第27章：性能の超入門（計測のしかた）⏱️🔧

この章でできるようになること🎯✨

「遅い…気がする😵‍💫」をやめて、数字で話せるようになる📏✨
イベントソーシングで重くなりがちな場所（復元・保存・投影）をサクッと測れる🔎⚡
VS Codeのプロファイルで「どの関数が時間を食ってるか」を見つけられる👀🔥
“改善する前にまず計測！”のクセがつく🐣✅

1. そもそも「性能」って何の話？🧠💭

性能って、ざっくり言うとこの3つだよ😊

待ち時間（レイテンシ）：1回のコマンドが完了するまで何ms？⌛
さばける量（スループット）：1秒に何件処理できる？🚚💨
重さ（コスト）：CPUやメモリ、I/Oがどれくらい？🧯

そして一番大事なのがこれ👇 **「計測してない最適化は、だいたい外す」**😇🔫 （がんばって速くしたのに、実は別の場所が遅かった…あるある🥲）

2. イベントソーシングで“遅くなりがち”トップ3🥇🥈🥉

この章では、次の3つに絞って測るよ！🔎✨

復元（Rehydrate）：イベント列を読んで状態を作る🔁🧠
保存（Append）：イベントをシリアライズして永続化する💾📦
投影（Projection）：画面用データを更新・再構築する🪞📋

イベント数が増えるほど、特に①が効いてくるよ〜😵‍💫📈

3. 計測は「3段階」でOK🪜✨

レベル1：最速で測る（ざっくり）⏱️🙂

「console.time / console.timeEnd」でOK！ラベルを同じにすると、区間の時間が出るよ📌 (Node.js)

// ざっくり計測（すぐ使える！）
console.time("rehydrate");

rehydrateFromEvents(events);

console.timeEnd("rehydrate");

✅ まずはこれで「どこが怪しいか」を当てにいくのが正解🙆‍♀️✨

レベル2：ちゃんと測る（高精度タイマー）🧪✨

Nodeには「WebのPerformance APIっぽい計測」があるよ！「node:perf_hooks」の performance を使うのが定番👌 (Node.js)

import { performance } from "node:perf_hooks";

// 高精度にmsで測れる
const t0 = performance.now();
rehydrateFromEvents(events);
const t1 = performance.now();

console.log(`rehydrate: ${(t1 - t0).toFixed(3)}ms`);

✅ console.timeよりも「自分で数字を扱える」から、統計（中央値とか）も作りやすいよ📊💕

レベル3：ガチ測定（ナノ秒＋プロファイル）🔥🧨

さらに精密にしたいときは「process.hrtime.bigint()」が強い！ナノ秒で差分を取れるよ🧠⚡ (Node.js)

import { hrtime } from "node:process";

const start = hrtime.bigint();
rehydrateFromEvents(events);
const end = hrtime.bigint();

const ns = end - start;
const ms = Number(ns) / 1_000_000;
console.log(`rehydrate: ${ms.toFixed(3)}ms`);

4. “1回だけ計測”は危険⚠️（必ず複数回やろう）🔁😊

同じ処理でも、毎回ちょっと揺れるよ〜📉📈 理由はだいたいこれ👇

JIT最適化が効くまで時間がかかる（最初だけ遅い）🧠💤
GCが走るタイミングが違う🗑️
PCの他アプリが重い😇

なので、基本形はこう！✨

まず ウォームアップ5回（捨てる）🔥
本番 30回 測る🔁
平均より「中央値（p50）」 を見る📌
余裕があれば p95（悪い時の値）も見る😵‍💫

5. ミニ演習：復元（Rehydrate）の時間をイベント数で見てみよう🔁⏱️

やること📝✨

イベント数を増やして、復元がどれくらい伸びるか観察するよ👀📈 「雰囲気」じゃなくて「数字」で体感するのが目的！😊

① 計測ヘルパー（統計つき）を作る📦📊

import { performance } from "node:perf_hooks";

export async function bench(label: string, runs: number, fn: () => unknown) {
  // warmup
  for (let i = 0; i < 5; i++) fn();

  const times: number[] = [];
  for (let i = 0; i < runs; i++) {
    const t0 = performance.now();
    fn();
    const t1 = performance.now();
    times.push(t1 - t0);
  }

  times.sort((a, b) => a - b);
  const p50 = times[Math.floor(times.length * 0.50)];
  const p95 = times[Math.floor(times.length * 0.95)];
  const avg = times.reduce((a, b) => a + b, 0) / times.length;

  console.log(
    `${label} | avg=${avg.toFixed(3)}ms p50=${p50.toFixed(3)}ms p95=${p95.toFixed(3)}ms`
  );
}

② 復元対象イベントを増やして測る🔁📈

（イベントの中身は、今の題材の「よく起きる更新」っぽいものでOKだよ😊）

import { bench } from "./bench.js";

// 例：イベント生成（ダミー）
type Event = { type: "ItemAdded"; itemId: string; qty: number };

function makeEvents(n: number): Event[] {
  const events: Event[] = [];
  for (let i = 0; i < n; i++) {
    events.push({ type: "ItemAdded", itemId: `item-${i % 50}`, qty: 1 });
  }
  return events;
}

// 例：復元（超ミニ）
function rehydrateFromEvents(events: Event[]) {
  const state = new Map<string, number>();
  for (const e of events) {
    if (e.type === "ItemAdded") {
      state.set(e.itemId, (state.get(e.itemId) ?? 0) + e.qty);
    }
  }
  return state;
}

for (const n of [100, 1000, 10_000, 50_000]) {
  const events = makeEvents(n);
  await bench(`rehydrate n=${n}`, 30, () => rehydrateFromEvents(events));
}

