第一章：Go接口上线即崩？20年老兵总结的预发布环境11项压力验证必做项（附checklist模板）
Go服务因接口轻量、并发高效广受青睐，但上线后瞬时5xx激增、goroutine泄漏、连接池耗尽等“上线即崩”现象频发——根源往往不在代码逻辑，而在预发布环境缺失系统性压力验证。一位深耕分布式系统二十年的老兵梳理出11项不可跳过的验证动作，覆盖资源边界、依赖韧性、配置敏感度与可观测性基线。
真实流量回放压测
使用go-wrk或k6对预发布服务发起≥生产峰值120%的QPS，重点观察P99延迟突变点与错误率拐点：
# 以生产日志提取的真实路径+参数模板驱动压测（非随机造数）
k6 run -u 200 -d 300s \
--env TARGET_URL="http://pre-prod-api:8080/v1/order" \
script.js # 内含JWT token轮换、body签名逻辑必须对比压测前后runtime.ReadMemStats()中Mallocs, HeapInuse, Goroutines三指标增幅，超30%即触发内存分析。
依赖服务熔断阈值校准
手动注入依赖延迟（如MySQL响应>2s）与故障（如Redis连接拒绝），验证Hystrix/Resilience4j熔断器是否在连续5次失败后开启，并在30秒窗口期后半自动恢复。
连接池极限探针
修改database/sql连接池配置为MaxOpenConns=5, MaxIdleConns=2，用wrk并发发起50请求，检查是否出现sql: connection limit exceeded且无panic。
日志与监控采样率一致性验证
将logrus采样率设为1%，Prometheus metrics采集间隔设为15s，比对同一时段error日志条数与http_requests_total{code=~"5.."}[1m]是否数量级匹配。
配置热更新稳定性测试
通过viper.WatchConfig()监听配置变更，反复推送timeout_ms: 200 → 50 → 300，确认HTTP Server无重启、连接未中断、旧goroutine不残留。
| 验证项 | 必过阈值 | 检测工具 |
|---|---|---|
| GC Pause | P99 | pprof + go tool trace |
| Goroutine泄漏 | 压测后30分钟内不增长 | runtime.NumGoroutine() |
| 内存碎片率 | HeapSys - HeapAlloc
| runtime.MemStats |
附：完整checklist模板已开源至github.com/infra-verify/go-preprod-checklist（含自动化脚本与告警规则）。
第二章：Go接口高并发场景下的核心压力验证维度
2.1 Go runtime调度与GPM模型在压测中的行为观测与调优实践
在高并发压测中，Goroutine 调度瓶颈常表现为 G 阻塞堆积、P 利用率不均及 M 频繁切换。可通过 runtime.ReadMemStats 与 /debug/pprof/goroutine?debug=2 实时观测 Goroutine 状态。
关键观测指标
GOMAXPROCS是否匹配物理核心数（避免上下文抖动）sched.gcount与sched.gwaiting差值反映就绪队列积压mcount/mpreemptoff异常升高提示抢占失效
// 压测中动态采集调度统计
var stats runtime.MemStats
runtime.ReadMemStats(&stats)
log.Printf("Goroutines: %d, P: %d, M: %d",
runtime.NumGoroutine(),
runtime.GOMAXPROCS(0),
runtime.NumCPU()) // NumCPU() 返回逻辑CPU数，非M数；实际M数需查/debug/pprof/sched此代码获取基础调度视图：
NumGoroutine()包含运行/等待/系统态G，GOMAXPROCS(0)返回当前P数量，而真实M数需通过/debug/pprof/sched解析，因空闲M可能被回收。
典型调优策略
- 设置
GOMAXPROCS(0)对齐 NUMA 节点（非盲目设为runtime.NumCPU()） - 避免长时间阻塞系统调用（改用
netpoll或runtime.Entersyscall显式移交P） - 启用
GODEBUG=schedtrace=1000输出每秒调度器快照
| 参数 | 推荐值 | 影响 |
|---|---|---|
GOMAXPROCS |
物理核心数 × 1.2（NUMA-aware） | 过高导致P竞争，过低引发G积压 |
GOGC |
20–50（压测期） | 降低GC频次，减少STW干扰 |
graph TD
A[新G创建] --> B{P本地队列有空位？}
B -->|是| C[入P.runq]
B -->|否| D[入全局runq]
C --> E[调度循环：findrunnable]
D --> E
E --> F[若M阻塞→唤醒或新建M]2.2 HTTP/HTTPS服务端连接池、超时链路与上下文取消的全路径压测验证
连接池配置与压测表现对比
以下为 http.Transport 关键参数在高并发下的行为差异：
| 参数 | 推荐值 | 压测影响 |
|---|---|---|
MaxIdleConns |
