[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,90 +2,224 @@
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id: wiki-2026-0508-javascript-optimization-patterns
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title: JavaScript Optimization Patterns
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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: [PERF-JS-OPT-001]
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aliases: [JS Performance Patterns, V8 Optimization, JS Hot Path]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: ["JavaScript|[JavaScript", performance, Optimization, inp, code-splitting, tree-shaking, web-workers, main-thread]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [javascript, performance, v8, optimization]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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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: v8
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# JavaScript Optimization Patterns (자바스크립트 최적화 패턴)
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# JavaScript Optimization Patterns
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "전송되는 번들 크기를 극한으로 깎고, 메인 스레드를 점유하는 긴 작업을 잘게 쪼개어(Yield), 브라우저가 사용자의 입력에 즉각적으로 반응할 수 있는 '숨 쉴 틈'을 확보하라" — INP 성능 향상을 위한 현대 자바스크립트 실행 전략.
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## 매 한 줄
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> **"매 hot path 의 type stability + allocation 최소화"**. V8/JSC/SpiderMonkey 모두 매 inline cache + hidden class 의 의존 — 매 monomorphic call site 가 매 fastest. 매 micro-optimization 보다 매 algorithmic / batching 이 매 win 큼, 매 그러나 hot loop 에서는 매 GC pressure 의 의식 필수.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Static Reduction and Runtime Yielding" — 빌드 시점의 불필요한 코드 제거(Tree Shaking)와 런타임 시점의 메인 스레드 점유 분산(Yielding)을 결합한 패턴.
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- **핵심 최적화 기법:**
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- **Code Splitting & Tree Shaking:** 사용하지 않는 코드를 제거하고, 필요한 시점에만 모듈을 로드하여 초기 파싱 시간 단축.
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- **Breaking Up [[Long Tasks|Long Tasks]]:** 50ms 이상의 작업을 작은 단위로 분할하여 브라우저 렌더링 스케줄러에게 제어권을 양보.
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- **Web Workers:** 복잡한 연산을 별도의 백그라운드 스레드로 이전하여 메인 스레드 프리징 방지.
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- **Debounce & Throttle:** 고빈도 이벤트(Scroll, Resize, [[Search|Search]])의 핸들러 실행 횟수 제한.
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- **requestIdleCallback:** 중요도가 낮은 작업을 브라우저의 유휴 시간에 배치.
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- **의의:** 자바스크립트 실행으로 인한 UI 프리징을 제거하여 [[Core Web Vitals|Core Web Vitals]]의 INP 지표를 획기적으로 개선하고 실질적인 사용자 만족도를 높임.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 과거에는 모든 기능을 하나의 거대한 라이브러리에 의존하는 경향이 있었으나, 현대 정책은 '경량 모듈 정책'과 '필요 시 로드 정책'을 최우선으로 함.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 동기적 루프에 대해 50ms 초과 시 경고 정책을 시행하며, CPU 집약적인 데이터 처리 로직은 반드시 웹 워커(Web Worker) 사용 정책을 준수하도록 함.
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### 매 V8 의 fast path
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- **Hidden class (Map)**: object shape — 매 동일 property 순서 의 같은 hidden class.
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- **Inline cache (IC)**: call site 별 type 기록 — monomorphic > polymorphic > megamorphic.
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- **TurboFan / Maglev**: hot function 의 optimizing compile, type feedback 기반.
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- **Sparkplug** (2021+): 매 baseline JIT, 매 quick startup.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Core-Web-Vitals-Metrics|Core-Web-Vitals-Metrics]], [[Interaction-to-Next-Paint-INP|Interaction-to-Next-Paint-INP]], [[Frontend-Performance-Optimization-Guide|Frontend-Performance-Optimization-Guide]], [[Clean-Code-Principles|Clean-Code-Principles]]
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- **Raw Source:** 00_Raw/JavaScript Optimization.md
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### 매 GC pressure
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- **Young generation (Scavenger)**: 매 short-lived alloc — 매 cheap.
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- **Old generation (Mark-Compact)**: 매 promoted object — 매 stop-the-world 의 risk.
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- **Strategy**: 매 hot loop 에서 alloc 의 회피 (object pooling, typed arrays).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Animation / game loop 의 60+ FPS 유지.
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2. 매 large data transformation (millions of records).
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3. Server-side hot path (Node, Bun).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Object shape stability
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```javascript
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// X — hidden class 가 다름 (assignment 순서)
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function A() { this.x = 1; this.y = 2; }
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function B() { this.y = 2; this.x = 1; }
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const arr = [new A(), new B()]; // 매 polymorphic IC
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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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| 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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// O — 매 동일 shape
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class Point { constructor(x, y) { this.x = x; this.y = y; } }
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const arr2 = [new Point(1, 2), new Point(3, 4)];
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Monomorphic call site
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```javascript
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function add(a, b) { return a + b; } // V8 의 type feedback 기록
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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// X — megamorphic (string + number + array)
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add(1, 2); add('a', 'b'); add([], []);
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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// O — monomorphic (always number)
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for (let i = 0; i < 1e6; i++) add(i, i + 1);
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```
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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### Typed arrays (no boxing)
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```javascript
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// X — 매 Array of number — boxed double, GC pressure
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const heights = new Array(1_000_000);
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for (let i = 0; i < heights.length; i++) heights[i] = Math.random();
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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// O — Float64Array — flat, no boxing
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const heights2 = new Float64Array(1_000_000);
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||||
for (let i = 0; i < heights2.length; i++) heights2[i] = Math.random();
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```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Object pooling (hot loop)
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```javascript
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class Vec3Pool {
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#pool = [];
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acquire(x = 0, y = 0, z = 0) {
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const v = this.#pool.pop() ?? { x: 0, y: 0, z: 0 };
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v.x = x; v.y = y; v.z = z;
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||||
return v;
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}
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||||
release(v) { this.#pool.push(v); }
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||||
}
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const pool = new Vec3Pool();
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function frame() {
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const tmp = pool.acquire(1, 2, 3);
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// ... compute ...
