refactor: 限制流式文本收集内存增长，降低默认连接池和缓存上限

- StreamContext.append_text 增加 16KB 上限，超出后仅计数不存储，
  避免长流式响应导致内存持续增长；token 估算改用 collected_text_length
- 降低 DB 连接池上限 (30->15) 和 HTTP 连接池上限 (200->100)
- tiktoken 编码器缓存从 32 缩减到 4（实际编码种类只有几种）
- dev.sh 添加开发环境低配连接池默认值，uvicorn 热重载仅监视 src 目录

dev.sh

@@ -11,10 +11,16 @@ set +a
 export DATABASE_URL="postgresql://${DB_USER:-postgres}:${DB_PASSWORD}@${DB_HOST:-localhost}:${DB_PORT:-5432}/${DB_NAME:-aether}"
 export REDIS_URL=redis://:${REDIS_PASSWORD}@${REDIS_HOST:-localhost}:${REDIS_PORT:-6379}/0
 
-# 启动 uvicorn（热重载模式）
-echo "🚀 启动本地开发服务器..."
-echo "📍 后端地址: http://localhost:8084"
-echo "📊 数据库: ${DATABASE_URL}"
+# 开发环境连接池低配（节省内存）
+export DB_POOL_SIZE=${DB_POOL_SIZE:-5}
+export DB_MAX_OVERFLOW=${DB_MAX_OVERFLOW:-5}
+export HTTP_MAX_CONNECTIONS=${HTTP_MAX_CONNECTIONS:-20}
+export HTTP_KEEPALIVE_CONNECTIONS=${HTTP_KEEPALIVE_CONNECTIONS:-5}
+
+# 启动 uvicorn（热重载模式，只监视 src 目录）
+echo "=> 启动本地开发服务器..."
+echo "=> 后端地址: http://localhost:8084"
+echo "=> 数据库: ${DATABASE_URL}"
 echo ""
 
-uv run uvicorn src.main:app --reload --port 8084
+uv run uvicorn src.main:app --reload --reload-dir src --port 8084

src/api/handlers/base/cli_prefetch_mixin.py

@@ -91,9 +91,8 @@ class CliPrefetchMixin:
         估算采用 ~4 字符/token 的保守比例。
         """
         # 输出 tokens：从已收集的文本估算
-        collected = ctx.collected_text
-        if collected:
-            ctx.output_tokens = max(1, len(collected) // 4)
+        if ctx.collected_text_length > 0:
+            ctx.output_tokens = max(1, ctx.collected_text_length // 4)
 
         # 输入 tokens：从请求体文本内容估算
         try:

src/api/handlers/base/stream_context.py

@@ -46,6 +46,9 @@ def is_format_converted(
     )
 
 
+_MAX_COLLECTED_TEXT_CHARS = 16 * 1024
+
+
 @dataclass
 class StreamContext:
     """
@@ -91,6 +94,8 @@ class StreamContext:
 
     # 响应内容
     _collected_text_parts: list[str] = field(default_factory=list, repr=False)
+    _collected_text_chars: int = field(default=0, repr=False)
+    _stored_collected_text_chars: int = field(default=0, repr=False)
     response_id: str | None = None
     final_usage: dict[str, Any] | None = None
     final_response: dict[str, Any] | None = None
@@ -161,6 +166,8 @@ class StreamContext:
         self.data_count = 0
         self.has_completion = False
         self._collected_text_parts = []
+        self._collected_text_chars = 0
+        self._stored_collected_text_chars = 0
         self.input_tokens = 0
         self.output_tokens = 0
         self.cached_tokens = 0
@@ -192,10 +199,30 @@ class StreamContext:
         """已收集的文本内容（按需拼接，避免在流式过程中频繁做字符串拷贝）"""
         return "".join(self._collected_text_parts)
 
+    @property
+    def collected_text_length(self) -> int:
+        """已收集文本的总字符数（包含未保留到内存的截断部分）"""
+        return self._collected_text_chars
+
     def append_text(self, text: str) -> None:
-        """追加文本内容（仅在需要收集文本时调用）"""
-        if text:
+        """追加文本内容（仅保留有限前缀，避免长流导致内存增长）"""
+        if not text:
+            return
+
+        text_len = len(text)
+        self._collected_text_chars += text_len
+
+        remaining = _MAX_COLLECTED_TEXT_CHARS - self._stored_collected_text_chars
+        if remaining <= 0:
+            return
+
+        if text_len <= remaining:
             self._collected_text_parts.append(text)
+            self._stored_collected_text_chars += text_len
+            return
+
+        self._collected_text_parts.append(text[:remaining])
+        self._stored_collected_text_chars += remaining
 
     def update_provider_info(
         self,

src/api/handlers/base/stream_telemetry.py

@@ -626,9 +626,8 @@ class StreamTelemetryRecorder:
         估算采用 ~4 字符/token 的保守比例。
         """
         # 输出 tokens：从已收集的文本估算
-        collected = ctx.collected_text
-        if collected:
-            ctx.output_tokens = max(1, len(collected) // 4)
+        if ctx.collected_text_length > 0:
+            ctx.output_tokens = max(1, ctx.collected_text_length // 4)
 
