ci: round startup median budgets up to whole seconds

docs/testing.md

@@ -301,6 +301,7 @@ def test_recognize_prefers_explicit_identity(sample_meta, monkeypatch):
 - **去重脚本验证**：`node --test .github/scripts/reuse.test.mjs` 离线覆盖成功复用及保守回退，两个检查工作流均在判定前执行。复用 job 仅持有 contents/actions/pull-requests 读取权限；没有修改分支保护设置。
 
 - **门禁**：`.github/workflows/test.yml` 在指向 `v3` 的 `pull_request` / `push` 及手动触发时，从 `uv.lock` 同步环境。宿主架构门禁分为两个并行 job，`architecture` 运行宿主依赖、运行契约、事件政策测试和基线快照，`architecture-ratchets` 运行类型、复杂度、并发、Ruff/mypy ratchet 与启动性能检查；其余测试通过 `coverage run --parallel-mode tests/run.py --exclude-architecture-gate --shard N/6` 分到 6 个 job，一次执行同时验证单测并采集覆盖率；门禁已运行的架构测试不在分片中重复执行。每个分片都有独立进程和临时 `CONFIG_DIR`，不共用 SQLite 或进程级状态，由单一报告 job 合并后检查除 `app/plugins` 外全部 `app` Python 文件的逐文件低水位。
+- **启动性能**：`scripts/startup/performance.py --check --repeat 3` 对 `app.startup.lifecycle`、`app.factory`、`app.main` 分别执行三次冷导入采样。各入口的耗时上限为已提交基线中位数向上取整到整秒，即 `ceil(median_ms / 1000) * 1000` 毫秒，例如基线 1122.382ms 对应上限 2000ms，基线恰为 1000ms 时上限仍为 1000ms；本次采样中位数不超过对应上限即通过，超过则失败。宿主模块数量、生命周期组件集合与顺序、线程/任务释放和隔离采样无数据库连接的契约仍按原规则检查。
 - **跨仓观察**：`.github/workflows/architecture-observe.yml` 每周或手工检出官方插件仓最新 `main`，使用 `--check-plugins` 比较公开导入、Hook 和动态 API 契约。它只上传 `official-plugin-architecture-report.json`，不会自动刷新 fixture；语义变化必须人工审查后显式执行 `--write-plugins`。
 - **静态检查**：`.github/workflows/pylint.yml` 对指向 `v3` 的 PR、推送和手工触发运行 Pylint。PR/推送改动到的 Python 文件是硬门禁；`app/` 全量扫描保留为建议性 JSON 构建工件，存量告警不会掩盖或阻塞本次增量治理。
 - **PR 本地验证**：按上文「验证范围与维护者安排」选择 contributor 默认检查或已记录的维护者安排，统一处理证据复用与失败归属；需要断点、输出顺序或测试污染诊断时使用 `--serial`。确认受影响路径与零真实出站，准确标注验证范围；本地执行安排不改变 CI 的全量验证与复用合同。

scripts/startup/performance.py

@@ -5,6 +5,7 @@
 
 import argparse
 import json
+import math
 import os
 import platform
 import statistics
@@ -29,13 +30,6 @@ IMPORT_TARGETS = (
 )
 RESULT_PREFIX = "MOVIEPILOT_IMPORT_BASELINE="
 LIFECYCLE_RESULT_PREFIX = "MOVIEPILOT_LIFECYCLE_BASELINE="
-# 冷导入时间预算以历史最大耗时的两倍为候选上限。
-PERFORMANCE_FACTOR = 2.0
-# 另一个候选上限为历史最大耗时加 500 毫秒，取较大值后应用抖动系数。
-PERFORMANCE_SLACK_MS = 500.0
-# 基线由维护者平台生成、CI 在 Linux 托管执行器 检查；在既有 2 倍/500ms
-# 硬预算之外保留 15% 的跨平台与持续调度抖动带，结构契约仍保持精确比较。
-PERFORMANCE_JITTER_FACTOR = 1.15
 
 
 def measure_import(target: str) -> dict[str, Any]:
@@ -311,7 +305,7 @@ def check_baseline(
     actual: dict[str, Any],
 ) -> list[str]:
     """
-    比较稳定资源契约与宽松耗时预算，返回所有不符合项。
+    比较稳定资源契约与基线中位数向上取整秒的耗时上限，返回所有不符合项。
     """
     errors: list[str] = []
     if expected.get("schema_version") != actual.get("schema_version"):
@@ -338,7 +332,7 @@ def check_baseline(
         if actual_target["median_ms"] > budget_ms:
             errors.append(
                 f"{target} 冷导入中位数 {actual_target['median_ms']}ms "
-                f"超过预算 {round(budget_ms, 3)}ms"
+                f"超过预算 {budget_ms}ms"
             )
     expected_modes = expected.get("lifecycle", {}).get("modes", {})
     actual_modes = actual.get("lifecycle", {}).get("modes", {})
@@ -372,12 +366,12 @@ def check_baseline(
 
