refactor: 后端架构加固 — 泛型化、批量查询、bootstrap 统一、路径修复与 pageSize 上限

- CheckerDefinition 泛型化，HTTP/Command checker 移除 resolved target 断言
- 新增 ProbeStore.getAllRecentSamples 消除 targets 路由 N+1 查询
- 统一 getAllTargetStats 与 getTargetStats 的 availability 精度
- Engine rejected 结果写入 internal error 记录，提升可观测性
- 新增 bootstrap.ts 统一 dev/production 启动序列
- dataDir 相对路径改为基于配置文件目录解析
- validatePagination 增加 pageSize 上限 200 校验
- 修复 ErrorBoundary override 标记
- 更新 README/DEVELOPMENT 文档，新增完整测试覆盖

openspec/changes/backend-architecture-hardening/specs/batch-data-queries/spec.md

@@ -0,0 +1,44 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 批量查询所有目标的最近采样数据
+系统 SHALL 提供 `getAllRecentSamples(limit: number)` 方法，通过单次 SQL 查询获取所有 target 的最近 N 条采样数据，返回 `Map<number, Array<{ timestamp: string; duration_ms: number | null; matched: number }>>` 结构。
+
+#### Scenario: 获取所有目标的最近采样
+- **WHEN** 调用 `getAllRecentSamples(30)`
+- **THEN** 系统 SHALL 通过单次 SQL 查询获取每个 target 最近 30 条记录，返回按 target_id 索引的 Map
+
+#### Scenario: 目标无历史记录
+- **WHEN** 某 target 在 check_results 表中无任何记录
+- **THEN** 该 target_id 在返回的 Map 中 SHALL 不存在对应的 key
+
+#### Scenario: 采样数据排序
+- **WHEN** 获取采样数据
+- **THEN** 每个 target 的记录 SHALL 按 timestamp 降序排列（最新在前）
+
+## MODIFIED Requirements
+
+### Requirement: targets 列表使用批量方法
+`handleTargets`（routes/targets.ts 中生成 TargetStatus[] 的逻辑）SHALL 使用 `getLatestChecksMap`、`getAllTargetStats` 和 `getAllRecentSamples` 替代逐目标查询，消除 N+1 查询。
+
+#### Scenario: 目标列表使用批量查询
+- **WHEN** 处理 `GET /api/targets` 请求
+- **THEN** 系统 SHALL 分别调用 `getLatestChecksMap()`、`getAllTargetStats()`、`getAllRecentSamples(30)` 批量获取数据，在内存中组装 TargetStatus 数组，而非对每个 target 逐条查询数据库
+
+#### Scenario: 目标无采样数据
+- **WHEN** 某 target 在 getAllRecentSamples 返回的 Map 中不存在
+- **THEN** 该 target 的 recentSamples SHALL 为空数组
+
+### Requirement: 批量查询目标统计
+系统 SHALL 提供 `getAllTargetStats` 方法，通过单次 SQL GROUP BY 聚合查询获取所有 target 的拨测统计（totalChecks 和 availability）。availability 计算精度 SHALL 与 `getTargetStats` 一致，统一使用 `Math.round(value * 100) / 100` 保留两位小数。
+
+#### Scenario: 获取所有目标的聚合统计
+- **WHEN** 调用 `getAllTargetStats()`
+- **THEN** 系统 SHALL 执行单次 GROUP BY 聚合查询，在内存中计算 availability 并返回 `Map<number, { totalChecks, availability }>`
+
+#### Scenario: availability 精度
+- **WHEN** 计算 availability（upCount / totalChecks * 100）
+- **THEN** 结果 SHALL 使用 `Math.round(value * 100) / 100` 四舍五入保留两位小数，与 `getTargetStats` 方法一致
+
+#### Scenario: 目标无历史记录
+- **WHEN** 某 target 在 check_results 表中无任何记录
+- **THEN** 该 target_id 在返回的 Map 中 SHALL 不存在对应的 key