200 | 控制全局空闲连接上限，避免文件描述符耗尽 |
MaxIdleConnsPerHost |
100 | 防止单域名连接倾斜，提升多租户隔离性 |
IdleConnTimeout |
90s | 平衡复用率与陈旧连接风险 |
上下文取消与超时协同机制
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second)
defer cancel()
req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "GET", "https://api.example.com/data", nil)
resp, err := client.Do(req) // 自动响应 ctx.Done()该代码实现请求级超时+传播取消：WithTimeout 创建可取消上下文，Do() 在 ctx.Done() 触发时立即中止 TLS 握手或读取阶段，避免 goroutine 泄漏。
全链路压测关键路径
graph TD
A[客户端发起请求] --> B{连接池获取连接}
B -->|复用空闲连接| C[发送请求]
B -->|新建连接| D[TLS握手+TCP建连]
C & D --> E[服务端处理]
E --> F[响应返回]
F --> G[连接放回池/关闭]
A -->|ctx.Done()| H[提前终止并清理资源]- 压测发现：
IdleConnTimeout < 30s导致连接复用率下降 47%； context.WithCancel替代WithTimeout可支持业务逻辑主动中断（如熔断降级）。
2.3 并发安全型数据结构（sync.Map、RWMutex）在高频读写场景下的性能衰减实测
数据同步机制
sync.Map 专为读多写少设计，内部采用分片哈希+原子操作；而 RWMutex 提供显式读写锁控制，适合写频次中等但需强一致性场景。
基准测试对比
以下为 1000 goroutines 持续 5 秒压测结果（Go 1.22，Intel i9-13900K）：
| 结构 | QPS（读） | QPS（写） | 99% 延迟（μs） |
|---|---|---|---|
sync.Map |
1,240k | 8.7k | 124 |
RWMutex+map |
960k | 42.3k | 89 |
// RWMutex 封装的线程安全 map（简化版）
type SafeMap struct {
mu sync.RWMutex
m map[string]int
}
func (s *SafeMap) Load(key string) (int, bool) {
s.mu.RLock() // 读锁：允许多读并发
defer s.mu.RUnlock()
v, ok := s.m[key]
return v, ok
}
RLock()无竞争时开销极低，但高写压下会因写饥饿导致读延迟陡增；sync.Map的Load虽免锁，但 miss 后需 fallback 到 slow path（加锁遍历 dirty map），造成尾部延迟毛刺。
性能拐点分析
graph TD
A[读写比 > 100:1] --> B[sync.Map 占优]
C[读写比 ≈ 10:1] --> D[RWMutex 更稳]
E[写占比 > 15%] --> F[两者均显著衰减]2.4 Go GC STW周期与内存分配速率对P99延迟的量化影响分析与规避策略
GC STW与P99延迟的强相关性
Go 1.22+ 中，STW（Stop-The-World）峰值时长 ≈ 0.8 × √(heap_live_bytes / 10MB) ms。当内存分配速率达 120 MB/s 且 heap_live 达 1.2 GB 时，P99 延迟常突增 8–15 ms。
关键指标监控代码
// 启用 runtime/metrics 并采集 STW 与分配速率
import "runtime/metrics"
func observeGC() {
m := metrics.Read(metrics.All())
for _, s := range m {
if s.Name == "/gc/stop-the-world:seconds:total" {
fmt.Printf("STW累计耗时: %.3fms\n", s.Value.(float64)*1e3)
}
if s.Name == "/mem/allocs:bytes:total" {
// 结合采样周期可推算分配速率
}
}
}该代码通过 metrics.Read 实时捕获 STW 累计时长（单位秒），需配合固定间隔轮询（如 100ms）计算瞬时分配速率（Δallocs / Δt），是定位 P99 毛刺的第一手依据。
规避策略对照表
| 策略 | 适用场景 | P99 改善幅度 | 风险 |
|---|---|---|---|
GOGC=50 + 对象池复用 |
高频小对象分配 | ↓35–50% | 内存占用上升20% |
runtime/debug.SetGCPercent(-1) + 手动触发 |
确定性低峰期 | ↓90%（仅限触发窗口） | STW 移至手动调用点，需精准调度 |
内存分配速率优化路径
- ✅ 优先使用
sync.Pool缓存[]byte、strings.Builder等临时对象 - ✅ 将
make([]T, 0, N)替代make([]T, N)减少冗余零初始化 - ❌ 避免在 hot path 中构造结构体指针（触发堆分配）
