145-java-refactoring-high-performance

高パフォーマンスを実現する Java のルール

計測を優先するアプローチで、実用的な Java の高パフォーマンス技法を特定して適用します。特に、割り当ての削減、データレイアウト、並行処理の規律、エビデンスに基づく検証を重視します。

このスキルで扱う内容

• Java コード最適化の計測優先ワークフロー
• JVM／ランタイムを考慮したコーディングの指針
• 悪いパターンと良いパターンを用いた割り当て削減技法
• CPU ホットパスの簡素化とループレベルの効率化パターン
• 並行処理／バックプレッシャーとタイムアウト／キャンセルの規律
• I/O、パーシング、シリアライズの効率化パターン
• 永続化／クエリとキャッシュ戦略の指針
• Java に特化した判断ワークフロー：計測した影響に基づいて変更を維持するか元に戻すかを決定

対象範囲： アプリケーションコードと API の実用的な最適化です。プロファイリングで実際のボトルネックが示された場合にのみ適用します。

制約

パフォーマンス最適化は、正確性と保守性を維持する Java コードの変更に焦点を当て、エビデンスに基づき、安全に行う必要があります。

• 計測を優先：最適化の前に、ベースラインの動作を把握し、Java コードのホットパスを特定します
• 早すぎる最適化をしない：プロファイリングのエビデンスで特定されたコードパスのみを最適化します
• 適用前に確認：悪い例／良い例と計測ワークフローについて、関連するリファレンスを読みます
• エッジケース：ホットスポットのエビデンスが不明確な場合は、コードを変更する前に確認の質問をします

このスキルを使用する場面

• Java コードの高パフォーマンスをレビューする
• Java のホットパスを最適化する
• Java の割り当てを減らす
• Java のレイテンシーを改善する
• Java のスループットを改善する

ワークフロー

1. Java のホットスポットとベースラインの動作を特定する

変更を加える前に、パフォーマンスに影響する Java のコードパスとベースラインの動作を確認します。

2. ボトルネックに応じて関連するリファレンスを選択する

観測されたホットスポットに一致するリファレンスのみを選んで読みます。割り当て負荷、プリミティブ型とラッパー型、エスケープ解析、コレクションのサイズ設定、データレイアウト、重複排除については references/145-refactoring-high-performance-java-memory-allocation.md、CPU バウンドのホットパス、ビットレベルのパーシング、分岐のない算術演算、ループ展開、Unsafe の注意点、SIMD／ベクトル化については references/145-refactoring-high-performance-java-cpu.md、コードの形、ラムダ、API の戻り値規約、パーシング構文、I/O 戦略、並行処理、制御フローの改善については references/145-refactoring-high-performance-java-code-syntax.md を読みます。

3. 対象を絞った最適化を適用する

選択した領域（メモリ／割り当て、CPU／低レベル、またはコードの形／制御フロー、および Java コードにおける関連する並行処理、I/O、永続化／キャッシュ）に対象を絞り、最小限のエビデンスに裏付けられた変更を実装します。

4. コードレベルの結果を検証して比較する

変更前後の動作を比較し、有意な効果が検証された Java コードの変更のみを維持します。

リファレンス

詳細なガイダンス、例、制約については、以下を参照してください。

• references/145-refactoring-high-performance-java-memory-allocation.md
• references/145-refactoring-high-performance-java-cpu.md
• references/145-refactoring-high-performance-java-code-syntax.md