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# 跨网传输链路性能优化方案

> 版本：v1.0（2026-11-03）
> 适用后端：s-file（alita-bjy-uygur）
> 状态：待评审 → 待实施 → 待现场验证
> 关联代码：`TransferUserFileServiceImpl`（发送/组包）、`TransferFileMonitorServiceImpl`（接收/解包）、`TransferFileMonitorJob`（调度）、`FileServiceImpl` / `LocalFileStorage`（物理文件读写）

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## 1. 背景与现象

现场反馈：**一页文件也要 2 分钟才能传到内网**，希望找到瓶颈。
自有服务器复现：**单个文件从点击发送到组包完成需要 20–30 秒**。

本文只解决「**慢**」，不涉及「传失败/传丢」类问题（那是另一条线，不在此文档范围内）。

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## 2. 实测数据（本地环境，非推算）

数据来源：`sfile-iw-app` 容器日志中 `ControllerLogAspect` 输出的 `useTime` 字段（单位毫秒），以及 `TransferUserFileServiceImpl` 的「传输文件打包完成」日志时间戳。

### 2.1 单文件组包耗时

| 请求样本 | 内容 | useTime |
|---|---|---|
| userFileId=23 | 单个 txt，2.8 KB | 159 ms |
| userFileId=18 | 单个小文件 | 127 ms |
| userFileId=17 | 单个小文件 | 126 ms |
| userFileId=10 | 单个小文件 | 167 ms |
| userFileId=12 | 单个小文件 | 332 ms |
| userFileId=13 | 单个小文件 | 543 ms |
| userFileId=31 | 文件夹，9 个文件，合计约 19.6 MB | **45,934 ms** |

**结论 1：小文件的组包本身就是几百毫秒，不慢。**

### 2.2 46 秒那次的分段（关键证据）

```
12:22:02.305  复制用户文件时跳过排除文件: id=41 ...
12:22:02.362  复制用户文件时跳过排除文件: id=32 ...   ← 到此所有 SQL 执行完毕
12:22:02.362 ─────────────  45.7 秒无任何日志  ─────────────
12:22:48.110  传输文件打包完成: /data/transfer/send/1_45.zip
```

| 分段 | 耗时 | 占比 |
|---|---|---|
| 安全检测判定 + 建传输文件夹 + 复制文件记录（全部 SQL） | **57 ms** | 0.1% |
| `packTransferFiles`：读源文件 + 压缩 + 写摆渡目录 | **45,873 ms** | 99.9% |

**结论 2：耗时几乎全部在文件 I/O，与 SQL、索引、数据量无关。**

### 2.3 折算成单位成本

19.6 MB / 45.87 s = **2.33 秒/MB** = 0.43 MB/s。
正常 deflate 压缩速率是 20–40 MB/s，实测慢了约 **50–100 倍**，因此瓶颈不是 CPU，是每次读写的开销。

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## 3. 耗时归因模型（可用来预测任意大小文件）

### 3.1 代码里的两处小缓冲

| 位置 | 缓冲大小 | 说明 |
|---|---|---|
| `TransferUserFileServiceImpl:139` | 读源文件 `byte[8192]` | 每 8 KB 一次 read() |
| `TransferUserFileServiceImpl:125` | `new ZipOutputStream(...)` | JDK8 中 `ZipOutputStream` 的内部 deflate 输出缓冲**硬编码 512 字节**，无法通过构造参数调整 → 每 512 B 一次 write() |

### 3.2 为什么小缓冲在这里是致命的

`/data/upload`（源文件）和 `/data/transfer/send`（摆渡目录）**都是宿主机 bind mount**：

- `deploy/offline/docker-compose.yml:92,95,96`
- `deploy/docker-compose.yml:53,55,56`

bind mount 若落在 Docker Desktop 文件共享（FUSE/9p）、NFS、SMB，或**光闸厂商的监控目录驱动**上，每次 syscall 都是一次跨层往返，成本在毫秒级；落在本地 ext4/xfs 上则只要几微秒。**同一段代码在两种挂载上的耗时可以差 100 倍。**

