perf(backend): явный пул соединений БД и несколько воркеров uvicorn

Пул создавался с дефолтом SQLAlchemy (5 + 10) и под нагрузкой выгребался
за секунды. Теперь параметры заданы явно и вынесены в настройки:
DB_POOL_SIZE=10, DB_MAX_OVERFLOW=10, DB_POOL_TIMEOUT=10. Таймаут снижен с
дефолтных 30 секунд намеренно — пусть запрос падает быстро и показывает
проблему, а не висит полминуты.

Backend запускался одним процессом uvicorn: любой блокирующий вызов
останавливал и параллельные запросы, и WS-чат всех участников. Добавлен
UVICORN_WORKERS с дефолтом 2 — не по числу ядер, потому что на
четырёхъядерном сервере ядра делятся с LiveKit, а медиа важнее API.

Бюджет соединений считается на весь инстанс: каждый воркер держит свой
пул, поэтому UVICORN_WORKERS × (DB_POOL_SIZE + DB_MAX_OVERFLOW) должно
оставаться заметно ниже max_connections у Postgres.

Многопроцессность безопасна: бутстрап настроек в lifespan идемпотентен
(INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING), а WS-чат разносит сообщения через
Redis pub/sub и состояния в памяти процесса не держит.

backend/core/db.py

@@ -13,7 +13,16 @@ from core.config import get_settings
 
 settings = get_settings()
 
-engine: AsyncEngine = create_async_engine(settings.database_url, pool_pre_ping=True)
+engine: AsyncEngine = create_async_engine(
+    settings.database_url,
+    pool_pre_ping=True,
+    # Параметры пула — в настройках (`core/config.py`, там же расчёт бюджета
+    # соединений на инстанс). Дефолт SQLAlchemy 5 + 10 под нагрузкой
+    # выгребался за секунды.
+    pool_size=settings.db_pool_size,
+    max_overflow=settings.db_max_overflow,
+    pool_timeout=settings.db_pool_timeout,
+)
 
 async_session_maker = async_sessionmaker(engine, expire_on_commit=False)