feat(go): batch tdengine history writes

docs/architecture/tdengine-batch-writer-design.md

@@ -50,10 +50,9 @@
 
 | 指标 | 含义 |
 | --- | --- |
-| `vehicle_history_batch_flush_total{table,status}` | 批写成功/失败次数 |
-| `vehicle_history_batch_rows_total{table,status}` | 批写行数 |
-| `vehicle_history_batch_flush_duration_ms{table,status}` | 批写耗时 |
-| `vehicle_history_batch_pending_rows{table}` | 当前待 flush 行数 |
+| `vehicle_history_batch_flush_total{status}` | 批写成功/失败次数 |
+| `vehicle_history_batch_rows_total{status}` | 批写行数 |
+| `vehicle_history_batch_flush_duration_ms{status}` | 批写耗时 |
 | `vehicle_history_kafka_lag` | 下游是否追得上 Kafka |
 
 ## Rollout
@@ -63,3 +62,28 @@
 3. 在测试环境打开 batch writer。
 4. 生产先用小批次 `100/100ms`，观察 TDengine latency 和 Kafka lag。
 5. 逐步提升到 `200-500/100ms`。
+
+## Implementation Status
+
+2026-07-03 已完成第一阶段实现：
+
+- `history.Writer.AppendAllBatch` 按 raw child table 和 location child table 生成多行 `INSERT ... VALUES (...),(...)`。
+- oversized payload chunks 仍写入 `raw_frame_payload_chunks`，同样按 child table 批量写。
+- `history-writer` Kafka 消费默认按 `HISTORY_BATCH_SIZE=200`、`HISTORY_BATCH_WAIT_MS=100` 收集消息。
+- TDengine batch 成功后才批量提交 Kafka messages；batch 失败不提交 offset，让 Kafka 保留可重放语义。
+- 保留 `processHistoryMessage` 和 `AppendAll` 单条路径，便于回退和测试。
+
+新增指标：
+
+```text
+vehicle_history_batch_flush_total{status}
+vehicle_history_batch_rows_total{status}
+vehicle_history_batch_flush_duration_ms{status}
+```
+
+生产 rollout 建议：
+
+1. 先部署默认 `200/100ms`。
+2. 观察 `vehicle_history_batch_*` 和 `vehicle_history_kafka_lag`。
+3. 如果 TDengine latency 上升或 Kafka lag 不下降，将 `HISTORY_BATCH_SIZE` 降到 `100`。
+4. 如果稳定且有 backlog，再逐步提升到 `500`。