋 概要

CPUプロファイリング、ベンチマーク、メモリ分析を通じた パフォーマンス問題の特定と最適化を提供します。

🎯 P0: 呼び出しトリガー

トリガー 例
遅い "this is slow"
メモリ使用 "why is memory usage so high?"
最適化 "optimize this function"
プロファイリング "profile this code"
ベンチマーク "benchmark performance"

🔧 P1: 分析ツール一覧

ツール優先順位

ツール 用途 対象 コマンド
criterion ベンチマーク 関数 cargo bench
flamegraph CPUプロファイル プロセス cargo flamegraph
perf 詳細プロファイル Linux perf record
valgrind メモリ ヒープ valgrind --tool=massif
heaptrack ヒープ追跡 割り当て heaptrack ./binary
cargo-bloat バイナリサイズ サイズ cargo bloat
tokio-console 非同期 タスク tokio-console

🚀 P2: 分析パターン

Pattern 1: ベンチマーク（criterion）

rust
// benches/my_benchmark.rs
use criterion::{black_box, criterion_group, criterion_main, Criterion};

fn bench_function(c: &mut Criterion) {
    c.bench_function("my_function", |b| {
        b.iter(|| my_function(black_box(input)))
    });
}

criterion_group!(benches, bench_function);
criterion_main!(benches);
bash
cargo bench

Pattern 2: Flamegraph

bash
# フレームグラフ生成
cargo flamegraph --bin miyabi -- --issue 270

# 出力: flamegraph.svg

Pattern 3: メモリプロファイル

bash
# valgrind massif
valgrind --tool=massif ./target/release/miyabi
ms_print massif.out.*

# heaptrack（推奨）
heaptrack ./target/release/miyabi
heaptrack_gui heaptrack.miyabi.*

Pattern 4: バイナリサイズ分析

bash
# サイズ分析
cargo bloat --release --crates

# シンボル別
cargo bloat --release -n 20

⚡ P3: 最適化戦略

最適化優先順位

優先度 戦略 効果 難易度
1 アルゴリズム改善 高 中
2 データ構造変更 高 中
3 メモリ割り当て削減 中 低
4 並列化 中 高
5 キャッシュ活用 中 中
6 SIMD/低レベル 低 高

よくある最適化

rust
// ❌ 毎回allocate
for item in items {
    let s = item.to_string();
    // ...
}

// ✅ 事前allocate
let mut buf = String::with_capacity(1024);
for item in items {
    buf.clear();
    write!(&mut buf, "{}", item).unwrap();
    // ...
}
rust
// ❌ Clone多用
fn process(data: Vec<T>) -> Vec<T> {
    data.clone()
}

// ✅ 参照で渡す
fn process(data: &[T]) -> Vec<T> {
    // ...
}

📊 パフォーマンス目標

メトリクス 目標 測定方法
ビルド時間 <5分 CI計測
テスト時間 <2分 cargo test
バイナリサイズ <50MB cargo bloat
メモリ使用量 <500MB runtime計測

🛡️ 注意事項

リリースビルドで測定

bash
# ❌ デバッグビルド（遅い）
cargo run

# ✅ リリースビルド
cargo run --release

PGO（Profile-Guided Optimization）

bash
# Step 1: インストルメント
RUSTFLAGS="-Cprofile-generate=/tmp/pgo" cargo build --release

# Step 2: プロファイル収集
./target/release/miyabi [typical workload]

# Step 3: 最適化ビルド
llvm-profdata merge -o /tmp/pgo/merged.profdata /tmp/pgo
RUSTFLAGS="-Cprofile-use=/tmp/pgo/merged.profdata" cargo build --release

✅ 成功基準

チェック項目 基準
ボトルネック特定 上位3箇所
ベンチマーク 改善前後比較
メモリリーク なし
回帰テスト パフォーマンス維持

🔗 関連Skills

  • Rust Development: ビルド最適化
  • Debugging: 問題箇所特定
  • Security Audit: セキュリティとのトレードオフ

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