DFiP_Budget_planing/openspec/changes/perf-profiling/design.md

Design: профилирование фронта и бэка (#202)

Зачем

Заказчик сообщил (пересказом, без деталей), что:

1. тормозит скролл — предположительно любой большой формы, там много скроллить;
2. модальное окно по нажатию кнопки открывается не сразу.

Бэк ранее профилировался базово, поэтому основное подозрение — фронт, включая утечки памяти. Задача — подсветить проблемные места с доказательствами. Исправлять ничего не нужно: исправления пойдут отдельными задачами по результатам отчёта.

Цели

• Воспроизводимый локальный стенд, поднимаемый одной-двумя командами, чтобы позже снять замеры «после» на тех же данных и сценариях.
• Замеры по двум симптомам заказчика и по памяти, для фронта и для бэка, которые обслуживают эти сценарии.
• Отчёт: список проблемных мест, у каждого — симптом, доказательство (цифры и ссылка на артефакт: trace, профиль, heap snapshot, EXPLAIN), место в коде (file:line), оценка влияния, приоритет.

Не цели

• Исправления кода приложения, даже очевидные.
• Нагрузочное тестирование многими пользователями.
• Интеграция замеров в CI.
• Воспроизведение прод-ресурсов на стенде (см. «Ограничения»).

Анти-цели (провал, даже если формально сделано)

• Выводы без замера. Находки статического анализа допустимы только с явной пометкой «не подтверждено замером» и отдельно от подтверждённых.
• Замеры только на dev-сборке фронта (rsbuild dev): она искажает картину React.
• Правки в api/src, api/alembic, web/src, web/rsbuild.config.ts или в зависимостях приложения ради замеров. Всё, что нужно стенду, живёт в perf/.
• Цифры, которые нельзя повторить: каждая цифра отчёта получается командой из perf/.

Ограничения и известные факты

• Машина заказчика сильно медленнее машины разработчика. Фронт мерить с замедлением CPU через CDP (Emulation.setCPUThrottlingRate) в двух режимах — 4× и 6×, а также без замедления для сравнения.
• Прод-сервер — около 1 vCPU / 4 GB (raisa_config.yml устарел). Стенд по указанию владельца ресурсами не ограничивается. Цифры бэка в отчёте помечаются как полученные на быстром железе, без лимитов.
• БД — только Postgres, схема v3. SQLite не годится: миграции на PL/pgSQL. Postgres 16 в docker (образ доступен).
• Зависимости: npm берётся из публичного registry, для Python — api/requirements-dev.txt, без корпоративного Nexus. raisa-fastapi-protected-api не нужен (закомментирован в коде).
• При DEBUG=true миграции на старте не выполняются. Стенд сам делает cd api && alembic upgrade head. Авторизация — локальный JWT (/api/v1/auth/login).
• cwd бэка — api/. Собранный фронт API отдаёт из api/web — либо так, либо через отдельный статический сервер; на выбор исполнителя, лишь бы это была prod-сборка.
• Таблица листа (web/src/components/RealtimeTable/RealtimeTable.jsx) уже использует виртуализацию строк и колонок material-react-table. Гипотезу «нет виртуализации» не проверять как основную.
• Состояние WebSocket-блокировок в памяти процесса — бэк в один процесс.
• Браузер — Chromium (Playwright), методика на CDP. У заказчика Яндекс.Браузер (Chromium) — цифры переносимы. В методике отчёта зафиксировать версию Chromium стенда и оговорку: расширения и собственные фоновые процессы Яндекс.Браузера стенд не воспроизводит.

Что решено

Стенд (perf/)

• Postgres 16 в docker, миграции alembic до head, затем генерация данных.
• Бэк — uvicorn из api/ в одном процессе, без лимитов. Фронт — npm run build, отдача prod-сборки.
• Для React Profiler — отдельная профилирующая сборка (alias react-dom → react-dom/profiling; scheduler/tracing в React 18 нет) через собственный конфиг rsbuild в perf/, который расширяет web/rsbuild.config.ts и не меняет его. Основные цифры (время, FPS, long tasks) снимаются на обычной prod-сборке; профилирующая сборка нужна только для ответа «что перерисовывается».
• perf/README.md: как поднять стенд, сгенерировать данные, прогнать сценарии и где лежат результаты.

