# 性能瓶颈分析Skill

> 性能瓶颈的定位路径与方法(分层排查、证据链)。当压测指标异常或线上性能劣化,需要定位瓶颈所在层与根因时使用。

- Skill: `sky-cube/skill-39` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add sky-cube/skill-39`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/sky-cube/skill-39/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: Sky-Cube (https://skillmd.com/u/sky-cube)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/sky-cube/skill-39

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# 性能瓶颈分析Skill

## 适用场景
压测后或线上性能劣化时,系统化定位瓶颈,输出有证据的根因结论。

## 执行步骤
1. 建立证据链:先复现(压测曲线/监控图)→ 定位层 → 定位点 → 根因。
2. 分层排查(自上而下):
   - 接入层:网关/负载均衡/连接数/SSL 卸载。
   - 应用层:线程池、CPU(火焰图)、GC、锁竞争、慢接口(APM)。
   - 中间件:Redis(慢命令/大 key/热 key)、MQ(堆积/消费慢)。
   - 数据库:慢查询日志、锁等待、连接池、索引命中率。
   - 基础设施:网络带宽、磁盘 IO、云资源规格/限流。
3. 对比验证:改前/改后指标对比(或 A/B),确认根因后再给结论。
4. 输出:瓶颈点 + 证据 + 根因 + 优化建议(按收益排序)。

## 规范要点
- 结论必须跟证据:哪张图/哪条日志/哪个指标,禁止「感觉是 XX 问题」。
- 指标关联看:CPU 高 ≠ CPU 瓶颈(可能是 GC/等待),需结合线程栈确认。
- 一次只改一个变量:调优后对比单变量影响。
- 优化建议按「预期收益 + 改动成本 + 风险」排序,先易后难。

## 输出模板
```
## 瓶颈定位结论
| 层 | 瓶颈点 | 证据(指标/日志) | 根因 |
## 优化建议(收益/成本/风险排序)
```

## 自检清单
- [ ] 每条结论有证据支撑
- [ ] 已排除上层/下层干扰因素
- [ ] 建议按收益成本排序