 浅念
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perf(api): 会话/5数字弹窗超时修复——日粒度汇总层 msg_daily_stats
根因(服务器实测):sessions 对 owner 全量 message GROUP BY,重账号 5.2万条
3~5s;staff-chat-stats 全时段窗 6.9s——128MB buffer pool 下被推过前端
15s 超时(ECONNABORTED)。EXPLAIN ANALYZE 证实最优 covering 索引也要
18.9s,瓶颈是磁盘不是查询形状。
修复(预聚合,云客同款思路):
- msg_daily_stats 表:每「渠道×账号×会话×上海自然日」一行(收发计数/
当日最后时间与方向);迁移 a7d3e9f1c2b4(幂等建表)
- 写路径:repos.upsert_messages 落库自动重算本批触及的会话×天(所有
抓取路径汇到该函数,一处挂全;失败不阻塞写入)
- 读路径:sessions/staff-chat-stats 表有行时读汇总(namedtuple 同形,
端点主体零改动),空表守卫回退旧聚合(部署回填前不空白)
- 自愈:CLI daily-stats 全量重建(幂等);full_sync_all.sh 夜间追加第 11
步——顺带修掉尾部 sqlite3 直连 smoke.db 的硬编码(服务器 MySQL 上会炸)
- 口径统一:day 一律 Asia/Shanghai Python 计算(旧 from_unixtime 跟随
DB 会话时区与今日数割裂);统计窗口对齐自然日(文档化语义变化)
测试:12 新增(汇总层 8 + 端点判别/对拍 4,判别手法=回填后删光 message
仍出完整数据),全量 512 绿。
Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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2026-09-03 16:37:36 +08:00 |
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