[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,96 +2,189 @@
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id: wiki-2026-0508-cpu-overhead
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title: CPU Overhead
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-38FA31]
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aliases: [CPU Cost, JS Main Thread Cost]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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verification_status: applied
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tags: [performance, cpu, main-thread, profiling]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - CPU Overhead"
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: JavaScript
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framework: Browser/Node
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# [[CPU Overhead|CPU Overhead]]
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# CPU Overhead
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> CPU 오버헤드(CPU Overhead)는 웹 그래픽 렌더링 및 브라우저 실행 중에 중앙 처리 장치(CPU)에 가해지는 계산 부담 및 처리 지연을 의미합니다 [1, 2]. [[WebGL|WebGL]]과 같은 기존 API에서는 단일 스레드 기반의 명령 제출과 JavaScript 실행이 CPU 병목 현상을 일으켜 GPU가 유휴 상태에 빠지게 만듭니다 [2, 3]. [[WebGPU|WebGPU]]와 같은 최신 API는 멀티 스레드 명령 생성과 컴퓨트 셰이더를 통한 연산 오프로딩을 통해 이러한 CPU 오버헤드를 대폭 감소시킵니다 [4, 5].
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## 매 한 줄
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> **"매 main thread 매 free 매 fast UI"**. CPU overhead는 JS execution / parsing / hydration / re-render에 소비되는 main-thread time — 이게 길어지면 INP가 무너지고 user input이 lag한다. 2026 INP가 LCP를 대체한 third Core Web Vital이 되어 CPU profile + scheduling이 frontend 의 first concern.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **WebGL에서의 CPU 오버헤드 원인:**
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WebGL은 단일 스레드 실행 모델로 작동하여 모든 드로우 콜([[Draw Call|Draw Call]]), 상태 변경, 리소스 업로드가 순차적으로 실행되며 메인 스레드를 차단합니다 [2, 3]. 또한 브라우저의 보안 검사, 프로세스 격리를 위한 마샬링(marshalling), 그리고 ANGLE을 통한 API 변환(OpenGL ES를 [[Direct3D|Direct3D]]로 변환) 과정은 드로우 콜마다 고정적인 오버헤드를 발생시킵니다 [6, 7]. 이는 결과적으로 GPU가 유휴 상태임에도 CPU가 병목이 되는 현상을 초래합니다 [6, 8].
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## 매 핵심
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* **성능 및 사용자 환경에 미치는 영향:**
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CPU 오버헤드는 프레임 드롭, 미세 지연(Micro-latency) 및 화면 끊김(Stuttering)의 주요 원인이 됩니다 [3, 9, 10]. 예를 들어 3D 가우시안 스플래팅(3DGS)과 같은 데이터 집약적 렌더링에서 수백만 개의 객체를 CPU에서 정렬할 경우, CPU-GPU 간 대규모 버퍼 전송과 동기화 병목 현상이 발생하여 프레임 예산을 초과하게 됩니다 [11, 12]. 특히 모바일 기기에서는 높은 CPU 오버헤드가 과도한 전력 소비와 발열로 이어지며, 이는 곧 열 쓰로틀링(Thermal throttling)에 의한 심각한 성능 저하를 유발합니다 [13-15].
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### 매 source
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- **Parse + compile**: download된 JS bytes → AST → bytecode (V8 측정 시 KB 당 ~1ms low-end mobile).
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- **Hydration**: SSR HTML 위 React/Vue 매 attach.
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- **Re-render**: state change → diff → DOM commit.
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- **Long task** (>50ms): block input.
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* **WebGPU와 구조적 최적화를 통한 해결:**
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WebGPU는 멀티 스레드를 통한 렌더링 명령 준비와 명시적이고 정적인 리소스 관리(GPU 리소스 읽기 전용화 등)를 지원하여 CPU 측의 재검증 오버헤드를 획기적으로 줄입니다 [4, 5, 16-18]. 컴퓨트 셰이더를 사용하여 물리 시뮬레이션이나 입자 시스템 같은 연산 논리를 GPU로 오프로딩하면 CPU-GPU 간의 왕복 통신과 JavaScript 실행 지연을 최소화하는 'GPU 주도(GPU-driven)' 렌더링이 가능해집니다 [13, 19]. 또한, 엔진 차원에서는 인스턴싱이나 배칭([[Batching|Batching]])을 통해 절대적인 드로우 콜 횟수를 최소화하는 것이 오버헤드 감소의 핵심입니다 [8, 20].
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### 매 측정
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- Chrome Performance panel — flame chart, "Long tasks".
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- `PerformanceObserver` API on `longtask`.
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- React Profiler / Vue Devtools timeline.
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- Web Vitals — INP, TBT.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Graphics & Performance 분야의 자동 자산화 수행.
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### 매 응용
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1. JS payload 줄이기 → less parse.
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2. Hydration partial / streaming.
