docs(asl): Upgrade Tool 3 architecture from Fan-out to Scatter+Aggregator (v2.0)
Architecture transformation: - Replace Fan-out (Manager->Child->Last Child Wins) with Scatter+Aggregator pattern - API layer directly dispatches N independent jobs (no Manager) - Worker only writes its own Result row, never touches Task table (zero row-lock) - Aggregator polls groupBy for completion + zombie cleanup (replaces Sweeper) - Reduce red lines from 13 to 9, eliminate distributed complexity Documents updated (10 files): - 08-Tool3 main architecture doc: v2.0 rewrite (schema, Task 2.3/2.4, red lines, risks) - 08d-Code patterns: rewrite sections 4.1-4.6 (API dispatch, SingleWorker, Aggregator) - 08a-M1 sprint: rewrite M1-3 core (Worker+Aggregator), red lines, acceptance criteria - 08b-M2 sprint: simplify SSE (NOTIFY/LISTEN downgraded to P2 optional) - 08c-M3 sprint: milestone table wording update - New: Scatter+Polling Aggregator pattern guide v1.1 (Level 2 cookbook) - New: V2.0 architecture deep review and gap-fix report - Updated: ASL module status, system status, capability layer index Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
This commit is contained in:
@@ -31,6 +31,7 @@
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| **日志服务** | `common/logging/` | ✅ | 结构化日志（Pino） |
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| **缓存服务** | `common/cache/` | ✅ | 缓存抽象层（内存/Redis/Postgres） |
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| **异步任务** | `common/jobs/` | ✅ | 队列服务（Memory/PgBoss） |
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| **🆕批量任务模式** | 设计模式指南 | ✅ | 散装派发 + 轮询收口（Level 2） |
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| **LLM网关** | `common/llm/` | ✅ | 统一LLM适配器（5个模型） |
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| **流式响应** | `common/streaming/` | ✅ 🆕 | OpenAI Compatible流式输出 |
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| **🎉RAG引擎** | `common/rag/` | ✅ 🆕 | **完整实现！pgvector+DeepSeek+Rerank** |
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@@ -721,6 +721,7 @@ this.boss.on('error', (err) => {
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| **DC Tool C** | `parseExcelWorker.ts` | `useSessionStatus.ts` | 本指南基础 |
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| **ASL 智能文献** | `screeningWorker.ts` | `useScreeningTask.ts` | [ASL模块状态](../03-业务模块/ASL-AI智能文献/00-模块当前状态与开发指南.md) |
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| **DC Tool B** | `extractionWorker.ts` | - | [DC模块状态](../03-业务模块/DC-数据清洗整理/00-模块当前状态与开发指南.md) |
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| **🆕ASL 工具 3** | 散装派发 + Aggregator | `useTaskStatus.ts` | [散装派发与轮询收口指南](./散装派发与轮询收口任务模式指南.md)（Level 2 批量模式） |
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384
docs/02-通用能力层/散装派发与轮询收口任务模式指南.md
Normal file
384
docs/02-通用能力层/散装派发与轮询收口任务模式指南.md
Normal file
@@ -0,0 +1,384 @@
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# 散装派发与轮询收口任务模式指南
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> **版本：** v1.1（优化：DB 级幂等 + groupBy 进度查询 + expireInMinutes 注释）
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> **创建日期：** 2026-02-24
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> **定位：** Level 2 批量任务实战 Cookbook（1 触发 → N 个独立 Worker → Aggregator 收口）
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> **底层规范：** `Postgres-Only异步任务处理指南.md`（Level 1，队列命名、Payload、过期时间等强制规范）
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> **首个试点：** ASL 工具 3 全文智能提取工作台
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> **替代方案：** `分布式Fan-out任务模式开发指南.md`（Level 3，适用于万级任务 + 10+ Pod，当前阶段不推荐）
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## 一、适用场景判断
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| 维度 | Level 1：单体任务 | **Level 2：散装派发（本文）** | Level 3：Fan-out |
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|------|-------------------|---------------------------|-----------------|
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| **触发模式** | 1 触发 → 1 Worker → 结束 | 1 触发 → N 个独立 Worker → Aggregator 收口 | 1 触发 → Manager → N Child → Last Child Wins |
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| **典型案例** | DC Tool C 解析 1 个 Excel | **ASL 工具 3 批量提取 100 篇文献** | 万级任务 + 严格实时计数 |
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| **复杂度** | ⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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| **团队要求** | 初级 | 初中级 | 高级（需掌握 12+ 并发模式） |
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**判断公式：** 如果你的任务是"1 次操作处理 N 个独立子项，N 可能 > 10，且团队 < 10 人"，选本文的散装模式。
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## 二、核心架构：散装派发 + 独立单兵 + 轮询收口
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```
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┌─ API 层 ──────────────────────────────────────┐
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│ POST /tasks │