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pool.release(tmp);
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}
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```
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### Loop hoisting
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```javascript
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// X — length 매 iter 마다 access
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for (let i = 0; i < items.length; i++) { ... }
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// O — modern V8 의 자동 hoist 하지만 매 explicit 가 안전
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const n = items.length;
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for (let i = 0; i < n; i++) { ... }
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// O+ — for-of with iterator (매 modern, V8 fast path)
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for (const it of items) { ... }
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```
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### Map vs object lookup
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```javascript
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// 매 string key 의 dynamic — Map 의 매 fast & predictable
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const cache = new Map();
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cache.set(key, value);
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cache.get(key);
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// 매 known small fixed keys — object 매 inline cache 의 winning
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const config = { mode: 'fast', retries: 3 };
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```
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### Avoid `arguments`, use rest
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```javascript
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// X — arguments 의 deopt (non-array, function-bound)
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function sum() {
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let s = 0;
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||||
for (let i = 0; i < arguments.length; i++) s += arguments[i];
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return s;
|
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}
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// O
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function sum(...nums) {
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||||
let s = 0;
|
||||
for (const n of nums) s += n;
|
||||
return s;
|
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}
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```
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### Batching DOM / state updates
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```javascript
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// X — 매 update 의 layout thrash
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items.forEach(it => container.appendChild(make(it)));
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// O — DocumentFragment batch
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const frag = document.createDocumentFragment();
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items.forEach(it => frag.appendChild(make(it)));
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||||
container.appendChild(frag);
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```
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### Web Workers (off-main-thread)
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```javascript
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// main.js
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const worker = new Worker('worker.js', { type: 'module' });
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worker.postMessage({ data: bigArray }, [bigArray.buffer]); // 매 transfer, zero-copy
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||||
// worker.js
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||||
self.onmessage = (e) => {
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const result = heavy(e.data.data);
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||||
self.postMessage(result);
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};
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```
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||||
### Structured cloning vs transferable
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```javascript
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// 매 1MB+ data — transferable 의 50-100x faster
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const buf = new ArrayBuffer(1_000_000);
|
||||
worker.postMessage(buf, [buf]); // 매 ownership transfer
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```
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### Lazy evaluation (generator)
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```javascript
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function* range(from, to) {
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for (let i = from; i < to; i++) yield i;
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}
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function* map(it, f) { for (const v of it) yield f(v); }
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||||
function* filter(it, p) { for (const v of it) if (p(v)) yield v; }
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// 매 1B element 의 first 10 — alloc 의 X
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const result = [];
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for (const v of filter(map(range(0, 1e9), x => x * 2), x => x % 3 === 0)) {
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||||
result.push(v);
|
||||
if (result.length === 10) break;
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||||
}
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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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| Hot loop alloc | typed array + object pool |
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| Large data transform | streaming / generator |
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| Heavy compute | Web Worker + transferable |
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| DOM batch | DocumentFragment / requestAnimationFrame |
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| Type stability 의심 | DevTools Profiler "ICs" tab |
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| 매 micro-bench 결과 의 의심 | always profile in production-like build |
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**기본값**: 매 algorithmic win 우선, 매 hot path 만 micro-optimize.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[JavaScript]] · [[V8]]
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||||
- 변형: [[Hermes-Optimization]] · [[JSC]]
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||||
- 응용: [[Web-Workers]] · [[Animation-Performance]]
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||||
- Adjacent: [[Garbage-Collection]] · [[Hidden-Classes]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 measurable bottleneck 진단 후, hot loop 작성, large data transform.
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**언제 X**: 매 cold path / one-shot script (premature optimization), 매 readability cost > perf gain.
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## ❌ 안티패턴
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- **Premature micro-opt**: 매 readability 희생, 매 measure 없이 추측.
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- **`delete obj.prop`**: hidden class transition 유발, IC deopt.
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- **Hot loop 의 closure alloc**: `arr.map(x => x*2)` 매 frame — 매 함수 hoist.
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||||
- **`try/catch` in hot loop**: 매 V8 의 optimization 일부 비활성 (개선되었지만 여전히 cost).
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- **string concat in loop**: `+=` 매 hot loop — 매 array.join.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (V8 blog, Chrome DevTools Performance docs, Bun benchmark methodology).
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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 — V8 hot-path optimization 패턴 정리 |
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Reference in New Issue
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