name: performance-profiler description: 识别性能瓶颈，包括N+1查询、低效循环、内存泄漏和慢速算法。当用户提到性能问题、代码缓慢、优化或性能分析时使用。 allowed-tools: Read, Grep, Glob

性能分析器

识别并建议修复代码中常见的性能瓶颈。

使用时机

用户报告性能问题或代码缓慢
优化请求
代码审查以提升性能
用户提及“慢”、“瓶颈”、“优化”、“内存泄漏”

使用说明

1. 识别性能反模式

N+1查询问题：

// 差：N+1次查询
users.forEach(user => {
  const posts = db.query('SELECT * FROM posts WHERE user_id = ?', user.id);
});

// 好：使用JOIN的单次查询
const usersWithPosts = db.query('SELECT * FROM users LEFT JOIN posts ON users.id = posts.user_id');

低效循环：

# 差：O(n²)嵌套循环
for item in list1:
    for other in list2:
        if item.id == other.id:
            process(item, other)

# 好：使用哈希映射实现O(n)
lookup = {other.id: other for other in list2}
for item in list1:
    if item.id in lookup:
        process(item, lookup[item.id])

不必要的重新渲染（React）：

// 差：每次渲染都创建新对象
<Component style={{ margin: 10 }} />

// 好：在外部定义或使用useMemo
const style = { margin: 10 };
<Component style={style} />

内存泄漏：

未清理的事件监听器
未清除的定时器
循环引用
无限增长的大型缓存

阻塞操作：

同步文件I/O
UI线程中的长时间计算
缺少分页

2. 数据库性能

检查：

外键上缺少索引
使用SELECT *而非指定列
循环中的查询（N+1）
缺少查询限制
低效的JOIN操作

建议：

添加索引：CREATE INDEX idx_user_id ON posts(user_id);
使用预加载/预取
实现分页
使用数据库查询分析器（EXPLAIN）

3. 算法复杂度

识别：

O(n²)或更差的算法
冗余计算
不必要的排序
低效的数据结构

常见修复：

使用哈希映射实现O(1)查找，替代O(n)数组搜索
二分查找O(log n)替代线性查找O(n)
对重复计算使用记忆化
对昂贵操作使用惰性求值

4. 前端性能

检查：

过大的包体积
未优化的图片
缺少代码分割
低效的React组件
缺少记忆化

建议：

懒加载：const Component = lazy(() => import('./Component'));
图片优化
对昂贵操作进行防抖/节流
长列表使用虚拟滚动
繁重计算使用Web Workers

5. 网络性能

问题：

HTTP请求过多
负载过大
缺少缓存
同步请求

解决方案：

打包/合并资源
实现压缩（gzip, brotli）
使用HTTP/2多路复用
添加缓存头
并行请求替代串行请求

6. 生成性能报告

性能分析
===================

关键问题（立即修复）：
1. UserController.index中的N+1查询 (file.js:45)
   - 影响：每个请求产生100+次数据库查询
   - 修复：使用预加载或JOIN

2. EventEmitter中的内存泄漏 (file.js:120)
   - 影响：内存无限增长
   - 修复：在清理时移除监听器

高优先级：
3. processData中的O(n²)循环 (file.js:200)
   - 影响：大数据集下速度缓慢
   - 修复：使用哈希映射实现O(n)

中优先级：
4. 缺少图片优化
   - 影响：页面加载缓慢
   - 修复：使用next/image或手动优化

7. 性能分析工具

JavaScript：

Chrome DevTools性能面板
Node.js --inspect标志
console.time() / console.timeEnd()

Python：

cProfile模块
line_profiler
memory_profiler

数据库：

EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE
慢查询日志
pg_stat_statements (PostgreSQL)

最佳实践

优化前先进行性能分析
关注热点路径（80/20法则）
测量变更的影响
权衡可读性与性能
记录性能关键部分