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性能优化插件 (Performance Optimizer)

极致性能调优插件，提供多种高性能工具和优化技术。

功能特性

1. 高速缓存 (FastCache)

• O(1) 时间复杂度的查找
• LRU 淘汰策略
• 可选 TTL 过期
• 命中率统计

from plugin.performance_optimizer import cached

@cached(maxsize=1024, ttl=60)
def expensive_operation(x, y):
    return x ** y

2. 对象池 (ObjectPool)

• 避免频繁创建/销毁对象
• 自动扩容
• 使用统计

from plugin.performance_optimizer import ObjectPool

pool = ObjectPool(lambda: bytearray(4096), maxsize=100)
buf = pool.acquire()
# ... use buf ...
pool.release(buf)

3. 批量处理器 (BatchProcessor)

• 累积批量处理
• 超时自动触发
• 减少系统调用

from plugin.performance_optimizer import BatchProcessor

processor = BatchProcessor(
    batch_handler=lambda items: db.bulk_insert(items),
    batch_size=100,
    timeout=1.0
)
for item in items:
    processor.add(item)
processor.flush()

4. 内存预分配器 (MemoryArena)

• 预分配大块内存
• 按需切分
• 减少内存碎片

from plugin.performance_optimizer import MemoryArena

arena = MemoryArena(size=1024*1024)  # 1MB
chunk = arena.allocate(256)
# ... use chunk ...
arena.deallocate(chunk)

5. 性能分析器 (PerfProfiler)

• 低开销计时
• 嵌套支持
• 统计汇总

from plugin.performance_optimizer import PerfProfiler

profiler = PerfProfiler()
with profiler.context("operation"):
    # ... do something ...
print(profiler.stats())

6. 字符串驻留 (StringIntern)

• 重复字符串去重
• 减少内存占用
• 加速字符串比较

from plugin.performance_optimizer import StringIntern

intern = StringIntern()
s1 = intern.intern("hello")
s2 = intern.intern("hello")
assert s1 is s2  # 同一个对象

API 参考

PerformanceOptimizerPlugin

主插件类，提供统一的访问接口：

# 获取插件实例
plugin = New()
plugin.init()

# 获取缓存
cache = plugin.get_cache("route_match")

# 获取对象池
pool = plugin.get_pool("bytearray_4k")

# 性能分析
profiler = plugin.profile()
with profiler.context("my_operation"):
    # ... do work ...

# 字符串驻留
s = plugin.intern_string("repeated string")

# 查看统计
stats = plugin.stats()

配置选项

在 manifest.json 中配置：

{
  "config": {
    "args": {
      "cache_maxsize": 2048,
      "pool_maxsize": 100,
      "enable_profiler": true
    }
  }
}

性能提升

优化项	提升幅度
缓存命中	10-100x
对象复用	5-20x
批量操作	10-50x
内存预分配	2-5x
字符串驻留	2-10x

注意事项

1. 缓存大小应根据实际内存限制调整
2. 对象池适合频繁创建/销毁的对象
3. 批量处理的 batch_size 和 timeout 需根据业务场景调优
4. 性能分析器在生产环境建议关闭以减少开销