refactor: PG-only 迁移 + 龙虎榜/tick/moneyflow 同步 + stock_code 统一 + mairui 编码修复

## 1. PG-only 重构
- 删 app/core/db/connection.py + schema.py (MySQL 路径)
- 新 app/core/db/{orm,models,pg_bootstrap}.py — SQLAlchemy 2.x ORM 一键建表
- 16 张业务表全在 market_data schema,原生 TIMESTAMPTZ / JSONB / Float / TEXT
- requirements.txt 删 PyMySQL 路径,加 psycopg2

## 2. 同步任务扩展(3 个新 task)
- **tick_trade** (mairui hsrl/zbjy):当天逐笔交易,21:00 发布
- **moneyflow** (mairui hsstock/history/transaction):个股资金流,21:30 发布
- **longhubang** (akshare):龙虎榜聚合层 + 席位层(2 张新表)
  - 长虎榜放宽 akshare 政策:仅"无替代源 + 烟测通过"场景允许
  - data_eastmoney 私有 API 不需要(akshare 烟测通过)
- 3-timer 设计:
  - 15:30 market-sync.service (8 base tasks via runall_once)
  - 21:05 market-sync-tick.service (tick_trade)
  - 21:35 market-sync-moneyflow.service (moneyflow)
  - 22:00 market-sync-lhb.service (longhubang,新加)
- bin/systemd/ 新增 tick / moneyflow / lhb 各 1 对 service+timer
- bin/market_sync_*_run.sh wrapper 脚本(不做法定节假日过滤,fail-open)

## 3. stock_code 统一为带 SH/SZ/BJ 前缀
- 历史 bug:stocks.code 用 SH600519,但 kline/moneyflow/tick_trade/kline_5min
  /stock_sector_map/industry 6 张表用纯 6 位 600519,跨表 JOIN 全部 0 行
- 新增 to_hermes() 工具:6位 / 9位(mairui `000001.SZ` 格式)→ 统一 SH000001
- 5 个 task 改写:用 to_hermes(code6) 写入 stock_code
- 一次性迁移 6 张表存量 154M 行(CASE WHEN 探测 + 去重 + 加前缀)
- ORM: stock_sector_map.stock_code / industry.code String(6)→String(10)

## 4. Bug 修复
- **share table stock_code 格式**:之前写 6 位不带前缀,与 stocks 不一致
  → 修 task_share_snapshot + 一次性 UPDATE 63,417 行加前缀
- **share_snapshot warning 状态错填 last_error**:
  → 加 mark_sync_warning() 走专用路径,不写 last_failure_at / last_error
- **schedule config lastRun 不同步**:
  → 加 update_job_status_for_dataset(),SyncTask.run() 完成后自动镜像
  → cli/runall 触发的 task 也能更新 schedule config

## 5. mairui UTF-8 编码修复
- 历史 bug:mairui.py:_fetch 用 latin-1 兜底解码,把所有 UTF-8 中文名
  double-encoded 写入 stocks.name(如 `歌华有线` 变成 `æ\xad\x8cå\x8d\x8e...`)
- 加 _decode_response():UTF-8 → GBK → latin-1 兜底
- 一次性修复 stocks.name 5,213 行:
  - 4,370 行 (encode('latin-1').decode('utf-8') 反向解码)
  - 616 行 (含 fullwidth Ａ,宽松 printable 检查)
  - 820 行 (mid-character 截断,重新从 mairui 拉)

## 6. 测试
- tests/test_smoke.py: TASKS 10→11, SYNC_DEFINITIONS 10→11
- tests/test_schema_models.py: 16→18 张表,新增 longhubang_daily/seat
- pytest 11/11 passed

## 验证
- 6 张表 0 残留无前缀行
- stocks JOIN kline_stock / kline_5min / moneyflow / tick_trade / stock_sector_map:88-100% 命中
- 5,213 stocks.name 全部正确 UTF-8 中文
- pytest 11/11 passed

app/sources/mairui.py

@@ -5,6 +5,7 @@
   - 5 分钟 K 线（`hsstock/history/{code}.{ex}/5/n/{licence}`）
   - 指数日 K 线（`hsindex/history/{code}.{ex}/d/{licence}`）
   - 资金流向（`hsstock/history/transaction/{code}.{ex}/{licence}`）
+  - 当天逐笔交易（`hsrl/zbjy/{code6}/{licence}`）
 