観察ポイント👀✨

nが10倍になると、時間もほぼ10倍？それとも違う？🤔
p95がやたら大きいとき、何が起きてそう？（GCとか）🗑️💥

6. “どこが重いか”を分解して測ろう🧩🔍

イベント保存が遅いとき、いきなり「DBが遅い！」って言いがちなんだけど…😇 だいたい混ざってるのはこの3つ👇

JSON変換（stringify/parse）🧾
圧縮や暗号化（やってたら）🧊🔐
実際のI/O（SQLite/ファイル/ネット）💾🌐

✅ 分解例（超重要！）

「シリアライズだけ」
「書き込みだけ」
「両方」を別々に測ると、犯人が一気に見えるよ🕵️‍♀️✨

7. VS Codeで“犯人の関数”を見つける（CPUプロファイル）🔥👀

性能計測：Flame Chartのイメージ（ボトルネックの可視化）

「どこが遅いか分からない😵‍💫」ってときは、時間を食ってる関数を見に行こ！ VS CodeにはCPUプロファイル機能があるよ📌 (Visual Studio Code)

手順（超ざっくり）🧭✨

デバッグ開始▶️
コールスタック付近の「Profile」や、コマンドの「Take Performance Profile」を使う🎥
記録中に“遅い操作”を実行する🧨
止めると結果が開く📂🔥 (Visual Studio Code)

見方（ここだけ覚えればOK）👀✅

Bottom-Up（下から）：時間を食ってる関数ランキング🏆
Call Tree（木）：どのルートでそこに到達したか🌳
Flame Chart（炎）：横に長いほど重い🔥

8. Nodeの「--cpu-prof」でプロファイルを取る（コマンド一発）🧨📄

Nodeには起動時にCPUプロファイルを取るオプションがあるよ！「--cpu-prof」系のフラグはCLIドキュメントにまとまってる📌 (Node.js)

例：プロファイルをファイルに出す（Windows）🪟📁

node --cpu-prof --cpu-prof-dir .\profiles dist\app.js

実行が終わると「.cpuprofile」ファイルが出るよ📄✨
それをVS Codeで開くと、可視化できる（炎のやつ🔥）

9. ありがちな落とし穴あるある😇🕳️（回避法つき）

ログを出しすぎて測定が壊れる📣💥 → ログは一旦減らす
1回だけ測って結論を出す🎲 → 30回＋p50を見る
“本番と違うデータ量”で安心する😺 → イベント数を段階的に増やす（100→1,000→10,000…）
いきなり高速化しようとして迷子🧭 → まずプロファイルで上位だけ見る🏆

10. AI活用（この章での使いどころ）🤖💕

① 計測ポイント案を出してもらう🗺️

「復元・保存・投影のどこを区切って測るべき？」を聞く

② ベンチコードの土台を作ってもらう🧱

ただし！生成されたコードは、ログの量と測定回数だけは必ずあなたがチェック✅😇

③ プロファイル結果の読み方を手伝わせる👀

「このBottom-Upの上位3つ、何が原因っぽい？」みたいに聞くと早いよ⚡

（GitHub Copilot や OpenAI 系の支援ツールを使う前提でOK😊）

まとめチェックリスト✅✨

測りたい対象を「復元 / 保存 / 投影」に分けた？🧩
ウォームアップしてから30回測った？🔥🔁
平均じゃなくp50（中央値）を見た？📌
分からなければVS Codeか --cpu-prof で犯人を見た？🔥👀

次に向けて🌸

この章で「計測の型」ができたら、次のProjectionパートで「読みモデル」を作ったときにも、ちゃんと数字で品質を守れるようになるよ😊🔎📚

（参考：Nodeのリリース状況では偶数系LTS（例：v24がActive LTS）を使うのが基本だよ📌 (Node.js)／TypeScriptの配布状況（npm）も確認できるよ📌 (npmjs.com)）

この章でできるようになること🎯✨​

1. そもそも「性能」って何の話？🧠💭​

2. イベントソーシングで“遅くなりがち”トップ3🥇🥈🥉​

3. 計測は「3段階」でOK🪜✨​

レベル1：最速で測る（ざっくり）⏱️🙂​

レベル2：ちゃんと測る（高精度タイマー）🧪✨​

レベル3：ガチ測定（ナノ秒＋プロファイル）🔥🧨​

4. “1回だけ計測”は危険⚠️（必ず複数回やろう）🔁😊​

5. ミニ演習：復元（Rehydrate）の時間をイベント数で見てみよう🔁⏱️​

やること📝✨​

① 計測ヘルパー（統計つき）を作る📦📊​

② 復元対象イベントを増やして測る🔁📈​

観察ポイント👀✨​

6. “どこが重いか”を分解して測ろう🧩🔍​

7. VS Codeで“犯人の関数”を見つける（CPUプロファイル）🔥👀​

手順（超ざっくり）🧭✨​

見方（ここだけ覚えればOK）👀✅​

8. Nodeの「--cpu-prof」でプロファイルを取る（コマンド一発）🧨📄​

例：プロファイルをファイルに出す（Windows）🪟📁​

9. ありがちな落とし穴あるある😇🕳️（回避法つき）​

10. AI活用（この章での使いどころ）🤖💕​

① 計測ポイント案を出してもらう🗺️​

② ベンチコードの土台を作ってもらう🧱​

③ プロファイル結果の読み方を手伝わせる👀​

まとめチェックリスト✅✨​

次に向けて🌸​