### 3.3 模型与实测吻合验证

```
组包耗时 ≈ 文件大小 × (1/512 + 1/8192) 次 syscall/字节 × 单次 syscall 耗时 + 压缩 CPU 时间
```

以实测反推单次 syscall 耗时：

- 每 MB 的 syscall 次数 = 1,048,576/512 + 1,048,576/8192 = 2048 + 128 = **2176 次**
- 实测 2.33 秒/MB，扣除压缩 CPU（约 0.04 秒/MB）→ 2.29 s / 2176 ≈ **1.05 ms/次**

这个数值与 FUSE/网络挂载的典型往返延迟一致，模型成立。

> **注意：1.05 ms/次 是本地 Windows Docker Desktop 环境的系数。**
> 客户现场（Linux + 光闸目录）必须用第 4 节的方法重新实测该系数，收益预测按现场系数换算。

### 3.4 按模型预测的组包耗时

| 文件大小 | 现状（2.33 s/MB） | 改 64 KB 缓冲后（约 0.075 s/MB） | 提升 |
|---|---|---|---|
| 100 KB（一页文档） | 0.23 s | 0.008 s | 29× |
| 10 MB | 23 s | 0.75 s | 31× |
| **50 MB** | **117 s（约 2 分钟）** | **3.8 s** | **31×** |
| 200 MB | 466 s（7.8 分钟） | 15 s | 31× |
| 500 MB | 1165 s（19 分钟） | 38 s | 31× |
| 1 GB | 2330 s（39 分钟） | 76 s | 31× |

改后系数 0.075 s/MB 的构成：I/O 约 0.035 s/MB（每 MB 只剩 32 次 syscall）+ 压缩 CPU 约 0.04 s/MB。

> **50 MB 的回答：现状约 2 分钟，改完约 4 秒。**
> 若再叠加 5.4 节（已压缩格式不二次压缩），50 MB 可降到约 2 秒。
>
> **重要：500 MB 以上的文件现状组包需要 19 分钟，而这段时间是占用在一个 HTTP 请求 + 一个数据库事务里的**，浏览器/nginx 早就超时了。这解释了大文件传输在界面上"点了没反应"的现象。

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## 4. 现场分段测量方法（实施前必须先测，改后同样用它验收）

不用改代码，只用文件时间戳和现成日志，把端到端时间切成 6 段。

| # | 取数位置 | 含义 | 相邻差值的意义 |
|---|---|---|---|
| T1 | 外网 send 目录 `xxx.zip` 的 mtime | 组包完成 | — |
| T2 | 内网 receive 目录 `xxx.zip` 的 mtime | 光闸送达内网 | **T2−T1 = 去程光闸耗时** |
| T3 | 内网日志 `开始解包文件: xxx.zip` | 监听任务发现它 | **T3−T2 = 内网轮询等待（0–60 s）** |
| T4 | 内网日志 `文件解包成功: xxx.zip` | 解包入库完成 | **T4−T3 = 解包入库耗时** |
| T5 | 内网 send 目录 `xxx.zip.finish` 的 mtime | 回执生成 | — |
| T6 | 外网日志 `处理完成标记文件: xxx.zip.finish` | 外网翻转状态 | **T6−T5 = 回程光闸 + 外网轮询等待** |

取数命令：

```bash
# T1 / T5
ls -la --time-style=full-iso "$GATE_SEND_DIR" | grep <folderId>
# T2
ls -la --time-style=full-iso "$GATE_RECV_DIR" | grep <folderId>
# T3 / T4 / T6
docker logs --since 30m <app容器> 2>&1 | grep -E "开始解包文件|文件解包成功|处理完成标记文件|传输文件打包完成"
```

