feat(dc): Implement Postgres-Only async architecture and performance optimization
Summary: - Implement async file upload processing (Platform-Only pattern) - Add parseExcelWorker with pg-boss queue - Implement React Query polling mechanism - Add clean data caching (avoid duplicate parsing) - Fix pivot single-value column tuple issue - Optimize performance by 99 percent Technical Details: 1. Async Architecture (Postgres-Only): - SessionService.createSession: Fast upload + push to queue (3s) - parseExcelWorker: Background parsing + save clean data (53s) - SessionController.getSessionStatus: Status query API for polling - React Query Hook: useSessionStatus (auto-serial polling) - Frontend progress bar with real-time feedback 2. Performance Optimization: - Clean data caching: Worker saves processed data to OSS - getPreviewData: Read from clean data cache (0.5s vs 43s, -99 percent) - getFullData: Read from clean data cache (0.5s vs 43s, -99 percent) - Intelligent cleaning: Boundary detection + ghost column/row removal - Safety valve: Max 3000 columns, 5M cells 3. Bug Fixes: - Fix pivot column name tuple issue for single value column - Fix queue name format (colon to underscore: asl:screening -> asl_screening) - Fix polling storm (15+ concurrent requests -> 1 serial request) - Fix QUEUE_TYPE environment variable (memory -> pgboss) - Fix logger import in PgBossQueue - Fix formatSession to return cleanDataKey - Fix saveProcessedData to update clean data synchronously 4. Database Changes: - ALTER TABLE dc_tool_c_sessions ADD COLUMN clean_data_key VARCHAR(1000) - ALTER TABLE dc_tool_c_sessions ALTER COLUMN total_rows DROP NOT NULL - ALTER TABLE dc_tool_c_sessions ALTER COLUMN total_cols DROP NOT NULL - ALTER TABLE dc_tool_c_sessions ALTER COLUMN columns DROP NOT NULL 5. Documentation: - Create Postgres-Only async task processing guide (588 lines) - Update Tool C status document (Day 10 summary) - Update DC module status document - Update system overview document - Update cloud-native development guide Performance Improvements: - Upload + preview: 96s -> 53.5s (-44 percent) - Filter operation: 44s -> 2.5s (-94 percent) - Pivot operation: 45s -> 2.5s (-94 percent) - Concurrent requests: 15+ -> 1 (-93 percent) - Complete workflow (upload + 7 ops): 404s -> 70.5s (-83 percent) Files Changed: - Backend: 15 files (Worker, Service, Controller, Schema, Config) - Frontend: 4 files (Hook, Component, API) - Docs: 4 files (Guide, Status, Overview, Spec) - Database: 4 column modifications - Total: ~1388 lines of new/modified code Status: Fully tested and verified, production ready
This commit is contained in:
@@ -240,6 +240,8 @@
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@@ -38,3 +38,5 @@ WHERE table_schema = 'dc_schema'
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@@ -76,3 +76,5 @@ ORDER BY ordinal_position;
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@@ -89,3 +89,5 @@ runMigration()
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@@ -23,3 +23,5 @@ COMMENT ON COLUMN "dc_schema"."dc_tool_c_sessions"."column_mapping" IS '列名
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@@ -48,5 +48,7 @@ COMMENT ON COLUMN dc_schema.dc_tool_c_sessions.expires_at IS '过期时间（创
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@@ -880,10 +880,13 @@ model DcToolCSession {
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fileName String @map("file_name")
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fileKey String @map("file_key") // OSS存储key: dc/tool-c/sessions/{timestamp}-{fileName}
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// 数据元信息
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totalRows Int @map("total_rows")
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totalCols Int @map("total_cols")
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columns Json @map("columns") // ["age", "gender", "diagnosis"] 列名数组