 def import_budget_ms(expected_target: dict[str, Any]) -> float:
     """
-    根据已提交样本计算跨平台冷导入中位数预算。
+    将已提交基线中位数向上取整到整秒，作为对应入口的耗时上限。
+
+    :param expected_target: 对应入口的已提交冷导入采样，median_ms 的单位为毫秒
+    :return: 向上取整后的预算，单位为毫秒；整秒值保持不变
     """
-    return max(
-        expected_target["max_ms"] * PERFORMANCE_FACTOR,
-        expected_target["max_ms"] + PERFORMANCE_SLACK_MS,
-    ) * PERFORMANCE_JITTER_FACTOR
+    return math.ceil(expected_target["median_ms"] / 1000.0) * 1000.0
 
 
 def describe_import_measurements(
@@ -393,7 +387,7 @@ def describe_import_measurements(
         (
             f"启动性能采样：{target} 中位数 "
             f"{actual_targets[target]['median_ms']}ms / 预算 "
-            f"{round(import_budget_ms(expected_targets[target]), 3)}ms"
+            f"{import_budget_ms(expected_targets[target])}ms"
         )
         for target in sorted(set(expected_targets) & set(actual_targets))
     ]
@@ -417,7 +411,7 @@ def parse_args(argv: Optional[list[str]] = None) -> argparse.Namespace:
         dest="operation",
         action="store_const",
         const="check",
-        help="按已提交基线检查资源契约和宽松性能预算",
+        help="检查资源契约，冷导入耗时上限按基线中位数向上取整秒",
     )
     action.add_argument(
         "--write",

tests/test_architecture_baseline_cli.py

@@ -854,7 +854,7 @@ def test_performance_check_is_read_only(tmp_path: Path, monkeypatch, capsys):
 
     assert output.read_bytes() == content_before
     output_text = capsys.readouterr().out
-    assert "启动性能采样：app.factory 中位数 90.0ms / 预算 690.0ms" in output_text
+    assert "启动性能采样：app.factory 中位数 90.0ms / 预算 1000.0ms" in output_text
     assert "检查通过" in output_text
 
 
@@ -897,19 +897,37 @@ def test_performance_check_ignores_environment_provenance_drift():
     assert startup_performance.check_baseline(expected, actual) == []
 
 
-def test_performance_check_keeps_hosted_runner_jitter_margin():
+@pytest.mark.parametrize("target", startup_performance.IMPORT_TARGETS)
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("baseline_median_ms", "budget_ms"),
+    (
+        (90.0, 1000.0),
+        (1000.0, 1000.0),
+        (1000.001, 2000.0),
+        (1122.382, 2000.0),
+        (2000.001, 3000.0),
+        (3000.0, 3000.0),
+    ),
+)
+def test_performance_check_rounds_baseline_median_up_to_whole_seconds(
+    target, baseline_median_ms, budget_ms
+):
     """
-    跨平台托管 runner 可使用 15% 抖动带，但超过最终预算仍必须失败。
+    各入口按基线中位数向上取整秒，等于上限通过，超过失败，最大值不影响预算。
     """
     expected = _performance_sample()
-    within_margin = _performance_sample()
-    within_margin["targets"]["app.factory"]["median_ms"] = 690.0
-    above_margin = _performance_sample()
-    above_margin["targets"]["app.factory"]["median_ms"] = 690.001
+    expected_target = expected["targets"].pop("app.factory")
+    expected_target["median_ms"] = baseline_median_ms
+    expected_target["max_ms"] = baseline_median_ms + 5000.0
+    expected["targets"][target] = expected_target
+    within_limit = json.loads(json.dumps(expected))
+    within_limit["targets"][target]["median_ms"] = budget_ms
+    above_limit = json.loads(json.dumps(expected))
+    above_limit["targets"][target]["median_ms"] = budget_ms + 0.001
 
-    assert startup_performance.check_baseline(expected, within_margin) == []
-    assert startup_performance.check_baseline(expected, above_margin) == [
-        "app.factory 冷导入中位数 690.001ms 超过预算 690.0ms"
+    assert startup_performance.check_baseline(expected, within_limit) == []
+    assert startup_performance.check_baseline(expected, above_limit) == [
+        f"{target} 冷导入中位数 {budget_ms + 0.001}ms 超过预算 {budget_ms}ms"
     ]