为什么需要多种尺寸的「Word（DOCX）」样例下载用于容量规划？
很多线上问题与文件体量强相关：解析耗时、内存峰值、云存储分片、浏览器解码上限。围绕「docx-file-sample-download」，重点是提供可与真实分布对齐的「多种尺寸」「Word（DOCX）」样本，而不是只有一份中间值。你可以在下载区挑选从轻量到偏重不同档位：轻量用于快速回归与单测，中等用于 UI 走查，偏重用于压测与 profiling。这样团队不会在“小文件一直绿、大文件才发现OOM”的陷阱里浪费时间。建议在任务调度层面为大文件设置独立队列与超时，并把峰值内存写进容量规划。若你处理图像型 PDF 或长日志，分档样例还能帮助确定分页策略与流式读取是否必要。请始终把哈希与体积写明在实验记录里，才能对照不同版本的解码器改进是否真正带来收益。
如何按体积挑选「Word（DOCX）」样例并完成压测？
- 从轻量到偏重依次选取「Word（DOCX）」样例，记录每档字节数与打开耗时，填入容量表。
- 对大文件启用流式或分片策略对比实验，观察峰值内存与 GC 压力差异。
- 将结论沉淀为运维阈值：超时、并发上限、临时目录配额，并与监控告警联动。
常见问题
为什么必须分档而不是只用一个中号文件？
单一中号文件往往掩盖边界：太小看不出内存峰值，太大拖垮迭代；分档能把“功能够用”和“容量够稳”分开验收，让责任边界更清晰，排期也更可预测。
偏大样例会不会拖慢 CI？
可以把重档放到夜间分批或独立 agent，不要让每条 PR 都拉全量；同时缓存解压结果与中间产物，但注意清理策略以免磁盘被历史任务撑满影响无辜流水线。
如何定义“接近线上”的体积？
依据你们日志里的 P95 体积与附件分布抽样，再留 20% 安全边际；若业务季节性明显，按高峰期重新校准而不是用全年均值敷衍。
移动端与桌面端阈值一样吗？
通常不一样：移动端内存与解码器更脆弱，应先以较低阈值试错再拉升；桌面端可以做更重 profiling，但别把结论直接套到小程序或 WebView。
下载多档会不会占用大量存储？
使用分层保留策略：保留每档一份金丝雀与最近三期构建产物，其余按保留期淘汰；对象存储分层或压缩缓存能显著降低长期成本，同时不牺牲可追溯性。