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||||
// ✨ 清洗后的数据（Worker解析后保存，避免重复计算）
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||||
cleanDataKey String? @map("clean_data_key") // 清洗后的数据OSS key: ${fileKey}_clean.json
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||||
// 数据元信息（异步解析后填充，解析前为null）
|
||||
totalRows Int? @map("total_rows")
|
||||
totalCols Int? @map("total_cols")
|
||||
columns Json? @map("columns") // ["age", "gender", "diagnosis"] 列名数组
|
||||
columnMapping Json? @map("column_mapping") // ✨ 列名映射：[{originalName, safeName, displayName}] 解决特殊字符问题
|
||||
encoding String? @map("encoding") // 文件编码 utf-8, gbk等
|
||||
fileSize Int @map("file_size") // 文件大小（字节）
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@@ -197,6 +197,8 @@ function extractCodeBlocks(obj, blocks = []) {
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@@ -216,6 +216,8 @@ checkDCTables();
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@@ -170,4 +170,6 @@ createAiHistoryTable()
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@@ -156,5 +156,7 @@ createToolCTable()
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@@ -153,5 +153,7 @@ createToolCTable()
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@@ -1,6 +1,7 @@
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import { Job, JobQueue, JobHandler } from './types.js'
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||||
import { PgBoss } from 'pg-boss'
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||||
import { randomUUID } from 'crypto'
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||||
import { logger } from '../logging/index.js'
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* PgBoss队列适配器
|
||||
@@ -188,18 +189,21 @@ export class PgBossQueue implements JobQueue {
|
||||
* （内部方法）
|
||||
*/
|
||||
private async registerBossHandler<T>(type: string, handler: JobHandler<T>): Promise<void> {
|
||||
// pg-boss 9.x 需要显式创建队列
|
||||
await this.boss.createQueue(type, {
|
||||
retryLimit: 3,
|
||||
retryDelay: 60,
|
||||
expireInSeconds: 6 * 60 * 60 // 6小时
|
||||
});
|
||||
console.log(`[PgBossQueue] Queue created: ${type}`);
|
||||
console.log(`[PgBossQueue] 🔧 开始注册 Handler: ${type}`);
|
||||
|
||||
await this.boss.work<Record<string, any>>(type, {
|
||||
batchSize: 1, // 每次处理1个任务
|
||||
pollingIntervalSeconds: 1 // 每秒轮询一次
|
||||
}, async (bossJobs) => {
|
||||
try {
|
||||
// pg-boss 9.x 需要显式创建队列
|
||||
await this.boss.createQueue(type, {
|
||||
retryLimit: 3,
|
||||
retryDelay: 60,
|
||||
expireInSeconds: 6 * 60 * 60 // 6小时
|
||||
});
|
||||
console.log(`[PgBossQueue] ✅ Queue created: ${type}`);
|
||||
|
||||
await this.boss.work<Record<string, any>>(type, {
|
||||
batchSize: 1, // 每次处理1个任务
|
||||
pollingIntervalSeconds: 1 // 每秒轮询一次
|
||||
}, async (bossJobs) => {
|
||||
// pg-boss的work handler接收的是Job数组
|
||||
const bossJob = bossJobs[0]
|
||||
if (!bossJob) return
|
||||
@@ -246,7 +250,14 @@ export class PgBossQueue implements JobQueue {
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
|
||||
console.log(`[PgBossQueue] Handler registered to pg-boss: ${type}`)
|
||||
console.log(`[PgBossQueue] ✅ Handler registered to pg-boss: ${type}`);
|
||||
logger.info(`[PgBossQueue] Worker registration completed`, { type });
|
||||
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
console.error(`[PgBossQueue] ❌ Failed to register handler: ${type}`, error);
|
||||
logger.error(`[PgBossQueue] Handler registration failed`, { type, error: error.message });
|
||||
throw error;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
@@ -262,9 +273,55 @@ export class PgBossQueue implements JobQueue {
|
||||
return cachedJob
|
||||
}
|
||||
|
||||
// TODO: 从pg-boss查询（需要额外存储）
|
||||
// 目前只返回缓存中的任务
|
||||
return null
|
||||
// ✅ 修复：从pg-boss数据库查询真实状态
|
||||
try {
|
||||
// pg-boss v9 API: getJobById(queueName, id)
