| name | performance-review |
| description | 对代码变更、Pull Request、分支或工作区 diff 进行聚焦性能评审,关注算法复杂度、数据库查询模式、N+1 风险、分页、缓存、批处理、内存使用、同步 I/O、延迟和负载行为;当 Codex 被要求做性能评审、可扩展性评审、性能剖析计划、基准测试计划或延迟风险评估时使用。 |
性能评审
快速开始
评审流程
- 先明确预期规模:记录数、每秒请求数、并发度、负载大小、内存预算和延迟预算。
- 识别热点路径和高成本依赖:数据库、网络、文件系统、CPU、序列化、渲染、队列。
- 运行信号扫描:
python3 scripts/performance_signal_scan.py /path/to/repo-or-file
- 针对现实中的最坏输入,追踪循环、查询、API 调用和分配路径。
- 推荐验证方式:定向测试、性能剖析、explain plan、基准测试、压测或生产指标观察。
输出规则
- 每个发现都必须包含规模假设和成本机制。
- 区分“已经测量到的问题”和“合理推断的风险”。
- 优先给出具体缓解措施:加分页、批量调用、加索引、带失效机制的缓存、流式处理数据、避免重复工作。
- 如果没有发现问题,也要说明剩余风险,以及是否跳过了性能剖析或基准测试。