# Phase 52: Tail Latency Proxy（epoch throughput quantiles）

目的: 「alloc/free の tail」を **コード変更なし**で近似し、SSOT 化する。  
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。

理由:
- 1-op latency histogram を入れると測定オーバーヘッドが大きい
- 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

```bash
make bench_random_mixed_hakmem_minimal
make bench_random_mixed_system
make bench_random_mixed_mi
```

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## Step 1: Single-process epoch soak（5分、epoch=1秒）

hakmem FAST:

```bash
BENCH_BIN=./bench_random_mixed_hakmem_minimal \
  DURATION_SEC=300 EPOCH_SEC=1 WS=400 \
  scripts/soak_mixed_single_process.sh > tail_epoch_hakmem_fast_5m.csv
```

mimalloc / system:

```bash
BENCH_BIN=./bench_random_mixed_mi \
  DURATION_SEC=300 EPOCH_SEC=1 WS=400 \
  scripts/soak_mixed_single_process.sh > tail_epoch_mimalloc_5m.csv

BENCH_BIN=./bench_random_mixed_system \
  DURATION_SEC=300 EPOCH_SEC=1 WS=400 \
  scripts/soak_mixed_single_process.sh > tail_epoch_system_5m.csv
```

注意:
- `EPOCH_SEC=1` で ~300 サンプル（p99 近傍が見える）
- 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）

CSV から分位を計算する。

重要:
- **throughput の tail は “低い側”**（p1/p0.1）で見る（p99 は “速い側”）
- **latency percentiles は per-epoch latency を作ってから計算**する（`p99(latency) ≠ 1/p99(throughput)`）

推奨（正しい計算）:

```bash
python3 scripts/analyze_epoch_tail_csv.py tail_epoch_hakmem_fast_5m.csv
```

推奨:
- p50/p90/p99 は 5分で十分
- p999 は 30分以上推奨（サンプル数が足りない）

（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

更新先:
- `docs/analysis/PERFORMANCE_TARGETS_SCORECARD.md`

追記:
- tail proxy（p99 epoch throughput / p99 latency proxy）
- どの条件（FAST/WS/epoch_sec/duration）で測ったか