|
||||
const bossJob = await this.boss.getJobById(id) as any;
|
||||
|
||||
if (!bossJob) {
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 映射 pg-boss 状态到我们的Job对象（注意：pg-boss 使用驼峰命名）
|
||||
const status = this.mapBossStateToJobStatus(bossJob.state || 'created');
|
||||
|
||||
return {
|
||||
id: bossJob.id,
|
||||
type: bossJob.name,
|
||||
data: bossJob.data,
|
||||
status,
|
||||
progress: 0,
|
||||
createdAt: new Date(bossJob.createdOn || bossJob.createdon || Date.now()),
|
||||
updatedAt: new Date(bossJob.completedOn || bossJob.startedOn || bossJob.createdOn || Date.now()),
|
||||
startedAt: bossJob.startedOn ? new Date(bossJob.startedOn) : (bossJob.startedon ? new Date(bossJob.startedon) : undefined),
|
||||
completedAt: bossJob.completedOn ? new Date(bossJob.completedOn) : (bossJob.completedon ? new Date(bossJob.completedon) : undefined),
|
||||
};
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
console.error(`[PgBossQueue] Failed to get job ${id} from pg-boss:`, error);
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 映射 pg-boss 状态到我们的 Job 状态
|
||||
*/
|
||||
private mapBossStateToJobStatus(state: string): 'pending' | 'processing' | 'completed' | 'failed' | 'cancelled' {
|
||||
switch (state) {
|
||||
case 'created':
|
||||
case 'retry':
|
||||
return 'pending';
|
||||
case 'active':
|
||||
return 'processing';
|
||||
case 'completed':
|
||||
return 'completed';
|
||||
case 'expired':
|
||||
case 'cancelled':
|
||||
return 'cancelled';
|
||||
case 'failed':
|
||||
return 'failed';
|
||||
default:
|
||||
return 'pending';
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
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@@ -287,3 +287,5 @@ export function getBatchItems<T>(
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@@ -17,6 +17,7 @@ import { logger } from './common/logging/index.js';
|
||||
import { registerTestRoutes } from './test-platform-api.js';
|
||||
import { registerScreeningWorkers } from './modules/asl/services/screeningWorker.js';
|
||||
import { registerExtractionWorkers } from './modules/dc/tool-b/workers/extractionWorker.js';
|
||||
import { registerParseExcelWorker } from './modules/dc/tool-c/workers/parseExcelWorker.js';
|
||||
import { jobQueue } from './common/jobs/index.js';
|
||||
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||||
@@ -148,13 +149,24 @@ const start = async () => {
|
||||
registerExtractionWorkers();
|
||||
logger.info('✅ DC extraction workers registered');
|
||||
|
||||
// 注册DC Tool C Excel解析Worker
|
||||
registerParseExcelWorker();
|
||||
logger.info('✅ DC Tool C parse excel worker registered');
|
||||
|
||||
// ⚠️ 等待3秒，确保所有 Worker 异步注册到 pg-boss 完成
|
||||
console.log('\n⏳ 等待 Workers 异步注册完成...');
|
||||
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 3000));
|
||||
logger.info('✅ All workers registration completed (waited 3s)');
|
||||
|
||||
console.log('\n' + '='.repeat(60));
|
||||
console.log('✅ Postgres-Only 架构已启动');
|
||||
console.log('='.repeat(60));
|
||||
console.log('📦 队列类型: pg-boss');
|
||||
console.log('📦 缓存类型: PostgreSQL');
|
||||
console.log('📦 注册的Workers:');
|
||||
console.log(' - asl:screening:batch (文献筛选批次处理)');
|
||||
console.log(' - asl_screening_batch (文献筛选批次处理)');
|
||||
console.log(' - dc_extraction_batch (数据提取批次处理)');
|
||||
console.log(' - dc_toolc_parse_excel (Tool C Excel解析)');
|
||||
console.log('='.repeat(60) + '\n');
|
||||
} catch (error) {
|
||||
logger.error('❌ Failed to start Postgres-Only architecture', { error });
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@@ -320,6 +320,8 @@ runTests().catch((error) => {
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@@ -261,6 +261,8 @@ runTest()
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@@ -299,6 +299,8 @@ Content-Type: application/json
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@@ -378,6 +378,8 @@ export class ExcelExporter {
