_refresh_pipeline_sessions_gauge и metrics_endpoint ходили через
Depends(get_session) — основной пул, разделяемый с API-запросами. В
инциденте 07.08 это дало 16 падений в api/metrics.py ровно тогда, когда
метрики были нужнее всего (пул исчерпан). db_up/db_pool_* уже были
развязаны в 0.0.32, эта метрика — нет (мешал тестовый харнесс).
Добавлен get_metrics_session (core/db.py) — отдельный движок с NullPool,
как у check_db_up, но с полноценной ORM-сессией для репозитория. Тестовый
харнесс (app-фикстура) подменяет её на ту же savepoint-сессию, что и
get_session, — иначе /metrics не видел бы данные теста.
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.
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.