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3. Heavy work → Web Worker / requestIdleCallback / startTransition.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[WebGL|WebGL]], WebGPU, Draw Calls, Micro-latency, [[Compute Shaders|Compute Shaders]]
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- **Projects/Contexts:** [[3D_Gaussian_Splatting|3D Gaussian Splatting]] (3DGS), WebSplatter, [[ANGLE|ANGLE]]
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- **Contradictions/Notes:** 제공된 소스들 사이에서 명백한 모순은 발견되지 않습니다. 모든 소스가 WebGL의 단일 스레드 아키텍처가 야기하는 CPU 병목 현상을 WebGPU의 멀티 스레드 도입 및 명시적 리소스 관리로 극복한다는 공통된 기술적 진화를 설명하고 있습니다.
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## 💻 패턴
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*Last updated: 2026-04-19*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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### Long task observer
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```ts
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const obs = new PerformanceObserver((list) => {
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||||
for (const entry of list.getEntries()) {
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||||
if (entry.duration > 50) {
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||||
console.warn(`Long task: ${entry.duration.toFixed(0)}ms`, entry);
|
||||
}
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||||
}
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||||
});
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||||
obs.observe({ type: 'longtask', buffered: true });
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||||
```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Yield to main thread
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```ts
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||||
function yieldToMain() {
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||||
return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 0));
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||||
}
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
async function processChunks(items: Item[]) {
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||||
for (let i = 0; i < items.length; i++) {
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process(items[i]);
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||||
if (i % 100 === 0) await yieldToMain();
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||||
}
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||||
}
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```
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### scheduler.yield (Chrome 129+)
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||||
```ts
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||||
async function processBig(items: Item[]) {
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
process(item);
|
||||
if ('scheduler' in window && 'yield' in (window as any).scheduler) {
|
||||
await (window as any).scheduler.yield();
|
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}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
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> *(TODO)*
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### Web Worker offload
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```ts
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||||
// worker.ts
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||||
self.onmessage = (e) => {
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||||
const result = heavyTransform(e.data);
|
||||
self.postMessage(result);
|
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};
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
// main.ts
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||||
const w = new Worker(new URL('./worker.ts', import.meta.url), { type: 'module' });
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||||
w.postMessage(largeData);
|
||||
w.onmessage = (e) => render(e.data);
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```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### React startTransition
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||||
```tsx
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||||
import { startTransition, useState } from 'react';
|
||||
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||||
function Search() {
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||||
const [q, setQ] = useState('');
|
||||
const [results, setResults] = useState<Item[]>([]);
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||||
|
||||
function onChange(e) {
|
||||
setQ(e.target.value); // urgent
|
||||
startTransition(() => {
|
||||
setResults(filter(allItems, e.target.value)); // background
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
return <input value={q} onChange={onChange} />;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### useDeferredValue
|
||||
```tsx
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||||
function Page({ filter }) {
|
||||
const deferredFilter = useDeferredValue(filter);
|
||||
const items = useMemo(() => filterBig(deferredFilter), [deferredFilter]);
|
||||
return <List items={items} />;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### requestIdleCallback for non-critical
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||||
```ts
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||||
const work = [...];
|
||||
function schedule() {
|
||||
if (!work.length) return;
|
||||
requestIdleCallback((deadline) => {
|
||||
while (work.length && deadline.timeRemaining() > 0) {
|
||||
doOne(work.shift());
|
||||
}
|
||||
schedule();
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
schedule();
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Avoid layout thrash
|
||||
```ts
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||||
// X — 매 read after write 매 force reflow
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||||
els.forEach(el => {
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el.style.width = '100px';
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||||
console.log(el.offsetWidth); // forced sync layout
|
||||
});
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||||
|
||||
// O — 매 batch read, batch write
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||||
const widths = els.map(el => el.offsetWidth);
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||||
els.forEach((el, i) => el.style.width = widths[i] + 1 + 'px');
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Heavy compute (parse/transform) | Web Worker |
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| Long list render | virtualization (TanStack Virtual) |
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| Filter on input | useDeferredValue / startTransition |
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| Background prefetch | requestIdleCallback |
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| Animation | CSS / RAF, no JS-driven layout |
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**기본값**: measure → smallest fix → re-measure.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Frontend Performance]] · [[Core Web Vitals]]
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- 변형: [[Long Task]] · [[INP]]
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- 응용: [[Web Worker]] · [[Concurrent Rendering]]
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- Adjacent: [[Bundle Size Optimization]] · [[Hydration]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: long task identification, scheduler API generation, INP debug script.
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**언제 X**: real device profiling — DevTools / WebPageTest 필수.
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## ❌ 안티패턴
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- **JS-driven animation**: setInterval + style 변경 — RAF / CSS 사용.
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- **Sync XMLHttpRequest**: 매 main block — fetch async 사용.
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- **Force layout in loop**: read after write — batch.
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- **Hydration of static page**: islands / partial hydration.
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- **Massive context provider**: 매 모든 child re-render — split context.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (web.dev INP guide, Chrome scheduler API, React 19 docs).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — CPU overhead pattern + scheduler API |
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Reference in New Issue
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