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│ 1. 创建 1 个 Task（status: processing） │
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│ 2. 批量创建 N 个 Result（status: pending） │
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│ 3. 散装派发 N 个 pgBoss Job（一次 insert） │
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│ 4. 立即返回 taskId（< 0.1 秒） │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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↓ (N 个独立 Job)
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┌─ Worker 层（多 Pod 各自抢单）─────────────────┐
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│ 每个 Worker 只管自己的 1 篇文献： │
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│ 1. 幽灵重试守卫（updateMany 防覆盖已完成） │
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│ 2. 执行业务逻辑（MinerU + LLM） │
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│ 3. 只更新自己的 Result 行 │
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│ 4. 绝不触碰父任务 Task 表！ │
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│ 5. 错误分级：致命 return / 临时回退 + throw │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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┌─ Aggregator（全局唯一，每 10 秒）─────────────┐
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│ 1. 清理僵尸：extracting > 30min → error │
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│ 2. 聚合统计：GROUP BY Result.status │
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│ 3. 收口判定：pending=0 且 extracting=0 │
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│ → 标记 Task completed │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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┌─ 前端（React Query 轮询）─────────────────────┐
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│ GET /tasks/:taskId/status │
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||||
│ → 实时 COUNT(Result) 聚合进度 │
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│ → 无需 successCount/failedCount 冗余字段 │
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└────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 为什么不用 Fan-out？
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| Fan-out 的代价 | 散装模式如何规避 |
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|---------------|----------------|
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| Last Child Wins（终止器逻辑） | **Aggregator 轮询收口**，零并发竞争 |
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| 原子递增 `successCount`（行锁争用） | **Worker 不碰父表**，进度由 COUNT 聚合 |
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||||
| 乐观锁与重试的互相绞杀 | **幽灵重试守卫 + Aggregator 僵尸清理**，两层配合 |
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| Sweeper 清道夫 | **Aggregator 自带清理**，一个组件两个职责 |
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||||
| NOTIFY/LISTEN 跨 Pod 广播 | **纯轮询**，无需跨 Pod 通信 |
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| 12+ 设计模式、19 项检查清单 | **4 个核心模式 + 8 项检查清单** |
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## 三、数据库设计
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```prisma
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||||
model AslExtractionTask {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
projectId String
|
||||
templateId String
|
||||
idempotencyKey String? @unique // v1.1：DB 级幂等（防并发重复创建）
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||||
totalCount Int // 创建后不再变更
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||||
status String @default("processing") // 仅 Aggregator 改为 completed
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||||
createdAt DateTime @default(now())
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||||
completedAt DateTime?
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||||
results AslExtractionResult[]
|
||||
@@schema("asl_schema")
|
||||
}
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||||
model AslExtractionResult {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
taskId String
|
||||
pkbDocumentId String
|
||||
status String @default("pending") // pending → extracting → completed/error
|
||||
extractedData Json?
|
||||
errorMessage String?
|
||||
task AslExtractionTask @relation(fields: [taskId], references: [id])
|
||||
@@index([taskId, status]) // Aggregator 聚合查询加速
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||||
@@schema("asl_schema")
|
||||
}
|
||||
```
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||||
**关键设计：Task 表无 `successCount`/`failedCount`。** 进度由 `COUNT(Result WHERE status=...)` 实时聚合，彻底消灭多 Worker 对同一行的写竞争。
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## 四、4 项核心代码模式
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### 模式 1：API 层散装派发
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||||
```typescript
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||||
async function createTask(req, reply) {
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||||
