Performance Analyzer Skill
パフォーマンスボトルネックを特定し、最適化提案を行うスキルです。
概要
コードの実行時間、メモリ使用量、アルゴリズム複雑度を分析し、具体的な最適化提案を提供します。
主な機能
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アルゴリズム複雑度分析: Big O記法での評価
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N+1クエリ検出: データベースクエリの最適化
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メモリリーク検出: 未解放リソース、循環参照
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キャッシング機会: メモ化、CDN活用
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非同期処理: 並列化、Promise最適化
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バンドルサイズ: Tree shaking、Code splitting
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レンダリング最適化: 仮想化、遅延読み込み
使用方法
このコードのパフォーマンス分析： [コード]
分析項目:
- アルゴリズム複雑度
- メモリ使用量
- 最適化提案
分析例
N+1 クエリ問題
問題のあるコード:
// O(n) のクエリを n 回実行 = O(n²) const posts = await Post.findAll(); for (const post of posts) { post.author = await User.findById(post.authorId); // N+1問題 }
最適化:
// O(n) + O(m) = O(n) const posts = await Post.findAll(); const authorIds = posts.map(p => p.authorId); const authors = await User.findByIds(authorIds); // 1回のクエリ const authorMap = new Map(authors.map(a => [a.id, a])); posts.forEach(post => post.author = authorMap.get(post.authorId));
改善: クエリ数 101回 → 2回、レスポンス時間 90% 削減
アルゴリズム最適化
非効率:
O(n²) - 遅い
def has_duplicates(arr): for i in range(len(arr)): for j in range(i + 1, len(arr)): if arr[i] == arr[j]: return True return False
最適化:
O(n) - 高速
def has_duplicates(arr): return len(arr) != len(set(arr))
メモリ最適化
問題:
// メモリリーク: イベントリスナーが解放されない component.addEventListener('click', handler);
修正:
// クリーンアップ const controller = new AbortController(); component.addEventListener('click', handler, { signal: controller.signal }); // コンポーネント破棄時 controller.abort();
出力レポート
パフォーマンス分析レポート
サマリー
- Critical: 2件（即時対応必須）
- High: 4件（短期対応）
- Medium: 6件（中期改善）
Critical 問題
[CRITICAL] N+1 クエリ問題
場所: api/posts.ts:45-52 影響: 100件のデータで101回のクエリ実行 レスポンス時間: 2.5秒 → 0.3秒（88%改善可能）
[CRITICAL] O(n²) アルゴリズム
場所: utils/search.py:23 影響: 10,000件で100,000,000回の比較 実行時間: 45秒 → 0.5秒（98%改善可能）
最適化提案
- データベースクエリ: Eager loading使用
- アルゴリズム: ハッシュテーブル活用
- キャッシング: Redis導入
- 非同期処理: Promise.all で並列化
ベストプラクティス
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計測: プロファイリングツール使用
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ボトルネック特定: 最も影響の大きい部分から最適化
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トレードオフ: 可読性とのバランス
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継続的監視: APM ツール導入
バージョン情報
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スキルバージョン: 1.0.0
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最終更新: 2025-01-22