graph TD
A[高分配速率] --> B{是否>80MB/s?}
B -->|Yes| C[触发高频GC]
C --> D[STW频次↑ → P99毛刺]
B -->|No| E[STW可控]
D --> F[启用对象池+预分配]2.5 基于pprof+trace+go tool benchstat的三阶性能基线对比验证方法论
该方法论构建三层递进式验证闭环：观测 → 归因 → 决策。
采集阶段：pprof + trace 协同采样
启动 HTTP 服务并同时启用两种分析器：
go run -gcflags="-l" main.go & # 禁用内联，提升 profile 可读性
curl "http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30" -o cpu.pprof
curl "http://localhost:6060/debug/trace?seconds=10" -o trace.out-gcflags="-l" 防止编译器内联关键路径，确保 pprof 火焰图保留函数边界；seconds 参数需覆盖典型请求周期，避免采样截断。
分析阶段：多维交叉验证
| 工具 | 关注维度 | 典型瓶颈识别 |
|---|---|---|
pprof -http |
CPU / heap / goroutine | 热点函数、内存泄漏、协程堆积 |
go tool trace |
调度延迟、GC STW、阻塞事件 | Goroutine 阻塞、系统调用等待 |
决策阶段：benchstat 统计置信判断
go test -bench=BenchmarkProcess -count=5 | tee old.txt
# 修改代码后重跑
go test -bench=BenchmarkProcess -count=5 | tee new.txt
go tool benchstat old.txt new.txt-count=5 提供足够样本满足 t 检验前提；benchstat 自动计算中位数差异与 p 值，规避单次 benchmark 的随机波动。
graph TD A[pprof CPU Profile] –> B[定位热点函数] C[go tool trace] –> D[发现 Goroutine 阻塞] B & D –> E[交叉归因：锁竞争或 channel 阻塞] E –> F[benchstat 验证优化后 P95 延迟下降 ≥12%]
第三章：依赖治理与外部协同类压力验证关键项
3.1 数据库连接泄漏、事务超时与连接池饱和的Go驱动层级故障注入与恢复验证
故障注入设计原则
使用 sqlmock 模拟连接泄漏、context.WithTimeout 触发事务超时，并通过 &sql.DB{} 的 SetMaxOpenConns(2) 人为制造连接池饱和。
连接泄漏模拟代码
func TestLeakDetection(t *testing.T) {
db, mock, _ := sqlmock.New()
defer db.Close()
mock.ExpectQuery("SELECT").WillReturnRows(sqlmock.NewRows([]string{"id"}))
_, _ = db.Query("SELECT id FROM users") // ❌ 忘记调用 rows.Close()
}逻辑分析：db.Query() 返回 *sql.Rows，若未显式调用 Close()，底层连接不会归还池中；sqlmock 可捕获该行为并报错 all expectations were already fulfilled, there is no expected query —— 实际驱动中则表现为连接数缓慢爬升。
恢复验证关键指标
| 指标 | 正常阈值 | 故障表现 |
|---|---|---|
sql.DB.Stats().OpenConnections |
≤ MaxOpenConns | 持续等于上限 |
sql.DB.Stats().WaitCount |
≈ 0 | 突增 >100/s |
| 事务平均延迟 | > 2s（超时触发） |
graph TD
A[启动注入] --> B[泄漏连接]
A --> C[设置300ms事务超时]
A --> D[并发10goroutine占满池]
B & C & D --> E[观察Stats变化]
E --> F[自动重连+超时回滚]
F --> G[OpenConnections回落]3.2 Redis/MQ等中间件网络抖动、响应延迟突增下的重试退避与熔断降级实操
数据同步机制
当 Redis 缓存集群出现 RT 从 2ms 突增至 800ms，MQ 消费者频繁超时，需立即干预而非盲目重试。
退避策略实现
RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
ExponentialBackOffPolicy backOff = new ExponentialBackOffPolicy();
backOff.setInitialInterval(100); // 首次等待 100ms
backOff.setMultiplier(2.0); // 每次翻倍
backOff.setMaxInterval(2000); // 上限 2s
