vidconf_db_up проверяется отдельным от основного пула соединением
(NullPool, короткий таймаут) — иначе в момент исчерпания пула проверка
сама встала бы в очередь и не отличила бы «БД лежит» от «пул занят».
vidconf_db_pool_* читаются синхронно из engine.pool, без единого запроса
к БД. metrics_endpoint больше не виснет и не падает при недоступном
основном пуле: критичные gauge'и считаются первыми и не зависят от него,
а vidconf_pipeline_sessions (по-прежнему через Depends(get_session) —
тестовый харнесс подменяет её на savepoint-сессию) обёрнут таймаутом
и try/except.
redis-py 8 поставил дефолт `max_connections=100`, а у нас на этом пуле
висят не только команды, но и долгоживущие pub/sub-подписки комнаты — по
одной на каждого участника, пока он в конференции. Сотый участник на
воркер выгребал пул, и WS-хендшейк падал уже на `hgetall` очереди рук с
`MaxConnectionsError`.
Второй потолок того же рода, что и пул БД, только этажом ниже.
Воспроизведён локально: при 99 одновременных WS вход переставал
работать; с `redis_max_connections=500` те же 120 подключений проходят
без единой ошибки. Соединения создаются по мере надобности, поэтому сам
по себе поднятый лимит ничего не стоит.
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.