Данные

• Объём заказчик не сообщил. Генератор параметризуется масштабом. Базовый масштаб — «большой, но правдоподобный»: формы FORM_1, FORM_2, FORM_4 за один год по оргединицам, в листах — строки по всему дереву статей расходов из сида (0003_initial_data.sql), строки ВСП и проекты для FORM_3/FORM_4. Выбранные числа и их обоснование исполнитель записывает в отчёт.
• Второй прогон на удвоенном масштабе показывает, как время растёт с объёмом.
• Данные создаются через те же SQL-функции v3.add_*, что использует приложение, где это практично. Прямые INSERT — только там, где функции нет; в этом случае генератор не должен нарушать инварианты, которые обеспечивают функции.

Роль и этапы

• Основная роль замеров — EXECUTOR_RF с открытым окном этапа на правку (жалуется, скорее всего, исполнитель): таблица рендерит колонки и права на строки по роли и этапу (RealtimeTable.jsx:111, :263–273), модалки выбора ВСП и статьи доступны только при праве править строки. Контрольный прогон — ADMIN, только для скролла на базовом масштабе.
• Генератор создаёт пользователей, оргединицы и этапы (form_phase) с окнами, открытыми на дату замера.

Сценарии фронта (Playwright + CDP)

1. Скролл. Для каждого листа каждой формы (FORM_1: AHR/CAP/OPER/SMETA с direction; FORM_2: основные листы и сателлиты; FORM_4: листы и STRUCTURE) и отчёта проекта (FORM_3): вертикальный скролл от начала до конца и обратно, горизонтальный по всем колонкам. Метрики: кадры и потерянные кадры, long tasks (>50 мс) и их суммарное время, время скриптов, стиля и layout из trace. Каждый прогон — в трёх режимах CPU. 1a. Скролл при живом соавторе. Тот же скролл на базовом масштабе в режиме 6×, пока второй пользователь (скрипт через WebSocket, без браузера) правит ячейки этого листа с заданной частотой (1 и 5 правок/с). Входящие cell_updated/cell_edit_start/row_added обрабатываются в RealtimeContext.js:105–160 и могут перерисовывать таблицу во время скролла. Это один фоновый соавтор, а не нагрузочный тест. 1b. Своды (вторым приоритетом после листов форм): свод 1 (pages/SvodPage/SummaryTable.jsx), свод 2 (pages/Svod2Page/Svod2Page.jsx), ProjectSummariesPage — скролл и смена фильтров; данные генератора должны давать правдоподобно заполненные своды по всем оргединицам. SQL сводных функций — в замеры бэка.
2. Модалки. Перечень строится по коду: все модалки и диалоги, доступные со страниц форм, задачи и проекта — этапы (SettingModal), добавление года, экспорт, редактирование проекта, создание проекта и т.д. Модалки админки — вторым приоритетом. Метрика: от клика до первого кадра с видимой модалкой (requestAnimationFrame после появления в DOM), long tasks в этом окне, какие компоненты перерисовались (по профилирующей сборке). Отдельно — открытие модалки поверх открытого большого листа, если такое есть.
3. Память. Длительный сценарий — циклы «открыть лист → скролл → правка ячеек через WebSocket → уйти на список задач → открыть другой лист», около 20 циклов. Метрики: JSHeapUsedSize по циклам после принудительного GC, heap snapshots в начале, середине и конце, detached DOM nodes, число слушателей событий, число открытых WebSocket. Рост между снимками разбирается до retainers.

Замеры бэка

• Время ответа каждого запроса, который фронт делает в сценариях выше (из сетевого лога Playwright), плюс отдельный прогон этих же запросов без браузера — медиана и p95 по N повторам.
• pg_stat_statements за время сценариев: топ запросов и функций по суммарному и среднему времени. Для топа — EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS).
• Размер ответов: тяжёлый JSON листа влияет и на фронт.
• Профиль Python (py-spy) — только если время ответа заметно больше времени SQL.

Статический разбор

Параллельно замерам — разбор кода фронта по местам, на которые указывают профили: нестабильные значения контекстов, пересоздание колонок и конфигов на рендер, слушатели и подписки без очистки, таймеры, WebSocket без закрытия. Каждая находка ссылается на file:line и помечена: подтверждена замером или нет.

Отчёт perf/REPORT.md

По-русски, для заказчика и команды:

1. Короткое резюме: что тормозит, почему и насколько, топ-5 мест.
2. Методика и окружение: железо, версии, масштаб данных, режимы CPU, оговорка про прод-ресурсы.
3. Таблица проблемных мест: № | место (file:line) | симптом | доказательство | влияние | приоритет (P1–P3) | подтверждено замером (да/нет).
4. Подробности по каждому месту.
5. Что не удалось проверить и почему.