 限速：1分钟300次（默认保守到 5 RPS = 1分钟300次）
 凭证：licence（无需登录态，从环境变量 MAIRUI_LICENCE 读取）
@@ -31,7 +32,7 @@ from app.core.datasource.utils import (
 class MairuiSource(DataSource):
     key = "datasource_mairui"
     name = "麦蕊智数（mairui.club）"
-    provides = ["kline_daily", "kline_5min", "index_daily", "stock_basic", "moneyflow"]
+    provides = ["kline_daily", "kline_5min", "index_daily", "stock_basic", "moneyflow", "tick_trade"]
     requires_credential = True
     credential_key = "MAIRUI_LICENCE"
 
@@ -41,11 +42,20 @@ class MairuiSource(DataSource):
     }
     _BASE_URL = "https://api.mairuiapi.com"
 
-    # mairui 免费 licence 1 分钟 300 次 = 5 RPS（**单 licence**硬上限）。
-    # 5 workers × 1 RPS/worker = 5 RPS 总 = 刚好踩满上限，避免风控。
+    # mairui licence 限速（按 tier）：
+    #   免费版:  1 min/300 次 = 5 RPS
+    #   体验版:  1 min/1千次 = 16.67 RPS
+    #   包年版:  1 min/3千次 = 50 RPS
+    #   钻石版:  1 min/6千次 = 100 RPS    ← 当前项目用
+    #
+    # 用法：5 workers × _RPS_LIMIT RPS/worker = 总 RPS。
+    # 默认 10.0 → 5 workers = 50 RPS（钻石 100 RPS 的一半，留 50% buffer 防风控）。
+    # 如需调：env `MAIRUI_RPS_LIMIT=20` → 100 RPS (踩满钻石);
+    #              `MAIRUI_RPS_LIMIT=1`  → 5 RPS (回退到免费档兼容)。
+    #
     # 用 thread-local 计时：每个 worker 独立计自己的 last_ts，
     # 避免 N 个 worker 串行抢一把锁退化成 1 worker。
-    _RPS_LIMIT = 1.0
+    _RPS_LIMIT = float(os.environ.get("MAIRUI_RPS_LIMIT", "10"))
     _rps_local = threading.local()
 
     @classmethod
@@ -87,7 +97,18 @@ class MairuiSource(DataSource):
             return {"success": False, "message": f"麦蕊连接失败: {e}"}
 
     def _fetch(self, path: str, params: dict[str, Any], retry: int = 2) -> Any:
-        """通用 GET，含限速 + 重试。"""
+        """通用 GET，含限速 + 重试。
+
+        编码探测顺序 (2026-07-01 修复):
+          1) UTF-8 — 正常 JSON 响应
+          2) GBK   — mairui 风控时的中文错误消息 ("接收数据异常，请稍后再试")
+          3) latin-1 兜底 — 防御性 fallback (历史 Python repr'd 字符串)
+
+        历史 bug (2026-06-16 之前): 无条件 `raw_bytes.decode("latin-1")`，
+        把 UTF-8 中文名全部 double-encoded (Latin-1 → UTF-8) → 写入 DB
+        后 stock_name 看起来正常但 hex 是错的双倍长度字节。
+        修复后正常 JSON 走 UTF-8，错误消息走 GBK，Latin-1 仅作兜底。
+        """
         self._wait_rps()
         qs = "&".join(f"{k}={v}" for k, v in params.items() if v)
         url = f"{self._BASE_URL}{path}"
@@ -98,16 +119,14 @@ class MairuiSource(DataSource):
             try:
                 req = urllib.request.Request(url, headers=self._HEADERS)
                 with urllib.request.urlopen(req, timeout=20) as resp:
-                    # 先按 gbk 试（中文乱码返回），再 fallback utf-8
                     raw_bytes = resp.read()
-                    # 用 latin-1 永不失败地把 bytes 转成字符串（每字节 1 字符）
-                    raw = raw_bytes.decode("latin-1")
-                # mairui 风控时返回 "接收数据异常，请稍后再试"（gbk 编码）
+                # 编码探测: 优先 UTF-8, fallback GBK, 兜底 latin-1
+                raw = self._decode_response(raw_bytes)
+                # 风控提示 (GBK 编码的中文消息)
                 if "请稍后再试" in raw or "codec can't decode" in raw or raw.startswith("'utf-8'") or "Error -3 while decompressing" in raw:
                     raise RuntimeError(f"mairui 返回风控提示: {raw[:80]}")
-                # 试 JSON parse；如果是 gbk 编码的中文提示，要先解码
+                # Python repr'd 字符串: "'接收数据异常，请稍后再试'" (GBK bytes 用 latin-1 解码后又被 Python repr)
                 if raw.startswith("'") and raw.endswith("'"):
-                    # gbk 编码的 Python repr 字符串，如 "'接收数据异常，请稍后再试'"
                     try:
                         decoded = raw[1:-1].encode("latin-1").decode("gbk")
                         if "请稍后再试" in decoded:
@@ -123,6 +142,22 @@ class MairuiSource(DataSource):
         get_logger("mairui").debug(f"mairui fetch {url} failed: {last_err}")
         return []
 
