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# Phase 52: Tail Latency Proxy（epoch throughput quantiles）
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目的: 「alloc/free の tail」を **コード変更なし**で近似し、SSOT 化する。
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方針: 単一プロセス soak の **短い epoch** を大量に取り、epoch throughput の分布（p50/p90/p99/p999）で tail を proxy する。
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理由:
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- 1-op latency histogram を入れると測定オーバーヘッドが大きい
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- 既に epoch 出力（`[EPOCH] ... Throughput ... rss_kb=...`）があるので、低コストで tail proxy が取れる
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## Step 0: Build
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```bash
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make bench_random_mixed_hakmem_minimal
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make bench_random_mixed_system
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make bench_random_mixed_mi
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```
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## Step 1: Single-process epoch soak（5分、epoch=1秒）
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hakmem FAST:
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```bash
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BENCH_BIN=./bench_random_mixed_hakmem_minimal \
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DURATION_SEC=300 EPOCH_SEC=1 WS=400 \
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scripts/soak_mixed_single_process.sh > tail_epoch_hakmem_fast_5m.csv
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```
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mimalloc / system:
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```bash
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BENCH_BIN=./bench_random_mixed_mi \
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DURATION_SEC=300 EPOCH_SEC=1 WS=400 \
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scripts/soak_mixed_single_process.sh > tail_epoch_mimalloc_5m.csv
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BENCH_BIN=./bench_random_mixed_system \
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DURATION_SEC=300 EPOCH_SEC=1 WS=400 \
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scripts/soak_mixed_single_process.sh > tail_epoch_system_5m.csv
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```
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注意:
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- `EPOCH_SEC=1` で ~300 サンプル（p99 近傍が見える）
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- さらに tail を見たい場合は `DURATION_SEC=1800`（30分）で ~1800 サンプル
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## Step 2: 集計（p50/p90/p99/p999）
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CSV から分位を計算する。
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重要:
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- **throughput の tail は “低い側”**（p1/p0.1）で見る（p99 は “速い側”）
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- **latency percentiles は per-epoch latency を作ってから計算**する（`p99(latency) ≠ 1/p99(throughput)`）
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推奨（正しい計算）:
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```bash
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python3 scripts/analyze_epoch_tail_csv.py tail_epoch_hakmem_fast_5m.csv
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```
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推奨:
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- p50/p90/p99 は 5分で十分
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- p999 は 30分以上推奨（サンプル数が足りない）
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（分析スクリプトがある場合はそれを使用。なければ簡易 awk/python を追加する Phase 52-1 で行う）
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## Step 3: SSOT 更新
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更新先:
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- `docs/analysis/PERFORMANCE_TARGETS_SCORECARD.md`
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追記:
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- tail proxy（p99 epoch throughput / p99 latency proxy）
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- どの条件（FAST/WS/epoch_sec/duration）で測ったか
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