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name: performance-optimization
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description: "性能优化工作流（TSL/Python/C++）：度量→定位→优化→验证。Triggers: 性能优化, 优化性能, 代码慢, 提升速度, performance optimization, slow code, profiling"
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# 性能优化工作流
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> 适用语言：TSL / Python / C++
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> 核心原则：没有度量就没有优化。
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## 使用时机
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- 功能正确，但响应慢或资源消耗过高
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- 热路径明显（循环/批处理/大规模数据）
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- 需要在不改变行为的前提下提升性能
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## 必备输入
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- 目标场景与数据规模（输入大小、并发量）
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- 基线指标（耗时、吞吐、内存、CPU）
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- 约束条件（允许的改动范围、兼容性要求）
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## 工作流程（按顺序）
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### 1. 度量基线（Baseline）
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先拿到“优化前”的数据作为对照。
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- TSL（计时示例，使用 MTIC/MTOC）：
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```tsl
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T1 := MTIC;
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// ... 逻辑 ...
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Elapsed := MTOC(T1);
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Echo "Elapsed:", Elapsed;
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```
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- Python：
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```python
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import time
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start = time.time()
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# ... code ...
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print(f"Elapsed: {time.time() - start:.3f}s")
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```
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- C++：
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```cpp
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auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
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// ... code ...
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auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
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std::chrono::high_resolution_clock::now() - start);
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std::cout << "Elapsed: " << elapsed.count() << "ms\n";
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```
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### 2. 定位瓶颈（Profiling）
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只优化热点，不动冷路径。
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- TSL：插入关键路径计时，或使用 `docs/tsl/syntax_book/07_debug_and_profiler.md` 中的工具
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- Python：`cProfile` / `line_profiler`
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- C++：`perf` / `gprof` / `valgrind --tool=callgrind`
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### 3. 优化策略（从高收益到低收益）
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**3.1 算法级（优先级最高）**
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- 降低复杂度：`O(n^2)` → `O(n log n)` → `O(n)`
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- 避免重复计算：缓存、记忆化
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**3.2 数据结构级**
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- 选择合适容器：数组 vs 哈希表 vs 树
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- 预分配容量，减少扩容
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**3.3 循环级**
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- 循环内不做 I/O
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- 循环内避免重复解析/格式化
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- 提前计算循环不变量
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**3.4 I/O 级**
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- 批量读写（减少系统调用）
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- 缓存（明确 TTL 与容量上限）
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### 4. 验证效果（Verify）
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- 对比优化前后指标
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- 运行回归测试，保证行为一致
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- 在真实数据量下复测
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## 反模式（不要做）
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- 没有度量就“感觉”优化
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- 牺牲可读性换取微小收益
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- 为冷路径引入复杂缓存
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- 未验证就宣称提升
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## 输出清单（交付要求）
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- 基线指标（优化前）
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- 瓶颈定位结果（热点函数/路径）
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- 优化方案与改动点
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- 优化后指标（对比数据）
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- 风险说明与回滚策略
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## 权威参考
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- TSL：`docs/tsl/syntax_book/07_debug_and_profiler.md`
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- Python：`docs/python/tooling.md`
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- C++：`docs/cpp/toolchain.md`
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