Сырые артефакты (traces, heap snapshots) складываются в perf/results/<дата>/ и в git не коммитятся (.gitignore). Коммитятся сводные JSON с цифрами и отчёт.

На усмотрение исполнителя

• Язык и инструменты генератора данных (Python + asyncpg или SQL), структура perf/, docker compose или скрипты.
• Точные числа масштаба (с обоснованием в отчёте), число повторов, пороги.
• Как обходить UI в сценариях (селекторы, прямые URL страниц).

Decisions made without discussion

Дата	Решение	Обоснование	Цена ошибки
2026-10-25	Стенд коммитится в perf/ в репозиторий	Нужен повтор замеров «после» на тех же данных	Лишний каталог в репо; удаляется одним коммитом
2026-10-25	«Стенд не ограничивай» понято как «без лимитов CPU и памяти у бэка и БД»	Ближайшая трактовка реплики владельца сразу после обсуждения лимитов	Цифры бэка оптимистичнее прода; оговорено в отчёте
2026-10-25	Замедление CPU фронта 4× и 6×	Стандартные пресеты DevTools для медленной машины; реальная машина заказчика неизвестна	Неверный масштаб абсолютных цифр; относительный рейтинг мест не меняется
2026-10-25	Отчёт — markdown в perf/REPORT.md	Формат для заказчика владелец не выбрал; markdown легко превратить в документ	Переоформление отчёта
2026-10-25	Масштаб данных задаёт исполнитель, плюс прогон на удвоенном масштабе	Реальные объёмы неизвестны	Неверная абсолютная величина; удвоение показывает чувствительность
2026-10-25	skip_specs: true	Change не меняет поведение системы	—
2026-10-25	Основная роль — EXECUTOR_RF с открытым окном, ADMIN — контрольный прогон скролла	Жалобы, скорее всего, от исполнителей; рендер зависит от роли и этапа	Замеры на конфигурации, которой нет у заказчика; ADMIN-прогон показывает разницу
2026-10-25	Добавлен сценарий «скролл при одном фоновом соавторе» (1 и 5 правок/с), но не нагрузочный тест	Совместная работа — основной режим системы, входящие WS-события перерисовывают таблицу	+1 сценарий; если не влияет — так и будет написано
2026-10-25	Своды 1, 2 и сводные проектов — в скоупе вторым приоритетом	Пользователь может называть свод «формой»; это тяжёлые таблицы	Больше работы по данным и сценариям
2026-10-25	Postgres 16	Версия прод-БД неизвестна; 16 — актуальная стабильная	Мелкие расхождения планов запросов с продом
2026-10-25	R-1 (design #11): Task 3 заполняет svods/modal_pages манифеста по маршрутам из Routes.jsx	Иначе сценарии T5/T7 не получат список страниц	Доработка T3 при T5/T7
2026-10-25	Email админа стенда admin@perf-stand.com вместо admin@perf.local	/api/v1/users/me падает 500: email-validator отклоняет .local в response_model	Другой email у админа стенда; на замеры не влияет
2026-10-25	В perf/requirements.txt добавлен greenlet	api/requirements-dev.txt его не содержит, alembic на asyncpg падает без него	Лишняя зависимость в venv стенда
2026-10-25	perf/web/rsbuild.perf.config.ts импортирует @rsbuild/core по относительному пути ../../web/node_modules/@rsbuild/core	Конфиг в perf/ не видит web/node_modules через резолв пакетов	Путь ломается при смене раскладки каталогов
2026-10-25	В .gitignore шаблон для трейсов perf/**/*trace*.json	Формулировка «*.json trace» неоднозначна	Лишний или пропущенный файл в игноре
2026-10-25	В .gitignore добавлено исключение !perf/docker-compose.yml	Корневой .gitignore игнорирует docker-compose.yml	Файл стенда не попадёт в коммит
2026-10-25	В манифесте сегмент «нет direction» в URL листа — литерал null	TableList.jsx строит путь через ${table?.direction}; при null из API получается null (при undefined было бы undefined)	Переходы на листы без direction дадут 404/пустую страницу
2026-10-25	Агрегатор считает median чётного n как среднее двух центральных, p95 — nearest-rank; нечисловые и bool-метрики игнорируются	Бриф задаёт nearest-rank только для p95; median по стандартному определению	Небольшое расхождение чисел с ручным расчётом
2026-10-25	results.append валидирует наличие всех обязательных ключей записи	Ранний отказ на кривом формате от Node-стороны	Лишний ValueError при расширении формата