深夜惊魂：一行代码让内存爆炸！从 5秒超时到 50ms 响应，我是如何重构 AI 网关的

引言：凌晨三点，监控室的红色警报

凌晨三点，手机屏幕刺眼的亮光划破了黑夜。PagerDuty 的报警电话像连珠炮一样打进来，紧接着是监控群里的疯狂弹窗：

• ⚠️ [Critical] CPU Usage > 98%
  
• ⚠️ [Critical] Memory Usage > 95% (OOM Restart)
  
• ⚠️ [Fatal] API Gateway Response Time > 60s
  

对于后端工程师来说，这绝对是最不愿意面对的噩梦。
这次事故的主角，是一个看似不起眼的“中间件”——负责将上游大模型 API（DeepAsk）转换为 OpenAI 标准格式的代理服务。第一版代码逻辑非常“直男”：接收请求 -> 转发上游 -> 等待响应 -> 拼凑 JSON -> 返回前端。
在并发量只有几十的时候，它跑得岁月静好。但随着昨晚业务量突然爬升到几百 QPS，且上游返回的数据包越来越大（包含大量 markdown 文本）时，它崩了。
排查日志后，我发现问题的根源竟然如此基础，却又如此隐蔽：我们在试图用处理“静态池塘”的思维，去处理“奔腾的河流”。
今天，三味就带大家拆解这次重构的完整过程。我们将深入 V8 引擎底层，探讨如何通过 异步生成器（Async Generator）、HTTP/2 多路复用 以及 主动熔断机制，将一个脆弱的脚本打造成坚固的堡垒。
  一、内存泄漏的真相：昂贵的字符串拼接

在 Review 旧代码（V3版本）时，我找到了导致内存溢出的元凶。这是一段典型的初学者代码，用来处理流式数据：
❌ 错误示范：贪婪缓冲模式
[code]//
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