refactor(perf): 建立三级资源防线并优化并发限流配置

- 【异常处理优化】引入自定义任务重复异常，精准区分“因重复运行而跳过”与“实际分析取消”两种不同语义，提升调度健壮性。
- 【三级并发控制架构】针对不同层级的资源消耗，建立了完整的限流保护体系：
    - 入口层：控制同时处于活跃状态的任务总数，防止瞬时加载大量消息导致服务器内存溢出 (OOM)；
    - 接口层：全局限制 LLM API 并发请求数，确保严格遵守服务商的频率限制 (RPM)；
    - 渲染层：全局限制浏览器图片生成进程，保护物理 CPU 与内存不被高能耗渲染任务耗尽。
- 【配置体验升级】新增「并发限流设置」配置组，统一收纳核心性能参数，并提供面向普通用户的防坑说明与更稳健的默认值。
- 【代码清理】移除陈旧的兼容逻辑与冗余参数，统一配置命名规范。
- 【功能精化】重排增量分析逻辑，确保在任务入口与分段处理流程中均有可靠的信号量保护。
- 【细节完善】优化群文件及群相册上传设置的文案描述，明确功能支持范围与权限要求。

src/application/services/analysis_application_service.py

@@ -24,6 +24,12 @@ from ...infrastructure.persistence.incremental_store import IncrementalStore
 from ...utils.logger import logger
 
 
+class DuplicateGroupTaskError(Exception):
+    """当同一个群组在同一时间尝试启动相同类型的重复分析任务时抛出。"""
+
+    pass
+
+
 class AnalysisApplicationService:
     """分析应用服务 - 协调业务流程（每日分析 + 增量分析）"""
 
@@ -50,7 +56,8 @@ class AnalysisApplicationService:
         self.incremental_merge_service = incremental_merge_service
         self._locks = weakref.WeakValueDictionary()
         # 全局 LLM 分析信号量，控制对外 API 的并发压力
-        max_concurrent = self.config_manager.get_max_concurrent_tasks()
+        # 使用专用的 LLM 并发配置项
+        max_concurrent = self.config_manager.get_llm_max_concurrent()
         self.llm_semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
 
     @asynccontextmanager
@@ -61,17 +68,18 @@ class AnalysisApplicationService:
         """
         lock_key = f"{task_type}:{group_id}"
 
-        # 获取或创建该群专属的异步锁
-        lock = self._locks.get(lock_key)
-        if lock is None:
-            lock = asyncio.Lock()
-            self._locks[lock_key] = lock
+        # 获取或创建该群组特有的锁
+        if lock_key not in self._locks:
+            self._locks[lock_key] = asyncio.Lock()
+        lock = self._locks[lock_key]
 
-        # 检查是否已经锁定（防止并发）
+        # 检查是否已经锁定（防止并发现实）
+        # 说明：在 asyncio 中，虽然是单线程，但设计上应避免阻塞等待非预期的任务。
+        # 这里使用 locked() 检查并立即抛出异常，实现“跳过”而非“排队”。
         if lock.locked():
             logger.warning(f"群 {group_id} 的 {task_type} 任务已在运行，跳过本次请求")
-            # 这里抛出异常以便上层识别并优雅跳过
-            raise asyncio.CancelledError(f"Duplicate task for {lock_key}")
+            # 使用自定义异常以便上层识别并优雅跳过，同时不影响真实的任务取消语义
+            raise DuplicateGroupTaskError(f"Duplicate task for {lock_key}")
 
         async with lock:
             logger.debug(f"[Lock] 已获取群 {group_id} 的 {task_type} 排他锁")