retryTemplate.setBackOffPolicy(backOff);逻辑分析：指数退避避免雪崩式重试；initialInterval 应略大于 P95 正常延迟，maxInterval 防止单次故障拖垮整体 SLA。
熔断降级决策依据
| 指标 | 触发阈值 | 行为 |
|---|---|---|
| 连续失败率 | ≥60% | 打开熔断器 |
| 5分钟失败请求数 | ≥300 | 自动降级至本地缓存 |
故障流转逻辑
graph TD
A[请求发起] --> B{是否熔断开启？}
B -- 是 --> C[走降级逻辑]
B -- 否 --> D[执行重试]
D --> E{是否超时/失败？}
E -- 是 --> F[更新失败计数]
F --> G[判断熔断条件]
G --> B3.3 第三方HTTP微服务依赖的证书过期、TLS握手失败、HTTP/2流控异常模拟与兜底处理
故障注入与可观测性验证
使用 openssl s_client 模拟证书过期场景：
# 强制指定过期时间戳（UTC），触发X.509验证失败
openssl s_client -connect api.example.com:443 -CAfile ca.pem -verify_hostname api.example.com -debug 2>&1 | grep "Verify return code"该命令触发 TLS 握手时的证书链校验，返回码 10（certificate has expired）即表示证书过期。-debug 输出可捕获完整握手帧，用于定位 CertificateVerify 阶段失败点。
兜底策略分级响应
- 一级：自动降级至 HTTP/1.1（禁用 ALPN 协商）
- 二级：启用本地缓存熔断（TTL=30s）
- 三级：转发至备用区域集群（基于
Region-Aware LoadBalancer）
| 异常类型 | 触发条件 | 自动恢复机制 |
|---|---|---|
| TLS handshake failure | verify return code ≠ 0 | 重试 + ALPN 回退 |
| HTTP/2 flow control | SETTINGS_MAX_CONCURRENT_STREAMS=1 |
动态调优 + 连接复用池扩容 |
graph TD
A[发起HTTP请求] --> B{TLS握手成功？}
B -- 否 --> C[记录CERT_EXPIRED指标<br>触发告警]
B -- 是 --> D{HTTP/2流控异常？}
D -- 是 --> E[切换至HTTP/1.1<br>并上报flow_control_violation]
D -- 否 --> F[正常处理]第四章：基础设施与可观测性驱动的压力验证闭环
4.1 Kubernetes Pod资源限制（CPU throttling、OOMKilled）对Go程序goroutine调度的真实影响复现
实验环境配置
- Pod 设置：
limits.cpu=200m,requests.cpu=100m,limits.memory=128Mi - Go 程序启动 500 个阻塞型 goroutine（
time.Sleep(10s)），另含 1 个 CPU 密集型 goroutine（持续浮点计算）
CPU Throttling 触发观测
// 模拟 CPU-bound 工作，触发 cfs_quota_us 限流
func cpuBurn() {
for range time.Tick(100 * time.Microsecond) {
var x float64
for i := 0; i < 1e6; i++ {
x += math.Sqrt(float64(i)) // 强制非内联计算
}
}
}该循环在 200m CPU 配额下每 100ms 被 CFS 调度器强制暂停约 40ms（
throttle_count增长），导致 runtime scheduler 的gopark延迟上升，P 绑定的 M 频繁切换，P.goidle 队列积压。
OOMKilled 与 Goroutine 崩溃链
| 事件顺序 | 内核行为 | Go 运行时表现 |
|---|---|---|
| RSS > 128Mi | OOM Killer 发送 SIGKILL | runtime 无机会执行 defer/panic 处理 |
runtime.mheap.grow 分配失败 |
直接终止进程 | 所有 goroutine 瞬间消失，GoroutineProfile 不可捕获 |
调度延迟放大效应
graph TD
A[Kernel CFS throttle] --> B[Go scheduler P.stop]
B --> C[netpoller 延迟唤醒]
C --> D[Timer heap reheap → 更高 GC pause]
D --> E[HTTP handler goroutine 超时堆积]4.2 Prometheus指标埋点完整性验证与Grafana看板中关键SLO（如error rate、latency）阈值告警触发实测
埋点完整性校验脚本
使用 promtool 批量验证指标是否存在且标签规范：
# 检查必需指标是否上报（含service、endpoint、status_code标签）
promtool check metrics <(curl -s http://localhost:9090/metrics) | \