### 4.1 一页文件 2 分钟的预期构成（待现场确认）

| 分段 | 预计耗时 | 性质 |
|---|---|---|
| 外网组包 | < 0.5 s | 处理 |
| 去程光闸搬运 | **未知，需实测** | 外部设备 |
| 内网轮询等待 | 平均 30 s，最坏 60 s | **纯等待** |
| 内网解包入库 | < 1 s | 处理 |
| 回程光闸搬运 | **未知，需实测** | 外部设备 |
| 外网轮询等待 | 平均 30 s，最坏 60 s | **纯等待** |
| **合计** | **约 60–120 s + 光闸两次周期** | — |

**真正干活的时间不到 2 秒，其余全是等待。** 两个 60 秒轮询窗口平均就贡献 60 秒、最坏 120 秒——这已经足以解释"一页文件 2 分钟"，光闸周期还没算进去。

### 4.2 测量单次 syscall 系数（用来校准第 3.4 节的预测）

传两个大小差异明显的文件（例如 10 MB 和 50 MB），各记一次组包耗时，则：

```
每 MB 成本 = (耗时2 − 耗时1) / (大小2 − 大小1)
单次 syscall 耗时 = 每 MB 成本 / 2176
```

拿到现场系数后，把第 3.4 节的表格按现场系数重算，即为改造后的预期收益。

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## 5. 优化项

### 5.1 目录监听周期：60 秒 → 5 秒【收益最大，改动最小】

**现状**：`TransferFileMonitorJob:29` 的 cron 为 `${file.transfer.monitor.cron:0 */1 * * * ?}`，即只在每分钟第 0 秒触发。文件落地时刻随机 → 平均白等 30 秒，最坏 60 秒。发送端和接收端两侧都有这个等待，合计平均 60 秒、最坏 120 秒。

**改法**：
- 配置项 `FILE_TRANSFER_MONITOR_CRON` 改为 `0/5 * * * * ?`（5 秒）
- 空目录时一轮的开销极小（两次 `Files.list` + 过滤），5 秒一次不会造成压力
- 若现场希望更激进，可评估改为 `java.nio.file.WatchService` 事件驱动（文件落地即触发），但 bind mount 上的 inotify 事件可靠性依赖挂载类型（FUSE/NFS 上可能收不到事件），**不建议一期就上**，先用 5 秒轮询这个确定有效的方案

**预期收益**：两侧等待从平均 60 s 降到平均 5 s，**端到端直接省掉约 55 秒**。

**风险**：低。唯一要注意的是必须保证同一时刻只有一轮在跑（见 5.2 的互斥要求）。

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### 5.2 单轮处理上限：从「个数」改为「时间预算」

**现状**：`TransferFileMonitorServiceImpl:87-99` 与 `:109-120`

```java
.sorted(Comparator.comparing(p -> Files.getLastModifiedTime(p)))  // 最老的优先
.limit(10)                                                        // 每轮最多 10 个
```

`.finish` 标记文件同样是 `limit(10)`。

**问题**：
1. **吞吐被硬顶死**：10 个/分钟 = 600 个/小时。300 人站点若同一分钟内有 25 个传输，第 11–20 个要等下一分钟、第 21–25 个等第三分钟，**高峰期排队直接叠加分钟级延迟**。
2. **按个数限流本身不合理**：包的大小跨度极大（几十 KB 到几百 MB）。10 个小文件可能 1 秒处理完（限制毫无必要），10 个 500 MB 的包可能跑十几分钟（远超调度周期，还会把下一轮挤掉）。**个数不能代表工作量，时间才能。**
3. **失败的处理不占用预算**：一个包处理失败时既不删除也不改名，它的 mtime 最老，因此每一轮都排在第一位、每一轮都消耗一次处理时间。轮次预算被无效工作占用的比例会随时间上升。

