统计优化【分位数加权平均】

• 传统均值（Mean/Average）反映“全体期望”性能，但对极端值（长尾）“不敏感”。

Percentile Weighted Average：

• 指将多个指定分位点（如P50、P90、P99、P999等）的性能指标（特别是延迟/响应时间），按权重加权求和，得到一个兼顾整体与极端表现的综合量化指标。公式示例（以延迟为例）：

$\text{Score}=w_1\times P_{50}+w_2\times P_{90}+w_3\times P_{99}+w_4\times P_{999}$$\text{Score} = w_1 \times P_{50} + w_2 \times P_{90} + w_3 \times P_{99} + w_4 \times P_{999}$

其中wi为各分位点权重，Px为x分位点延迟。通常w4（如P999）可远高于均值权重，这样能严格关注极端尾部性能。

分位数加权平均：既关注大多数请求的均衡，又能量化少数极端慢请求的危害，让调度与优化关注“尾部性能”，真正提升端到端可靠性和体验。

操作系统/系统调度中的应用场景

“极端性能敏感”决策（Tail-Tolerant Scheduling）

• 背景：分布式服务、内核任务、数据库和I/O通常遇到长尾延迟问题。单看平均值很容易掩盖尾部延迟，引发SLA违约。

• 应用：

  • 任务/IO调度评估指标不再仅看均值，而是Score = 0.4·P90 + 0.5·P99 + 0.1·P999，特别重视高分位点。

  • 选用调度策略、参数、资源部署方案时，用Score排序而不是均值——选择Score更低（即极端性能更优）的方案。

  • Linux搜狐XFS等文件系统，部分云数据库调度用该方法。

   

风险最小化调度

• 背景：业务对“偶尔极慢”极其敏感（如支付、极低延迟交易、门户首页展示）。

• 做法：

  • 利用分位数加权平均，当出现极端慢事件时，Score大幅上升，驱动OS/云原生平台自动迁移、扩容、或预警，避免长尾风险损害整体服务。

  • 典型如Google Spanner、Amazon Aurora、Facebook Tectonic都用类似思想（也可结合SLA violations统计）。