grep -E "(http_request_total|http_request_duration_seconds_bucket)"逻辑分析：
promtool check metrics解析原始指标文本，校验格式合规性；grep筛选核心SLO相关指标名，确保http_request_total（用于error rate）与http_request_duration_seconds_bucket（用于p95 latency）均存在且含标准语义标签。
SLO告警规则实测响应表
| SLO维度 | Prometheus告警表达式（简化） | Grafana告警触发延迟 | 验证状态 |
|---|---|---|---|
| Error Rate | rate(http_request_total{status_code=~"5.."}[5m]) / rate(http_request_total[5m]) > 0.01 |
≤8.2s | ✅ |
| Latency p95 | histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.3 |
≤7.6s | ✅ |
告警链路流程
graph TD
A[应用埋点] --> B[Prometheus scrape]
B --> C[Rule evaluation every 30s]
C --> D[Grafana Alertmanager通知]
D --> E[Slack/Email触发]4.3 分布式链路追踪（OpenTelemetry + Jaeger）中context传递断裂、span丢失的定位与修复验证
常见断裂点诊断清单
- HTTP header 中
traceparent未透传（尤其 Spring Cloud Gateway 过滤器遗漏） - 异步线程池（如
@Async、CompletableFuture）未显式传播 Context - 消息中间件（Kafka/RabbitMQ）未注入 baggage 或 trace context
关键修复：手动传播 SpanContext
// 在 CompletableFuture 异步调用前捕获当前上下文
Context current = Context.current();
CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
// 将父 SpanContext 显式激活到子线程
return Context.current().with(current).wrap(() -> doWork()).get();
});此处
Context.current().with(current)确保 OpenTelemetry 的ThreadLocalScope被正确继承；若省略，子线程将创建孤立 root span，导致链路断裂。
验证效果对比表
| 场景 | 修复前 span 数 | 修复后 span 数 | 链路完整性 |
|---|---|---|---|
| 同步 REST 调用 | 3 | 3 | ✅ |
@Async 方法调用 |
1（断开） | 3 | ✅ |
| Kafka 消费回调 | 1（断开） | 2 | ✅ |
graph TD
A[Client Request] --> B[Gateway: inject traceparent]
B --> C[Service A: start span]
C --> D[Async Task: propagate Context]
D --> E[Service B: continue span]
E --> F[Jaeger UI: full trace]4.4 日志结构化（Zap/Slog）与采样策略在高压下磁盘IO打满、日志丢失场景的韧性验证
当磁盘 I/O 持续饱和时，同步写日志极易阻塞或丢弃。Zap 通过 zapcore.LockingWriter + 环形缓冲区实现非阻塞落盘，而 Slog 则依赖 slog.NewTextHandler(os.Stderr, &slog.HandlerOptions{AddSource: true}) 的异步封装能力。
关键采样控制点
- 基于请求路径
/api/pay动态启用SampledCore（1% 采样率） - 错误日志强制 bypass 采样（
LevelEnablerFunc(func(l zapcore.Level) bool { return l >= zapcore.ErrorLevel })）
cfg := zap.Config{
Level: zap.NewAtomicLevelAt(zapcore.WarnLevel),
Encoding: "json",
OutputPaths: []string{"logs/app.log"},
ErrorOutputPaths: []string{"stderr"},
EncoderConfig: zapcore.EncoderConfig{
TimeKey: "t",
LevelKey: "l",
NameKey: "n",
CallerKey: "c",
MessageKey: "m",
EncodeTime: zapcore.ISO8601TimeEncoder,
EncodeLevel: zapcore.LowercaseLevelEncoder,
},
}此配置启用 ISO8601 时间格式与小写等级，降低序列化开销；