const { projectId, templateId, documentIds, idempotencyKey } = req.body;
|
||||
|
||||
if (documentIds.length === 0) throw new Error('No documents selected');
|
||||
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
// v1.1 DB 级幂等：利用 @unique 索引 + Prisma P2002 冲突捕获。
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||||
// 比 findFirst → if exists 的 Read-then-Write 安全 100 倍：
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||||
// 即使两个请求在同一毫秒到达，数据库唯一约束也会物理拦截第二个。
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||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
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||||
let task;
|
||||
try {
|
||||
task = await prisma.aslExtractionTask.create({
|
||||
data: { projectId, templateId, totalCount: documentIds.length, status: 'processing', idempotencyKey },
|
||||
});
|
||||
} catch (error) {
|
||||
if (error.code === 'P2002' && idempotencyKey) {
|
||||
const existing = await prisma.aslExtractionTask.findFirst({ where: { idempotencyKey } });
|
||||
return reply.send({ success: true, taskId: existing.id, note: 'Idempotent return' });
|
||||
}
|
||||
throw error;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const resultsData = documentIds.map(docId => ({
|
||||
taskId: task.id, pkbDocumentId: docId, status: 'pending',
|
||||
}));
|
||||
await prisma.aslExtractionResult.createMany({ data: resultsData });
|
||||
|
||||
const createdResults = await prisma.aslExtractionResult.findMany({ where: { taskId: task.id } });
|
||||
|
||||
// 散装派发：N 个独立 Job 一次入队
|
||||
const jobs = createdResults.map(result => ({
|
||||
name: 'asl_extract_single',
|
||||
data: { resultId: result.id, pkbDocumentId: result.pkbDocumentId },
|
||||
options: {
|
||||
retryLimit: 3,
|
||||
retryBackoff: true,
|
||||
expireInMinutes: 30, // 执行超时（Worker 拿到 Job 后 30min 未完成则标记 expired，非排队等待超时）
|
||||
singletonKey: `extract-${result.id}`, // 防重复派发
|
||||
},
|
||||
}));
|
||||
await jobQueue.insert(jobs);
|
||||
|
||||
return reply.send({ success: true, taskId: task.id });
|
||||
}
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||||
```
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||||
**要点：**
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||||
- `singletonKey: extract-${result.id}` 防止 API 重试导致重复派发
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||||
- `idempotencyKey` + `@unique` 索引 + P2002 捕获 = **DB 物理级幂等**（v1.1，替代 Read-then-Write）
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||||
- `createMany` + `insert` 批量操作，100 篇文献入队 < 0.1 秒
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||||
### 模式 2：Worker 单兵作战（含幽灵重试守卫）
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||||
```typescript
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||||
jobQueue.work('asl_extract_single', { teamConcurrency: 10 }, async (job) => {
|
||||
const { resultId, pkbDocumentId } = job.data;
|
||||
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||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
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||||
// 幽灵重试守卫：只允许 pending → extracting。
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||||
// 如果已经是 completed/error，说明是 pg-boss 误重投的幽灵，
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||||
// 直接跳过，省下一次 LLM API 费用。
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||||
// ⚠️ 此守卫依赖模式 3 Aggregator 的僵尸清理配合！
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||||
// OOM 崩溃 → status 卡在 extracting → 重试被跳过
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||||
// → Aggregator 30 分钟后将 extracting 标为 error 兜底
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
const lock = await prisma.aslExtractionResult.updateMany({
|
||||
where: { id: resultId, status: 'pending' },
|
||||
data: { status: 'extracting' },
|
||||
});
|
||||
if (lock.count === 0) {
|
||||
return { success: true, note: 'Phantom retry skipped' };
|
||||
}
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||||
|
||||
try {
|
||||
const data = await extractLogic(pkbDocumentId);
|
||||
|
||||
// 只更新自己的 Result 行，绝不碰 Task 表！
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||||
await prisma.aslExtractionResult.update({
|
||||
where: { id: resultId },
|
||||
data: { status: 'completed', extractedData: data },
|
||||
});
|
||||
} catch (error) {
|
||||
if (isPermanentError(error)) {
|
||||
await prisma.aslExtractionResult.update({
|
||||
where: { id: resultId },
|
||||
data: { status: 'error', errorMessage: error.message },
|
||||
});
|
||||
return { success: false, note: 'Permanent error' };
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 临时错误：回退状态为 pending，让下次重试能通过幽灵守卫
|
||||
await prisma.aslExtractionResult.update({
|
||||
where: { id: resultId },
|
||||
data: { status: 'pending' },
|
||||
});
|
||||
throw error; // pg-boss 指数退避重试
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
