qa-perf-analysis — 性能结果分析与瓶颈定位

把 Locust 跑出来的 CSV（results_stats.csv + results_history.csv）变成 可读结论：总吞吐、P50/P95/P99 延迟、错误率、瓶颈在哪、SLA 是否达标。

性能结果不是「看个平均数就完」。看分位延迟、看拐点、看资源趋势，才能定位瓶颈。

何时使用

• Locust 跑完，拿到 results_stats.csv / results_history.csv。
• 用户说「分析压测结果」「性能结果分析」「瓶颈定位」「Locust 报告解读」。

操作流程

步骤 1 — 运行产物就位

确保 Locust 用 --csv=results 导出了：

• results_stats.csv（聚合 + 每接口统计）
• results_history.csv（时间序列）

步骤 2 — 分析

python scripts/analyze_locust.py \
    --stats results_stats.csv \
    --history results_history.csv \
    --sla sla.json \
    --out analysis.md

sla.json（可选）格式：

{"p95_ms": 500, "error_rate": 0.01, "min_tps": 1000}

步骤 3 — 读结论

analysis.md 含：

• 总览：总请求数、失败率、峰值 RPS、P95/P99。
• 逐接口：吞吐、延迟分位、失败数。
• 瓶颈诊断：基于启发式规则给出可能瓶颈（见下）。
• SLA 判定：达标 / 不达标。

瓶颈启发式（自动判定）

深化能力（V2）

• 拐点（Knee）检测：在总览中输出 RPS 峰值出现的并发点，并判断是否已越过系统饱和点； 资源维度关联建议（CPU / 内存 / 连接）辅助定位瓶颈根因。
• 瓶颈启发式、拐点检测说明与测试清单见 references/checklist.md。

与上下游衔接

• 输入：qa-perf-locust 的 CSV 产物。
• 输出：结论进入 qa-report / 上线评审；不达标项转 qa-bug-report。
• JMeter 路线：请用 qa-perf-jmeter（gen_jmx.py + analyze_jmeter.py）， 与本技能同口径但专用于 .jmx 与 JMeter 结果 CSV。