OutputPaths指向文件时需配合fsync=false（仅限 SSD 场景）以规避 write-blocking。
| 策略 | 磁盘 IO 峰值下降 | 日志完整性（错误类） |
|---|---|---|
| 同步写（默认） | — | 100%（但线程阻塞） |
| Zap + RingBuf | ↓62% | 99.3%（丢 0.7% debug） |
| Slog + Buffer | ↓58% | 98.9% |
graph TD
A[HTTP 请求] --> B{QPS > 5k?}
B -->|是| C[Zap SampledCore 1%]
B -->|否| D[Full Logging]
C --> E[Error Level 强制透传]
E --> F[RingBuffer → AsyncWrite]
F --> G[IO 饱和时 Drop Debug]第五章：附录：Go接口预发布压力验证Checklist模板（含自动化脚本索引）
核心验证维度清单
以下为生产级Go HTTP服务上线前必须覆盖的12项压力验证要点，已按风险权重分级标注（⚠️高危 / ⚠️中危 / ✅建议）：
| 验证项 | 检查标准 | 自动化脚本索引 | 执行频次 |
|---|---|---|---|
| 并发连接泄漏 | net/http/pprof 中 goroutine 数量在500并发下稳定波动±5% |
scripts/leak-detect.sh |
每次PR合并 |
| 内存持续增长 | 30分钟压测后RSS内存增幅≤15MB（基准QPS=200） | scripts/mem-profile.go |
预发布环境每日 |
| 超时熔断触发 | 设置context.WithTimeout(800ms)时，错误率突增应≤0.3% |
test/timeout-fallback_test.go |
全链路回归必跑 |
| 数据库连接池耗尽 | pgxpool.Stat().AcquiredConns()峰值≤MaxConns*0.9 |
scripts/db-pool-check.py |
发布前强制执行 |
自动化脚本索引与调用示例
所有脚本均托管于git@gitlab.example.com:infra/go-stress-tools.git仓库，版本标签v2.4.1。关键脚本调用方式如下：
# 启动全维度压测（含pprof采集+日志分析）
./run-full-check.sh --service user-api --qps 300 --duration 1800
# 快速检测goroutine泄漏（对比压测前后快照）
go run scripts/goroutine-diff.go --before ./pprof/before.pb.gz --after ./pprof/after.pb.gz真实故障复现案例
某电商订单服务在v3.2.0发布前未执行数据库连接池校验，导致大促期间pgxpool.Stat().IdleConns()降至0，触发context deadline exceeded错误。通过回溯scripts/db-pool-check.py历史报告发现：该服务在QPS=280时AcquiredConns已达MaxConns=50的98%，但当时被误判为“可接受”。后续在Checklist中新增阈值告警规则：当AcquiredConns/MaxConns > 0.92时自动阻断CI流水线。
压测数据采集规范
- 所有指标必须通过Prometheus Exporter暴露，路径
/metrics需包含：
http_request_duration_seconds_bucket{handler="OrderCreate",le="0.5"}
go_goroutines{service="user-api"} - 日志必须启用结构化输出，字段包含
req_id、status_code、elapsed_ms，便于ELK聚合分析
流程图：Checklist执行生命周期
graph TD
A[代码提交] --> B{CI触发}
B --> C[静态检查+单元测试]
C --> D[自动拉取Checklist模板]
D --> E[并行执行4类脚本]
E --> F{全部通过？}
F -->|是| G[生成PDF报告并归档]
F -->|否| H[阻断发布+钉钉告警]
H --> I[开发修复后重试]报告交付物要求
每次执行必须生成三份不可变文件：
checklist-report-<timestamp>.json：含所有原始指标数值及阈值比对结果pprof-cpu-<timestamp>.pb.gz：CPU profile二进制快照error-log-snapshot-<timestamp>.log：压测期间ERROR级别日志全文（截断超10MB部分）
环境隔离约束
预发布环境必须满足：
- 与生产共享同一套Redis集群，但使用独立DB编号（生产DB=0，预发布DB=15）
- PostgreSQL连接串强制添加
application_name=pre-release-check参数，便于数据库侧实时监控 - Go服务启动时注入环境变量
STRESS_MODE=true，启用额外埋点逻辑
版本兼容性说明
当前Checklist模板v1.7.3支持Go 1.19–1.22，不兼容Go 1.23的runtime/debug.ReadBuildInfo()新返回结构。若升级至Go 1.23，需同步更新scripts/mem-profile.go中模块解析逻辑。
