🚀 Day 29 — 從 E2E 全通到 Prod 準備：最後一哩路的壓力測試

今天是那種「一邊部署一邊祈禱」的日子。
專案正式進入 生產前最終準備階段，
重點是三件事：穩定性驗證、壓力測試、部署自動化。

⚙️ 一、Prod 部署前的整備戰

部署到 production 前，最怕「看起來都好好的，結果一上線全爆」。
於是我花了一早上做了三件保命事：

1. 檢查 Docker 配置
   　調整 Dockerfile 的 multi-stage build 與 cache 機制，
   　加快 build 速度 20%，映像大小也少了 300 MB。

2. 環境變數清查
   　把 dev、uat、prod 分別設成獨立 .env 檔，
   　並新增驗證腳本 verify-env.sh，自動檢查是否缺 key。

3. 部署流程總成
   　整合 Makefile 與 scripts/deploy/ ，
   　一行指令可完成整個 build → test → push → deploy。

這波調整讓 CI/CD 更乾淨，也更不容易「炸 pipeline」。

🧠 二、系統穩定性驗證

重頭戲來了。
我執行長時間壓測與 actor pool 穩定性測試。
結果顯示：

看到這張表，我終於敢對系統說：「你畢業了。」🎓

🔍 三、E2E 測試再進化

為了確保所有測試資料都是「活的」，
我重寫了 E2E 腳本 scripts/test/e2e/e2e_test.sh 與 setup_test_env.sh：

• 由 DB 動態取得 active conversation_id
• 自動透過 provision 產生 notify_key
• 回寫 結果 JSON 到 test_results/e2e/e2e_report_20251013_*.json

執行結果：

E2E 測試 15/15 通過 ✅  
成功率 100%  
耗時 約 6 秒

這是我第一次看到 E2E 全綠而沒想再重跑。
感覺就像看到 CI 面板全亮 綠燈，心情瞬間升級為 SSR 等級。

📊 四、監控與告警完善

我把監控從「報錯」升級為「報狀態」。
系統現在能：

• 定期回傳 CPU 與 Memory 統計
• 偵測 API 延遲 > 500 ms 即觸發 alert
• 生成 Redis 與 DB 連線健康報表
• 自動同步到 Prometheus metrics 端點

再加上 Grafana 儀表板視覺化，
現在整個系統就像戴上智慧手錶，能自我檢查生命跡象。

🧩 五、文件修補與可維運化

今天的文檔更新聚焦在實戰細節：

文檔完整度已達 98%，
我開始覺得自己寫的不只是系統，而是一個「會自己解釋的作品」。

✅ 今日成果總結

💬 結語：最後一哩路，也要跑得漂亮

今天是「穩定」的一天，卻一點也不無聊。
從 E2E 到 Prod，所有細節都像螺絲被擰緊。

「穩定不是偶然，而是無數細節的正確堆疊。」

明天開始，就要正式迎接 UAT 與 生產部署。
我已經準備好，讓整個 Teams Notification 系統在真實世界裡閃耀。🌟