Compose 安定性推論システム
概要
Compose Compiler Stability Inference System は、Jetpack Compose のコンパイラが「型の安定性（stability）」をどのように判定して再コンポジション（recomposition）の最適化に利用しているかを包括的に調査したリポジトリです。安定性の判定ルール、注釈やインタフェースの取り扱い、実際に最適化が効く/効かないコードパターンをサンプルとともに検証し、開発者がパフォーマンス上の落とし穴を避けられるよう具体例と解説をまとめています。関連する記事や過去の研究（Medium記事や compose-performance リポジトリ）で触れられていない細部にも踏み込んでいます。
リポジトリの統計情報
- スター数: 26
- フォーク数: 1
- ウォッチャー数: 26
- コミット数: 7
- ファイル数: 4
- メインの言語: 未指定
主な特徴
- コンパイラが用いる「安定性」推論ルールの洗い出しと実証：型、注釈、プロパティの扱いを体系的に整理。
- 再コンポジション最適化に関する具体的なコード例とベンチマーク的検証を収録：どの変更が再描画を誘発するかを明確化。
- Compose の設計でありがちなパフォーマンスの落とし穴（MutableState の不適切な使い方やデータクラスの扱いなど）を指摘し、回避策を提示。
- 参考文献や関連リポジトリへのリンクを集約し、Compose の最適化知識を学ぶリファレンスとして機能。
技術的なポイント
Compose の再コンポジションは「どの入力が変化したか」を迅速に判定することで効率化される。本リポジトリはその判定基準である「stability（安定性）」の推論メカニズムに注目している。安定性はプリミティブ型や不変データ構造が持つ特性で、コンパイラは型情報、@Stable や @Immutable といった注釈、プロパティの可変性、equals/hashCode の実装有無などを組み合わせて推論を行う。特に注目すべきは、関数の引数として渡されるオブジェクトやラムダが安定扱いされるか否かで再コンポジションの伝播が大きく変わる点だ。リポジトリ内のサンプルは、データクラスやコレクション、MutableState の包み方、インタフェース継承による型の不安定化など、実用的なケースを取り上げており、コンパイラがどのような条件で最適化を適用するかをコードレベルで示す。これにより、開発者は不要な再コンポジションを避けるためのデータ設計や注釈の使い方を学べる。また、コンパイラの推論に頼らず明示的に @Stable を付与することで安全に最適化を誘導できること、逆に誤った注釈はバグやパフォーマンス劣化を招きうることも示している。さらに、Compose の内部APIやトラッキング手法を用いた観測結果を通じて、理論上の説明だけでなく実際の挙動確認までカバーしている点が本リポジトリの技術的価値である。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- .github: dir — ワークフローや Issue テンプレートなどの GitHub 関連設定（CI 設定や自動化がある場合に置かれる）。
- .gitignore: file — ビルド成果物や IDE 固有ファイルの除外設定。
- LICENSE: file — リポジトリのライセンス情報（利用・再配布条件を示す）。
- README.md: file — 調査の目的、背景、主要な発見、関連リンク、使い方（サンプルの実行方法や参照先）を記載。README は本プロジェクトのナビゲーションと解析結果の要約を提供している。
（README 抜粋にある通り、関連 Medium 記事や compose-performance の内容を踏まえつつ、さらに深掘りした解析ノートやサンプルが含まれる構成です。）
まとめ
Compose の再コンポジション最適化を深く理解したい開発者にとって有益な調査リポジトリです（実践的な回避策と検証が豊富）。