parallel-workload 是 Materialize 的并行压力测试框架，通过多线程并发执行随机 SQL 动作来发现 panic 和意外查询错误，不校验结果正确性，也不用于性能测试（性能见 mz-benchmark）。
适用场景：并发操作下的 panic、本应成功或优雅失败的查询报出意外错误、特定 DDL/DML 组合引发的崩溃或连接中断。
工作原理：编排器启动 N 个 worker 线程，每个线程按配置的 Complexity 分配动作列表（read、fetch、write、dml_nontrans、ddl），用加权随机选择循环执行直到运行时间结束。动作抛出 QueryError 时，若匹配 errors_to_ignore(exe) 则记录并忽略，否则测试失败。所有线程共享 Database 对象，以线程安全锁跟踪已创建的表、视图、集群等。
新增动作：在 action.py 中继承 Action 并实现 run()，返回 False 表示跳过（前置条件不满足），成功执行后返回 True；必要时重写 errors_to_ignore() 扩展可忽略错误；最后在对应 ActionList 中注册类与权重。列表选择：read_action_list（SELECT、SUBSCRIBE、COPY TO）、fetch_action_list（DECLARE CURSOR/FETCH）、write_action_list（INSERT、COPY FROM）、dml_nontrans_action_list（DELETE、UPDATE、INSERT RETURNING）、ddl_action_list（CREATE/DROP/ALTER/RENAME）。
常见模式：在 exe.db.lock 下短暂选取对象，再用对象级锁操作；遵守 database.py 中的上限（如 MAX_TABLES=5、MAX_VIEWS=15）；创建对象后追加到对应列表，删除后移除；使用 self.rng 而非 random.choice 以保证 --seed 可复现。
运行命令：bin/mzcompose --find parallel-workload run default，可加 --complexity、--scenario、--runtime、--seed。complexity 可选 read、dml、ddl、ddl-only、random；scenario 可选 regression、cancel、kill、rename、backup-restore、0dt-deploy、random。
设计规则：尽量减少锁持有时间；前置条件不满足时返回 False 而非抛异常；处理 rng.choice 的 IndexError；跟踪状态变化。