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- 新增 `/status` 指令，展示机器人运行状态和系统指标 - 实现Redis Lua脚本支持原子化计数器操作 - 添加消息收发统计功能 - 完善文档，包括插件开发和性能优化指南 - 重构WebSocket连接池，增加健康检查机制 - 移除旧版编译脚本，优化项目结构
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# 性能优化详解
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NEO Bot 实际上是python，有人说用Java可能更好。。。嗯但是镀铬酸钾不会Java，镀铬酸钾只会python，所以只能用python了
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## 1. Playwright 页面池 (Page Pool)
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### 痛点
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之前 Bot 发图流程：
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1. 用户发指令。
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2. Bot 启动浏览器。
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3. 创建新页面。。
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4. 渲染，截图。
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5. 关闭浏览器。
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这种模式下，发一张图至少要等 1 秒以上。。。
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### 解决方案
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`BrowserManager` 维护了一个**页面池**。
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* **启动时**: 自动预热 3 个页面（可配置），挂在后台待命。
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* **运行时**: 需要截图时，直接从池里 `get_page()`
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* **结束后**: 截图完成，页面执行 `about:blank` 洗白，然后 `release_page()` 放回池里。
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### 收益
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我不知道快了多少，也没人测试，嗯
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## 2. Jinja2 模板缓存
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### 痛点
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每次渲染 HTML，都要从硬盘读文件，然后解析模板语法。硬盘 IO 是慢的，解析也是慢的。
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### 解决方案
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`ImageManager` 引入了内存缓存 `_template_cache`。
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* 第一次读取模板后，编译好的 `Template` 对象直接存入字典。
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* 后续请求直接从内存拿对象渲染。
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### 收益
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省了硬盘IO
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## 3. 全局 HTTP 连接复用
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### 痛点
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插件（如 B站解析）每次请求 API 都创建一个新的 `aiohttp.ClientSession`。
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这意味着每次都要进行：DNS 解析 -> TCP 握手 -> SSL 握手。这在 HTTPS 下非常慢。
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### 解决方案
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我们在插件层面实现了 `get_session()`。
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* 全局共享一个 `ClientSession`。
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* 复用底层的 TCP 连接 (Keep-Alive)。
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### 收益
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实际上我也不知道，bot没高并发的实验。。。
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## 4. orjson 极速序列化
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### 痛点
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Python 自带的 `json` 库性能好像不太好，特别是在处理 OneBot 这种大量 JSON 通信的场景下。
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### 解决方案
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全面替换为 `orjson`。
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* Rust 编写
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* 支持直接返回 `bytes`，减少内存复制。
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## 5. Python 3.14 JIT (Just-In-Time Compilation)
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### 痛点
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Python 解释器一边解析一边执行，遇到循环和函数调用就得反复解释。像消息处理这种高频循环，解释开销就特别明显。
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### 解决方案
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Python 3.14 自带了一个实验性的 JIT 编译器。启动时加上 `-X jit` 参数，它就会在运行时把热点代码编译成机器码。
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**JIT 怎么工作的？**
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1. **监控**: 解释器运行时会统计哪些函数、哪些循环被调最得频繁。
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2. **编译**: 把这些“热点”代码编译成机器码。
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3. **替换**: 下次再执行到这段代码，直接跑机器码，跳过解释步骤。
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**哪些代码受益最大？**
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- `plugins/` 里的业务逻辑（比如 B站解析、代码沙箱）。
