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name: performance-pipeline
type: pipeline_procedure
when: '性能优化, 慢查询, 内存泄漏, 首屏优化, 性能问题, 响应慢, 超时优化, 性能调优'
scope:
  - backend
  - frontend
products:
  - '*'
id: ka-procedure-性能流水线
asset_kind: pipeline_procedure
lifecycle_status: active
authority: supporting
owner_mechanism_id: mc-metric-governance
routes:
  - code_change
primary_triggers:
  - 性能流水线
secondary_triggers: []
negative_triggers: []
priority: P1
specificity: 5
consumes:
  - mc-metric-governance
emits:
  - performance_analysis_report
  - performance_benchmark
  - optimization_result
required_evidence:
  - execution_evidence
version: 1.1.0
last_reviewed: '2026-06-01'
stages: ["编码与单元测试", "联调验证"]
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# 性能优化管线

### 第1步：性能定位
量化性能指标（当前值/目标值）。定位瓶颈（慢查询/内存/CPU/网络/前端渲染）。收集证据（APM/慢查询日志/浏览器 DevTools/压测数据）。确定优化优先级（收益/成本排序）。
模版：性能分析模版.md
产出保存到：.soloforge/output/01-性能分析.md
工具：sf_classify, sf_analyze

### 第2步：方案设计
针对瓶颈设计优化方案（索引优化/SQL 重写/缓存/连接池/异步/分页/懒加载）。评估方案影响范围和风险。确定可衡量的优化目标。
产出保存到：.soloforge/output/02-优化方案.md

### 第3步：优化实施
按优先级逐步实施，每步优化后重新测量性能指标。禁止一次改多处再测量。保持优化前后功能行为一致。
工具：sf_expand

### 第4步：效果验证
对比优化前后的性能指标。全量测试确认无功能回归。代码审查关注：优化是否引入新问题、缓存一致性、并发安全。
工具：sf_verify, sf_review, sf_learn
