What is performance-analysis-and-optimization?

This Claude skill is a comprehensive performance engineering suite for Rust developers, offering advanced CPU profiling, memory analysis, and benchmarking capabilities. It enables precise identification of bottlenecks and provides actionable optimization strategies using industry-standard tools like Criterion, Flamegraph, and Valgrind to ensure high-performance, resource-efficient Rust applications.

When should I use performance-analysis-and-optimization?

performance-analysis-and-optimization is useful in the following scenarios: • Identifying and resolving CPU execution bottlenecks in high-performance Rust services using Flamegraph visualizations. • Conducting rigorous micro-benchmarking with Criterion to validate performance improvements across different code iterations. • Analyzing heap memory allocation and detecting potential leaks in long-running Rust applications using Valgrind and Heaptrack. • Optimizing binary sizes for cloud-native or embedded deployments by identifying bloated dependencies with cargo-bloat. • Implementing Profile-Guided Optimization (PGO) workflows to maximize the runtime efficiency of production-grade Rust binaries.

name	Performance Analysis and Optimization
description	CPU profiling, benchmarking, and memory analysis for Rust applications. Use when code is slow, memory usage is high, or optimization is needed.
allowed-tools	Bash, Read, Grep, Glob

⚡ 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）

// 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);

cargo bench

Pattern 2: Flamegraph

# 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

# 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

# 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

// ❌ 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();
    // ...
}

// ❌ 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

# ❌ 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）

# 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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When & Why to Use This Skill

Use Cases