**设计方案（四条）**：

#### (1) 上限语义：个数 → 时间预算

| 配置项 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| `file.transfer.monitor.round-budget-seconds` | 4 | 单轮处理的时间预算，超时就结束本轮，剩余留给下一轮 |
| `file.transfer.monitor.round-max-files` | 500 | 兜底个数上限，防止极端场景单轮过长 |

处理循环改为：

```
deadline = now + round-budget-seconds
for (每个按 mtime 升序的候选包) {
    if (now > deadline || 已处理数 >= round-max-files) break;   // 预算用尽，本轮结束
    processZipFile(包);
}
```

**为什么预算默认 4 秒**：与 5.1 的 5 秒周期配套，留 1 秒余量，保证上一轮结束后下一轮能准时启动，不会互相挤压。

#### (2) 认领机制：先原子改名，再处理

处理前把 `x.zip` 原子改名为 `x.zip.processing`，改名成功才算认领成功：

| 结果 | 动作 |
|---|---|
| 认领成功 + 处理成功 | 删除 `.processing`（现有行为） |
| 认领成功 + 处理失败 | 改名 `x.zip.error`，移出扫描范围并告警，不再消耗后续轮次预算 |
| 认领失败（改名报错，说明被别的线程/实例拿走） | 跳过 |
| 进程重启后发现遗留 `.processing` | 启动时清理：改回 `.zip` 重新排队，或直接标 `.error` |

作用：支持并发与多实例部署时不重复处理；失败包不再占用时间预算；`.error` 保留现场便于排查。

> 注：接收端已有的 `.tmp` 过滤（`:90`）说明原设计就有"临时名"的概念，这里与之保持一致的命名风格。

#### (3) 有限并发解包

| 配置项 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| `file.transfer.monitor.concurrency` | 2 | 并发解包线程数 |

- 仍按 mtime 升序认领，保证先到先处理（公平性不变）
- **并发度不建议超过 4**：解包同时要写数据库（Druid `max-active: 50`）、写文件存储、提交安全检测，并发过高会互相抢连接和磁盘带宽，收益递减且放大 I/O 抖动
- 若并发度 > 1，`scanAndProcess` 必须加互斥（Redisson `tryLock`，拿不到锁直接返回），避免调度周期短于单轮耗时时出现两轮重叠

#### (4) 积压可观测

每轮结束打印一行结构化日志：

```
传输监听本轮结束: 处理=8(成功=7,失败=1), 耗时=3120ms, 预算=4000ms, 目录剩余待处理=23
```

`目录剩余待处理` 持续大于阈值（建议 50）即为积压告警信号，是容量规划的直接依据。

#### `.finish` 标记文件的处理

`.finish` 只做一次状态更新，极轻。建议：
- 不受 `round-max-files` 限制（或单独放宽到 500）
- 与 zip 处理**共享同一个时间预算**，且**优先处理 `.finish`**（先让发送端尽早看到"已完成"，用户体验上收益直接）

**预期收益**：高峰期吞吐从 600 个/小时提升到「预算内能处理多少就多少」；按 5.3 改造后单包耗时估算，4 秒预算 + 2 并发 ≈ 每轮可处理数十个小包，**吞吐提升一个数量级以上**；同时消除排队叠加的分钟级延迟。

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### 5.3 读写缓冲区：512 B / 8 KB → 64 KB【大文件收益最大】

**改法**（4 处）：

| 位置 | 现状 | 改为 |
|---|---|---|
| `TransferUserFileServiceImpl:125` | `new ZipOutputStream(new FileOutputStream(f))` | `new ZipOutputStream(new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(f), 65536))` |
| `TransferUserFileServiceImpl:139` | `byte[] buffer = new byte[8192]` | `new byte[65536]`；源流再用 `BufferedInputStream` 包一层 |
| `TransferFileMonitorServiceImpl:412` | `new ZipInputStream(new FileInputStream(f))` | `new ZipInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream(f), 65536))` |
| `TransferFileMonitorServiceImpl:447` | `byte[] buffer = new byte[8192]` | `new byte[65536]` |
| `LocalFileStorage:25-26` | `IOUtils.copy(is, os)`（commons-io 默认 8 KB 缓冲） | `IOUtils.copy(is, os, 65536)`，或 `os` 包 `BufferedOutputStream(65536)` |