```
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||||
**要点：**
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- Worker **只写自己的 Result 行**，零行锁争用
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||||
- 临时错误 throw 前回退 `status → pending`，确保重试时幽灵守卫不拦截
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||||
- `teamConcurrency: 10` 全局限流，防 OOM
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||||
### 模式 3：Aggregator 轮询收口（含僵尸清理）
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||||
```typescript
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||||
// 注册为 pg-boss 定时任务（多 Pod 下只有 1 个实例执行）
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||||
await jobQueue.schedule('asl_extraction_aggregator', '*/10 * * * * *'); // 每 10 秒
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||||
|
||||
jobQueue.work('asl_extraction_aggregator', async () => {
|
||||
const activeTasks = await prisma.aslExtractionTask.findMany({
|
||||
where: { status: 'processing' },
|
||||
});
|
||||
|
||||
for (const task of activeTasks) {
|
||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
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||||
// 僵尸清理：extracting 超过 30 分钟 → 标记 error
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||||
// 场景：Worker OOM 崩溃 → status 卡在 extracting
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||||
// → pg-boss 重试时被幽灵守卫跳过
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||||
// → 必须由 Aggregator 兜底收口
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||||
// ⚠️ 此逻辑与模式 2 的幽灵守卫是绑定关系，缺一不可！
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||||
// ═══════════════════════════════════════════════════════
|
||||
await prisma.aslExtractionResult.updateMany({
|
||||
where: {
|
||||
taskId: task.id,
|
||||
status: 'extracting',
|
||||
updatedAt: { lt: new Date(Date.now() - 30 * 60 * 1000) },
|
||||
},
|
||||
data: {
|
||||
status: 'error',
|
||||
errorMessage: '[Aggregator] Extraction timeout (30min) — likely Worker crash.',
|
||||
},
|
||||
});
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||||
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||||
// 聚合统计（有索引，100 条 < 1ms）
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||||
const stats = await prisma.aslExtractionResult.groupBy({
|
||||
by: ['status'],
|
||||
where: { taskId: task.id },
|
||||
_count: true,
|
||||
});
|
||||
|
||||
const pendingCount = stats.find(s => s.status === 'pending')?._count || 0;
|
||||
const extractingCount = stats.find(s => s.status === 'extracting')?._count || 0;
|
||||
|
||||
// 收口：没有人在排队或干活了
|
||||
if (pendingCount === 0 && extractingCount === 0) {
|
||||
await prisma.aslExtractionTask.update({
|
||||
where: { id: task.id },
|
||||
data: { status: 'completed', completedAt: new Date() },
|
||||
});
|
||||
logger.info(`[Aggregator] Task ${task.id} completed`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
```
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||||
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||||
**要点：**
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||||
- **一个组件两个职责**：僵尸清理 + 完成收口，无需额外 Sweeper
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||||
- `groupBy` + 索引 `@@index([taskId, status])`，聚合极快
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||||
- pg-boss `schedule` 保证多 Pod 下只有 1 个实例执行，无并发问题
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||||
### 模式 4：前端进度查询（实时 COUNT）
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```typescript
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||||
async function getTaskStatus(req, reply) {
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||||
const { taskId } = req.params;
|
||||
|
||||
const task = await prisma.aslExtractionTask.findUnique({ where: { id: taskId } });
|
||||
|
||||
// v1.1：1x groupBy 替代 2x count，DB 只扫描一次索引，查询量减半
|
||||
const stats = await prisma.aslExtractionResult.groupBy({
|
||||
by: ['status'],
|
||||
where: { taskId },
|
||||
_count: true,
|
||||
});
|
||||
|
||||
const successCount = stats.find(s => s.status === 'completed')?._count || 0;
|
||||
const failedCount = stats.find(s => s.status === 'error')?._count || 0;
|
||||
|
||||
return reply.send({
|
||||
status: task.status,
|
||||
progress: {
|
||||
total: task.totalCount,
|
||||
success: successCount,
|
||||
failed: failedCount,
|
||||
percent: Math.round(((successCount + failedCount) / task.totalCount) * 100),
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 五、反模式速查表
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||||
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||||
| 反模式 | 后果 | 正确做法 |
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|--------|------|---------|
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||||
| Worker 更新父 Task 的 successCount | 行锁争用，Lock timeout | Worker 只写自己的 Result，进度由 COUNT 聚合 |
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||||
| Worker 无幽灵守卫，无条件 `extracting` | pg-boss 误重投时覆盖已完成数据，浪费 LLM 费用 | `updateMany({ where: { status: 'pending' } })` |
|
||||
| 临时错误 throw 前不回退 pending | 重试被幽灵守卫拦截，Aggregator 30min 后才能兜底 | throw 前 `update({ status: 'pending' })` |
|
||||
| Aggregator 不清理僵尸 extracting | OOM 崩溃后 Task 永远卡在 processing | 30min 超时 → error |
|
||||
| API 派发不加 singletonKey | 网络重试导致重复 Job | `singletonKey: extract-${resultId}` |
|
||||
| API 幂等用 Read-then-Write（findFirst → if exists） | 并发请求穿透检查，创建重复 Task | `@unique` 索引 + P2002 捕获（DB 物理级幂等）|
|
||||
| 进度查询发 2 次 count | 索引扫描 2 次，查询量翻倍 | 1 次 `groupBy` 聚合所有状态 |
|
||||
| 误解 `expireInMinutes` 为排队超时 | 队列繁忙时正常等待的 Job 被误杀 | `expireInMinutes` = 执行超时，与排队等待无关 |
|
||||
| Aggregator 用 `startedAt` 判断超时 | 误杀正在排队的大批量任务 | 用 `updatedAt`（最后活跃时间） |
|
||||
| 不设 `teamConcurrency` | 1000 个 Job 同时拉起 → OOM | `teamConcurrency: 10` |
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 六、开发检查清单
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- [ ] **Worker 独立性**：Worker 是否只更新自己的 Result 行？是否完全不碰 Task 表？
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||||
- [ ] **幽灵守卫**：Worker 是否用 `updateMany({ where: { status: 'pending' } })` 防覆盖？
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||||
- [ ] **临时错误回退**：throw 前是否回退 `status → pending`？
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||||
- [ ] **Aggregator 僵尸清理**：是否清理 extracting > 30min 的 Result？
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||||
- [ ] **Aggregator 收口**：是否在 `pending=0 && extracting=0` 时标记 Task completed？
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||||
- [ ] **singletonKey**：Job 派发是否设置了 `singletonKey: extract-${resultId}`？
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||||
- [ ] **teamConcurrency**：Worker 是否设置了全局并发限制？
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||||
- [ ] **索引**：Result 表是否有 `@@index([taskId, status])` 加速聚合？
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||||
- [ ] **DB 级幂等**：API 是否用 `@unique(idempotencyKey)` + P2002 捕获？（禁止 Read-then-Write）
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||||
- [ ] **groupBy 进度查询**：前端进度接口是否用 1 次 `groupBy` 而非多次 `count`？
|
||||
- [ ] **expireInMinutes 注释**：Job 配置中是否注明 `expireInMinutes` = 执行超时（非排队超时）？
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## 七、与 Fan-out 模式的演进关系
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```
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Level 1: Postgres-Only 单体任务（现有指南，DC Tool C）
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↓ 当 N > 10
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||||
Level 2: 散装派发 + 轮询收口（本文，ASL 工具 3）
|
||||
↓ 当日处理 > 10,000 且 Pod > 10
|
||||
Level 3: 分布式 Fan-out（预留指南，暂不启用）
|
||||
```
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||||
**升级条件：** 仅当同时满足以下条件时，才考虑升级到 Level 3：
|
||||
1. 单次批量 > 2000 篇，且 Aggregator 10 秒轮询延迟不可接受
|
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2. 部署 Pod > 10 个，需要实时精确计数（而非 COUNT 聚合）
|
||||
3. 团队有 2+ 名熟悉分布式并发的高级开发
|
||||
|
||||
> **设计哲学：** 用最简单的架构解决当前问题。所有 Fan-out 的知识沉淀都在 `分布式Fan-out任务模式开发指南.md` 中保存完好，等真正需要时再启用。
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||||
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||||
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||||
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||||
## 八、遵守底层规范
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||||
|
||||
本文所有代码模式均遵守 `Postgres-Only异步任务处理指南.md` 的强制规范：
|
||||
|
||||
| 规范 | 本文实现 |
|
||||
|------|---------|
|
||||
| 队列名用下划线 | `asl_extract_single`、`asl_extraction_aggregator` |
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| Payload 轻量 (< 1KB) | 仅传 `{ resultId, pkbDocumentId }` |
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| Worker 必须幂等 | 幽灵守卫 + 临时错误回退 pending |
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| 设置过期时间 | `expireInMinutes: 30`（执行超时，非排队超时） |
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| 错误分级 | 永久 return / 临时 throw |
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| API 幂等 | `@unique(idempotencyKey)` + P2002 捕获（DB 物理级） |
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*本文档基于 ASL 工具 3 全文智能提取工作台的架构选型经验总结。*
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*散装派发模式是 Fan-out 模式的降维替代方案，以 80% 的复杂度降低换取 95% 的功能覆盖。*
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*待实战验证后升级为 v2.0。*
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### 版本记录
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| 版本 | 日期 | 变更内容 |
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| v1.0 | 2026-02-24 | 初版，4 项核心模式 + 8 项检查清单 |
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| v1.1 | 2026-02-24 | 优化 1：API 幂等升级为 `@unique` + P2002（替代 Read-then-Write）；优化 2：进度查询 2x count → 1x groupBy；优化 3：`expireInMinutes` 加注释说明含义；反模式 +2，检查清单 +3 |
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