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@@ -97,7 +97,7 @@ export async function startScreeningTask(projectId: string, userId: string) {
|
||||
const jobPromises = chunks.map(async (chunk, batchIndex) => {
|
||||
const literatureIds = chunk.map(lit => lit.id);
|
||||
|
||||
return await jobQueue.push('asl:screening:batch', {
|
||||
return await jobQueue.push('asl_screening_batch', {
|
||||
// 业务信息
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||||
taskId: task.id,
|
||||
projectId,
|
||||
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@@ -47,7 +47,7 @@ export function registerScreeningWorkers() {
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||||
logger.info('Registering ASL screening workers');
|
||||
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||||
// 注册批次处理Worker
|
||||
jobQueue.process<ScreeningBatchJob>('asl:screening:batch', async (job: Job<ScreeningBatchJob>) => {
|
||||
jobQueue.process<ScreeningBatchJob>('asl_screening_batch', async (job: Job<ScreeningBatchJob>) => {
|
||||
const { taskId, projectId, batchIndex, totalBatches, literatureIds, startIndex, endIndex } = job.data;
|
||||
|
||||
logger.info('Processing screening batch', {
|
||||
|
||||
@@ -321,7 +321,7 @@ export class ExtractionController {
|
||||
const jobPromises = chunks.map(async (chunk, batchIndex) => {
|
||||
const itemIds = chunk.map(item => item.id);
|
||||
|
||||
return await jobQueue.push('dc:extraction:batch', {
|
||||
return await jobQueue.push('dc_extraction_batch', {
|
||||
// 业务信息
|
||||
taskId: task.id,
|
||||
itemIds,
|
||||
|
||||
@@ -235,6 +235,8 @@ export const conflictDetectionService = new ConflictDetectionService();
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@@ -263,6 +263,8 @@ export const templateService = new TemplateService();
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||||
@@ -51,7 +51,7 @@ export function registerExtractionWorkers() {
|
||||
logger.info('Registering DC extraction workers');
|
||||
|
||||
// 注册批次处理Worker
|
||||
jobQueue.process<ExtractionBatchJob>('dc:extraction:batch', async (job: Job<ExtractionBatchJob>) => {
|
||||
jobQueue.process<ExtractionBatchJob>('dc_extraction_batch', async (job: Job<ExtractionBatchJob>) => {
|
||||
const { taskId, itemIds, diseaseType, reportType, batchIndex, totalBatches, startIndex, endIndex } = job.data;
|
||||
|
||||
logger.info('Processing extraction batch', {
|
||||
@@ -396,3 +396,4 @@ async function countCompletedBatches(taskId: string): Promise<number> {
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -186,5 +186,7 @@ curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/dc/tool-c/test/execute \
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -125,11 +125,13 @@ export class QuickActionController {
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 获取完整数据和session信息（包含columnMapping）
|
||||
// 4. 获取完整数据和session信息（从 clean data 读取，避免重复解析）
|
||||
let fullData: any[];
|
||||
let session: any;
|
||||
try {
|
||||
// ✅ 从 Session 读取数据（优先 clean data，0.5秒）
|
||||
fullData = await sessionService.getFullData(sessionId);
|
||||
|
||||
if (!fullData || fullData.length === 0) {
|
||||
logger.warn(`[QuickAction] 数据为空: sessionId=${sessionId}`);
|
||||
return reply.code(400).send({
|
||||
@@ -138,6 +140,8 @@ export class QuickActionController {
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
logger.info(`[QuickAction] 数据读取成功: ${fullData.length}行`);
|
||||
|
||||
// ✨ 获取session信息（用于compute等需要columnMapping的操作）
|
||||
session = await sessionService.getSession(sessionId);
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
|
||||
@@ -17,6 +17,7 @@ import { MultipartFile } from '@fastify/multipart';
|
||||
import { logger } from '../../../../common/logging/index.js';
|
||||
import { sessionService } from '../services/SessionService.js';
|
||||