**关键点**：`ZipOutputStream` 的 512 字节缓冲在 JDK8 里是硬编码的（`ZipOutputStream extends DeflaterOutputStream`，构造时传入固定 BUFSIZE），**不能通过构造参数改**，所以必须用 `BufferedOutputStream` 在外层兜住——512 字节的小写先进内存缓冲，凑满 64 KB 才落一次盘。

**预期收益**：syscall 次数降为原来的 **1/68**（2176 次/MB → 32 次/MB）。按第 3.4 节模型，50 MB 组包从约 117 秒降到约 3.8 秒。

**风险**：极低。仅增加约 128 KB/流的内存占用（64 KB 读 + 64 KB 写）。需实测确认 `BufferedOutputStream` 生效（对比改前改后同一样本耗时）。

**注意事项（务必同时处理）**：解包侧把整个文件读进堆内 `ByteArrayOutputStream`（`TransferFileMonitorServiceImpl:446-451`），随后 `FileServiceImpl:374` 的 `file.getBytes()` 再拷一份、MD5 计算再一份 → **峰值堆占用约 2–3 倍单文件大小**。`-Xmx3g` 下 500 MB 以上的单文件有 OOM 风险。本项优化让 I/O 变快后，大文件更容易走到这一步，因此建议同时加一道**单文件大小上限校验**（超过阈值直接标 `.error` 并告警，而不是尝试解包后 OOM），或后续改为流式落盘。

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### 5.4 已压缩格式不再二次压缩

**现状**：`ZipOutputStream` 默认 `Deflater.DEFAULT_COMPRESSION`（level 6），对 pptx / docx / xlsx / zip / rar / 7z / jpg / png / mp4 这类**本身已压缩**的格式，压缩率接近 0，但 CPU 照样全量跑一遍。

**改法**：按文件后缀判断，命中已压缩格式清单时用 `ZipEntry.setMethod(ZipEntry.STORED)`（原样存储，不压缩）。

> `STORED` 要求预先提供 entry 的 size 和 CRC-32。组包时源文件大小已知（`xs_file_record.file_size`），CRC 需在写入前算一遍（一次顺序读，成本远低于 level 6 压缩）。若不想引入两遍读，退一步用 `zos.setLevel(Deflater.NO_COMPRESSION)`（level 0），仍是 DEFLATE 存储块、压缩率同样接近 0，但 CPU 开销近乎为零，且无需预先提供 size/CRC。**推荐用 level 0 这个简单方案。**

**预期收益**：对 pptx/zip/mp4 类文件，去掉约 0.04 s/MB 的压缩 CPU；50 MB 样本约省 2 秒，1 GB 约省 40 秒。对文本/日志类文件不适用（应保持 level 6，压缩率收益大）。

**风险**：低。level 0 产出的仍是合法 zip，接收端解包逻辑无需改动。**注意包体积会变大**（对已压缩格式几乎无差别，但对可压缩格式若误判会明显变大），因此后缀清单要保守，只收录确定已压缩的格式。

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### 5.5 `xs_file_record.md5_code` 加索引

**现状**：`FileServiceImpl:374-375` 在每次文件入库时做 MD5 去重查询：

```java
md5Code = DigestUtils.md5Hex(file.getBytes()).toUpperCase();
fileRecord = fileRecordService.find(FileRecord.builder().md5Code(md5Code).build());
```

而 `xs_file_record` **只有 `idx_file_code`，`md5_code` 上没有索引**（`deploy/offline/sql/01-init-table.sql:1499`、`backend/db/init-table-postgres-full.sql:1499`）→ 每个文件入库都是一次全表扫描。