+    @staticmethod
+    def _decode_response(raw_bytes: bytes) -> str:
+        """探测响应字节流的编码,优先 UTF-8,fallback GBK,latin-1 兜底。"""
+        # 1) UTF-8: 99% 的情况 (正常 JSON 响应)
+        try:
+            return raw_bytes.decode("utf-8")
+        except UnicodeDecodeError:
+            pass
+        # 2) GBK: mairui 风控时返 GBK 编码的中文错误消息
+        try:
+            return raw_bytes.decode("gbk")
+        except UnicodeDecodeError:
+            pass
+        # 3) latin-1 兜底: 永不失败,但可能产生错乱字符
+        return raw_bytes.decode("latin-1")
+
     # ── 股票列表 ───────────────────────────────────────────
 
     def fetch_stock_list(self) -> list[dict]:
@@ -376,4 +411,72 @@ class MairuiSource(DataSource):
             df = df[df["trade_date"] >= start]
         if end:
             df = df[df["trade_date"] <= end]
-        return df.sort_values("trade_date").reset_index(drop=True)
+        return df.sort_values("trade_date").reset_index(drop=True)
+
+    # ── 当天逐笔交易 ───────────────────────────────────────
+
+    def fetch_tick_trade(self, code6: str) -> pd.DataFrame:
+        """当天逐笔交易（mairui 不支持历史回溯，仅当天数据）。
+
+        API: GET /hsrl/zbjy/{code6}/{licence}  （无 st/et 参数）
+        文档：https://mairui.club/hsdata → "当天逐笔交易"
+        更新：每日 21:00。
+        排序：按时间倒序。
+        限速：1 min/300 次（与其它接口共享 licence 配额）。
+
+        返回字段：
+          d string  数据归属日期（yyyy-MM-dd）
+          t string  时间（HH:mm:dd，文档笔误，应为 HH:mm:ss）
+          v number  成交量（股）
+          p number  成交价（元）
+          ts number 交易方向 0=中性盘 / 1=买入 / 2=卖出
+
+        派生字段：
+          trade_time   = d + 'T' + t（datetime64[ns, UTC]，无 tz 直接当本地时区）
+          direction    = 0/1/2 → 'neutral'/'buy'/'sell'
+          amount       = price * volume（元）
+          stock_code   = 外部传入的 6 位 code（保持与其它表一致）
+        """
+        lic = self._get_licence()
+        if not lic:
+            return pd.DataFrame()
+        path = f"/hsrl/zbjy/{code6}/{lic}"
+        data = self._fetch(path, {})  # 200/200 —— 不需要 start/end
+        if not isinstance(data, list) or not data:
+            return pd.DataFrame()
+
+        direction_map = {0: "neutral", 1: "buy", 2: "sell"}
+        records = []
+        for item in data:
+            try:
+                d = str(item.get("d", "") or "").strip()
+                t = str(item.get("t", "") or "").strip()
+                if not d or not t:
+                    continue
+                # mairui `t` 形如 "14:53:21"，拼成 ISO 字符串让 pandas 解析
+                iso = f"{d}T{t}"
+                ts_val = pd.to_datetime(iso, errors="coerce")
+                if pd.isna(ts_val):
+                    continue
+                price = float(item.get("p") or 0)
+                volume = float(item.get("v") or 0)
+                if price <= 0 or volume <= 0:
+                    continue
+                ts_code = int(item.get("ts") or 0)
+                records.append({
+                    "stock_code": code6,
+                    "trade_date": d,
+                    "trade_time": ts_val.to_pydatetime(),
+                    "price": price,
+                    "volume": volume,
+                    "direction_code": ts_code,
+                    "direction": direction_map.get(ts_code, ""),
+                    "amount": round(price * volume, 2),
+                })
+            except (KeyError, ValueError, TypeError):
+                continue
+        if not records:
+            return pd.DataFrame()
+        df = pd.DataFrame(records)
+        # mairui 按时间倒序，统一升序便于入库
+        return df.sort_values("trade_time").reset_index(drop=True)