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- 循环密集的操作（比如遍历消息段、处理大量群消息）。
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- 频繁调用的工具函数。
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### 如何启用？
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启动机器人时加上 `-X jit` 参数：
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```bash
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python -X jit main.py
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```
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### 收益
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* **热点代码加速**: 经常跑的代码能快 2-10 倍（看具体场景）。
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* **零配置**: 不用改代码，加个启动参数就行。
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* **与 Mypyc 互补**: JIT 负责动态、灵活的插件代码；Mypyc 负责静态、类型明确的核心模块。两者结合，全面覆盖。
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## 6. Mypyc 编译 (AOT Compilation)
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### 痛点
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Python 作为一种解释型语言，在处理 CPU 密集型任务时性能较差。对于机器人框架的核心部分，如 WebSocket 消息解析、事件分发和插件管理，这些代码被高频调用，其性能直接影响机器人的响应速度和吞吐量。
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### 解决方案
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我们引入了 `Mypyc`，一个将类型注解的 Python 代码编译为高性能 C 扩展的工具。通过项目根目录下的 `setup_mypyc.py` 脚本，我们可以选择性地将核心模块编译为二进制文件（在 Windows 上是 `.pyd`，在 Linux 上是 `.so`）。
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**哪些模块被编译了？**
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- `core/ws.py`: WebSocket 消息处理循环，这是整个机器人框架的 I/O 中枢。
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- `core/managers/*.py`: 所有的核心管理器，如指令管理器、插件管理器等，负责事件分发和业务逻辑。
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- `core/utils/*.py`: 高频使用的工具函数。
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- `models/*.py`: 数据模型类，如消息段、发送者等。
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这些高频调用的代码路径被编译为接近原生机器码的速度，极大地提升了性能。
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### 如何编译？
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在项目根目录下运行以下指令：
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```bash
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python setup_mypyc.py
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```
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脚本会自动查找并编译预设的模块列表。
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### 特别注意：关于事件模型的编译
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`Mypyc` 对 Python 某些动态特性和高级用法支持尚不完善。在实践中，我们发现 `dataclass` 与 `Mypyc` 存在一些兼容性问题，尤其是在使用继承和某些高级特性（如 `slots=True`）时，可能会导致编译失败或运行时错误（例如 `AttributeError: attribute '__dict__' of 'type' objects is not writable`）。
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- **当前状态**：为了确保稳定性，`setup_mypyc.py` 脚本**默认不编译** `models/events/` 目录下的事件模型文件。这些文件虽然也被频繁使用，但它们的结构相对复杂，与 `Mypyc` 的兼容性问题仍在探索中。
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- **未来展望**：我们会持续关注 `Mypyc` 的更新，当其对 `dataclass` 的支持得到改善后，会重新尝试将事件模型加入编译列表，以实现极致的性能。
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## 7. 健壮的 WebSocket 连接池
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### 痛点
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在高并发或网络不稳定的情况下，单个 WebSocket 连接可能会因为各种原因（如超时、服务器重启、网络波动）而中断或变得不可靠。如果框架依赖于单一的、不稳定的连接，会导致 API 调用频繁失败，甚至整个机器人无响应。
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### 解决方案
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`NeoBot` 实现了一个健壮的 `WebSocket 连接池` (`core/ws_pool.py`)，它不仅管理多个连接，还具备智能的健康检查和恢复机制。
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- **多连接管理**: 启动时会建立一个包含多个 WebSocket 连接的池，API 调用会被分发到这些连接上，实现负载均衡。
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- **自动健康检查**: 连接池会定期对池中的每个连接进行健康检查（发送 `get_status` 心跳包）。如果一个连接在规定时间内没有响应，它会被标记为“不健康”。
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- **故障转移与恢复**: 当一个 API 调用需要使用连接时，连接池会自动选择一个“健康”的连接。如果所有连接都不健康，它会尝试重新建立新的连接，直到成功为止。
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- **无感切换**: 对于上层调用者（如插件开发者）来说，这一切都是透明的。你只需要正常调用 `bot.call_api()`，连接池会在底层处理好所有的连接问题。
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### 收益
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- **高可用性**: 即使部分连接失效，机器人依然可以通过健康的连接继续提供服务，大大减少了因网络问题导致的停机时间。
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- **高并发性能**: 通过连接池，多个 API 请求可以并行地通过不同的连接发送，提高了在高并发场景下的吞吐量。
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- **自动恢复**: 无需手动重启机器人，连接池能够自动从网络故障中恢复，增强了系统的稳定性和无人值守能力。
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通过这种方式，我们在保证核心模块性能的同时，也维持了项目的稳定性和可维护性。
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