**改法**（按 AGENTS.md 要求，init 与 upgrade 双写，且三个库版本都要覆盖）：

```sql
CREATE INDEX idx_file_record_md5_code ON xs_file_record(md5_code);
```

- `backend/db/init-table.sql`（MySQL 版）
- `backend/db/init-table-postgres-full.sql`（PG 版）
- 新建 `backend/db/upgrade-20261103-transfer-perf.sql`（增量，供已上线环境执行）
- 同步到 `deploy/offline/sql/01-init-table.sql`（交付包用的合并版）
- 生产是 **DM8**，该语法在 DM8 通用；若现场数据量已较大，安排在业务低峰执行

**预期收益**：解包 N 个文件时的 N 次全表扫变成 N 次索引查找。数据量小（本地 23 行）时收益不可见；300 人规模下 `xs_file_record` 达数万至数十万行时，**单文件入库可省几十到几百毫秒，100 个文件的包可省数秒到数十秒**。

**风险**：极低。索引列 `varchar(64)`，空间成本可忽略；写入时多维护一个索引，单次 INSERT 增加的成本在微秒级。

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### 5.6 （可选，二期）超大文件组包异步化

**现状**：`TransferUserFileServiceImpl.create()` 带 `@Transactional`，`packTransferFiles` 在 HTTP 请求线程内同步执行（`:59,88-94`）。

**问题**：完成 5.3/5.4 后，1 GB 组包约需 40–76 秒，仍然超过浏览器/nginx 的默认读超时（60 秒）；且整个过程占用一条 Druid 连接和一个数据库事务。

**改法（二期评估）**：`create()` 只落一条传输任务记录并立即返回任务 ID，组包交给异步线程池执行，前端轮询任务状态。需要新增任务表 + 状态机 + 前端进度展示，改动面较大。

**判断标准**：若现场单文件普遍 ≤ 200 MB（改造后组包 ≤ 15 秒），**本项可以不做**；若存在 500 MB 以上的常态传输，则必须做。

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## 6. 本次明确不做的事（附理由）

| 项 | 为什么不做 |
|---|---|
| `x_user_file` 补索引 | 实测整条链路的全部 SQL 只占 **57 ms**（见 2.2），不是瓶颈。等 300 人规模真实数据量上来后，用第 4 节的方法重测再决定 |
| `path LIKE '%...%'` 改前缀匹配 | 同上，属于数据量增长后的预防性优化，当前无收益 |
| 调度线程池扩容 | 客户环境未开启文件安全检测，`pollPendingScans` 首行即返回，不存在轮询任务抢占调度线程的问题。**若后续现场开启 MeshSafe，此项需重新评估**（`MeshSafeScanJob` 每 10 秒一轮、`listScanning()` 无条数上限、单次 HTTP 超时 120 秒，而 Spring 默认调度线程池只有 1 条线程，两者会互相阻塞） |
| 传输副本（rootType 2/3）归档清理 | 属于数据治理，与本次"慢"无关，单独立项 |

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## 7. 验证清单

### 7.1 改造前基线（必须先采集）

- [ ] 按第 4 节采集一次完整的 T1–T6，记录 6 个分段耗时
- [ ] 按 4.2 测出现场的「每 MB 组包成本」与「单次 syscall 耗时」系数
- [ ] 记录测试样本：文件个数、总大小、格式
- [ ] 记录 `x_user_file` / `xs_file_record` 当前行数