         # 输入 tokens：从请求体文本内容估算
         try:

src/config/settings.py

@@ -345,7 +345,7 @@ class Config:
         per_worker_total = available_connections // max(self.worker_processes, 1)
         # pool_size 取总数的一半，另一半留给 overflow
         pool_size = max(per_worker_total // 2, 5)  # 最小 5 个连接
-        return min(pool_size, 30)  # 最大 30 个连接
+        return min(pool_size, 15)  # 最大 15 个连接
 
     def _auto_max_overflow(self) -> int:
         """智能计算最大溢出连接数 - 与 pool_size 相同"""
@@ -361,21 +361,17 @@ class Config:
         3. 需要为数据库连接、Redis 连接等预留资源
 
         公式: base_connections / workers
-        - 单 Worker: 200 连接（适合开发/低负载）
+        - 单 Worker: 100 连接
         - 多 Worker: 按比例分配，确保总数不超过系统限制
 
-        范围: 50 - 200
+        范围: 30 - 100
         """
-        # 基础连接数：默认将总 HTTP 连接预算控制在 200
-        # （预留给 DB、Redis、内部服务等）
-        base_connections = 200
+        base_connections = 100
         workers = max(self.worker_processes, 1)
 
-        # 每个 Worker 分配的连接数
         per_worker = base_connections // workers
 
-        # 限制范围：最小 50（保证基本并发），最大 200（控制内存与 socket 占用）
-        return max(50, min(per_worker, 200))
+        return max(30, min(per_worker, 100))
 
     def _auto_http_keepalive_connections(self) -> int:
         """

src/main.py

@@ -640,12 +640,14 @@ def main() -> Any:
 
     # Start server
     # 根据环境设置热重载
+    is_dev = config.environment == "development"
     uvicorn.run(
         "src.main:app",
         host=config.host,
         port=config.port,
         log_level=log_level,
-        reload=config.environment == "development",  # 只在开发环境启用热重载
+        reload=is_dev,
+        reload_dirs=["src"] if is_dev else None,
         access_log=False,  # 禁用 uvicorn 访问日志，使用自定义中间件
         log_config=uvicorn_log_config,  # 使用自定义日志配置
     )

src/plugins/token/tiktoken_counter.py

@@ -22,11 +22,12 @@ except ImportError:  # pragma: no cover
     tiktoken = None
 
 
-@lru_cache(maxsize=32)
+@lru_cache(maxsize=4)
 def _get_encoder_cached(model: str) -> Any:
     """全局编码器缓存。
 
     目的：避免在多实例/多请求场景下重复初始化 tiktoken 编码器。
+    实际只有 cl100k_base / o200k_base / p50k_base 等少数几种编码，4 个足够。
     """
     if not TIKTOKEN_AVAILABLE:
         raise RuntimeError("tiktoken not installed")

tests/api/handlers/base/test_stream_context.py

@@ -5,11 +5,25 @@ from src.api.handlers.base.stream_context import StreamContext
 def test_collected_text_append_and_property() -> None:
     ctx = StreamContext(model="test-model", api_format="openai:chat")
     assert ctx.collected_text == ""
+    assert ctx.collected_text_length == 0
 
     ctx.append_text("hello")
     ctx.append_text(" ")
     ctx.append_text("world")
     assert ctx.collected_text == "hello world"
+    assert ctx.collected_text_length == len("hello world")
+
+
+def test_collected_text_is_capped_but_total_length_is_preserved() -> None:
+    ctx = StreamContext(model="test-model", api_format="openai:chat")
+    cap = stream_context._MAX_COLLECTED_TEXT_CHARS
+
+    ctx.append_text("a" * (cap - 4))
+    ctx.append_text("b" * 10)
+
+    assert len(ctx.collected_text) == cap
+    assert ctx.collected_text == ("a" * (cap - 4)) + ("b" * 4)
+    assert ctx.collected_text_length == cap + 6
 
 
 def test_reset_for_retry_clears_state() -> None: