用途：该技能用于性能诊断与容量规划，适用于建立优化前的性能基线、诊断响应慢或CPU/内存问题、识别应用/数据库/基础设施瓶颈、规划负载增长容量、验证优化效果，以及为新功能设定性能预算。
核心方法：强调“先测量”。流程为测量建立基线指标、定位真实瓶颈、提出假设、实施针对性修复、再次测量验证、记录结论。剖析分三个层级：应用层（请求/响应计时、函数/方法剖析、内存分配跟踪）、系统层（进程CPU、内存使用、I/O等待、网络延迟）、基础设施层（数据库查询、缓存命中率、外部服务延迟、资源饱和）。
剖析模式：CPU剖析可用采样剖析器、插桩剖析器、火焰图，关注自身时间、总时间、调用次数；内存剖析可用堆快照、分配跟踪、GC分析，关注堆大小、对象保留、分配速率、GC暂停；I/O剖析覆盖磁盘、网络与数据库，关注延迟百分位（p50/p95/p99）、吞吐量、队列深度。
瓶颈识别：USE方法检查利用率、饱和度、错误；RED方法测速率、错误、持续时间。常见模式包括CPU密集、内存密集、I/O密集、锁竞争、N+1查询。参考Amdahl定律，优先优化占比最大的部分。
容量规划：建立基线、斜坡测试、压力测试、浸泡测试；关注饱和吞吐、80%负载延迟、压力错误率、恢复时间；公式为所需容量=(当前负载×增长系数)+安全余量。
优化模式：快速见效包括缓存、索引、压缩、连接池、批处理；算法改进包括降低复杂度、惰性求值、记忆化、分页；架构变更包括水平扩展、异步处理、读副本、缓存层、CDN。
最佳实践：在类生产环境剖析，用百分位而非平均值，持续监控，设置性能预算并在CI执行，记录基线，控制剖析开销，跨层关联指标，区分延迟与吞吐。反模式包括未测量就优化、只看平均值、仅开发环境剖析、忽略尾部延迟、过早优化、无失效策略的缓存。可用性/价格/平台等资料暂未提供。