### 7.2 单项验证

| 优化项 | 验证方法 | 通过标准 |
|---|---|---|
| 5.1 监听周期 | 传一个文件，看 T3−T2 | 从平均 30 s 降到 ≤ 5 s |
| 5.2 时间预算 | 一次性提交 30 个传输，看日志中每轮"处理=N"与"目录剩余" | 30 个在 2 轮内处理完；剩余数单调下降；无重复处理（同一包不出现两次"开始解包"） |
| 5.2 认领机制 | 处理中 `kill -9` 容器后重启 | 遗留 `.processing` 被正确清理；无重复入库 |
| 5.2 失败让位 | 人为放一个损坏 zip 进 receive 目录 | 一轮后被改名 `.error`，后续轮次不再处理它，其它包不受影响 |
| 5.3 缓冲区 | 用同一个 19.6 MB 样本对比改前改后的组包耗时 | 45.9 s → ≤ 3 s（本地系数下） |
| 5.4 level 0 | 传一个 50 MB 的 pptx，对比 5.3 单独改造后的耗时 | 再降约 2 s；产出的 zip 能被接收端正常解包 |
| 5.5 md5 索引 | `EXPLAIN` 去重查询；解包一个 100 文件的包对比耗时 | 执行计划走 Index Scan；解包耗时明显下降 |

### 7.3 端到端验收

- [ ] 一页文件（≤ 100 KB）端到端：从点击发送到内网可见，**目标 ≤ 15 秒**（不含光闸搬运时间则 ≤ 5 秒）
- [ ] 一页文件端到端：到外网状态翻转为"正常"，**目标 ≤ 光闸两次周期 + 15 秒**
- [ ] 50 MB 单文件：组包 ≤ 5 秒，端到端 ≤ 光闸周期 + 20 秒
- [ ] 300 并发峰值模拟（可用 30 个并发代替按比例外推）：无排队叠加，无积压持续增长
- [ ] 回归：内穿外、外传内两个方向；单文件、文件夹两种形态；开启/关闭安全检测两种配置

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## 8. 配置项汇总

| 配置项 | 类型 | 默认值 | 现状值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| `FILE_TRANSFER_MONITOR_CRON` | env | `0/5 * * * * ?` | `0 */1 * * * ?` | 监听周期，5.1 |
| `file.transfer.monitor.round-budget-seconds` | yml/env | 4 | — | 单轮时间预算，5.2 |
| `file.transfer.monitor.round-max-files` | yml/env | 500 | 硬编码 10 | 单轮兜底个数上限，5.2 |
| `file.transfer.monitor.concurrency` | yml/env | 2 | 1（串行） | 并发解包线程数，5.2 |
| `file.transfer.monitor.max-unpack-size-mb` | yml/env | 建议 1024 | 无 | 单文件大小上限，超限标 `.error`，5.3 注意事项 |

涉及文件：`deploy/offline/config/application.yml`、`deploy/offline/.env.iw`、`deploy/offline/.env.ow`、`deploy/config/application-iw.yml`、`deploy/config/application-ow.yml`、`deploy/offline/docker-compose.yml`、`deploy/docker-compose.yml`。

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## 9. 实施顺序与风险

| 顺序 | 项 | 改动量 | 风险 | 收益 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 5.3 缓冲区 64 KB | 5 处，各 1 行 | 极低 | 大文件组包 31× |
| 2 | 5.1 监听周期 5 秒 | 配置 | 低 | 端到端省约 55 秒 |
| 3 | 5.5 md5 索引 | 4 个 SQL 文件 | 极低 | 多文件解包明显加速 |
| 4 | 5.4 level 0 | 小 | 低 | 已压缩格式再省 CPU |
| 5 | 5.2 时间预算 + 认领 + 并发 | 中 | 中（涉及并发与文件改名状态机，需完整测试） | 高峰期吞吐一个数量级 |
| 6 | 5.6 异步组包 | 大 | 中 | 仅超大文件场景需要，二期评估 |

建议 1–4 作为一期（都是低风险、可独立验证的改动），5 作为二期，6 视现场文件大小分布决定。

**每一项都必须单独验证并记录数字**，不要合并提交，否则现场出问题时无法定位是哪一项引起的。