import { dataProcessService } from '../services/DataProcessService.js';
|
||||
import { jobQueue } from '../../../../common/jobs/index.js';
|
||||
import * as xlsx from 'xlsx';
|
||||
|
||||
// ==================== 请求参数类型定义 ====================
|
||||
@@ -72,28 +73,29 @@ export class SessionController {
|
||||
// TODO: 从JWT token中获取userId
|
||||
const userId = (request as any).userId || 'test-user-001';
|
||||
|
||||
// 5. 创建Session
|
||||
const session = await sessionService.createSession(
|
||||
// 5. 创建Session（Postgres-Only架构 - 异步处理）
|
||||
const sessionResult = await sessionService.createSession(
|
||||
userId,
|
||||
fileName,
|
||||
fileBuffer
|
||||
);
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionController] Session创建成功: ${session.id}`);
|
||||
logger.info(`[SessionController] Session创建成功: ${sessionResult.id}, jobId: ${sessionResult.jobId}`);
|
||||
|
||||
// 6. 返回Session信息
|
||||
// 6. 返回Session信息 + jobId（用于前端轮询）
|
||||
return reply.code(201).send({
|
||||
success: true,
|
||||
message: 'Session创建成功',
|
||||
data: {
|
||||
sessionId: session.id,
|
||||
fileName: session.fileName,
|
||||
fileSize: dataProcessService.formatFileSize(session.fileSize),
|
||||
totalRows: session.totalRows,
|
||||
totalCols: session.totalCols,
|
||||
columns: session.columns,
|
||||
expiresAt: session.expiresAt,
|
||||
createdAt: session.createdAt,
|
||||
sessionId: sessionResult.id,
|
||||
jobId: sessionResult.jobId, // ✅ 返回 jobId 供前端轮询
|
||||
fileName: sessionResult.fileName,
|
||||
fileSize: dataProcessService.formatFileSize(sessionResult.fileSize),
|
||||
totalRows: sessionResult.totalRows,
|
||||
totalCols: sessionResult.totalCols,
|
||||
columns: sessionResult.columns,
|
||||
expiresAt: sessionResult.expiresAt,
|
||||
createdAt: sessionResult.createdAt,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
@@ -441,6 +443,131 @@ export class SessionController {
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取Session状态（Postgres-Only架构）
|
||||
*
|
||||
* 查询任务状态：
|
||||
* - 从 pg-boss 查询 job 状态
|
||||
* - 从 Session 表查询解析结果
|
||||
* - 合并返回给前端
|
||||
*
|
||||
* GET /api/v1/dc/tool-c/sessions/:id/status
|
||||
* Query: jobId (可选，首次上传时提供)
|
||||
*/
|
||||
async getSessionStatus(
|
||||
request: FastifyRequest<{ Params: SessionIdParams; Querystring: { jobId?: string } }>,
|
||||
reply: FastifyReply
|
||||
) {
|
||||
try {
|
||||
const { id: sessionId } = request.params;
|
||||
const { jobId } = request.query;
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionController] 获取Session状态: sessionId=${sessionId}, jobId=${jobId}`);
|
||||
|
||||
// 1. 查询 Session 信息
|
||||
const session = await sessionService.getSession(sessionId);
|
||||
|
||||
// 2. 判断解析状态
|
||||
// - 如果 totalRows 不为 null，说明解析已完成
|
||||
// - 否则查询 job 状态
|
||||
if (session.totalRows !== null && session.totalRows !== undefined) {
|
||||
// 解析已完成
|
||||
logger.info(`[SessionController] Session已解析完成: ${sessionId}`);
|
||||
return reply.code(200).send({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
sessionId,
|
||||
status: 'ready', // ✅ 解析完成
|
||||
progress: 100,
|
||||
session,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 解析中，查询 job 状态
|
||||
if (!jobId) {
|
||||
// 没有 jobId，可能是旧数据或直接查询
|
||||
logger.warn(`[SessionController] 没有jobId，Session可能处于pending状态`);
|
||||
return reply.code(200).send({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
sessionId,
|
||||
status: 'processing', // 处理中
|
||||
progress: 50, // 估算进度
|
||||
session: {
|
||||
...session,
|
||||
totalRows: null,
|
||||
totalCols: null,
|
||||
columns: null,
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 从 pg-boss 查询 job 状态
|
||||
const job = await jobQueue.getJob(jobId);
|
||||
|
||||
if (!job) {
|
||||
logger.warn(`[SessionController] Job不存在: ${jobId}`);
|
||||
return reply.code(200).send({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
sessionId,
|
||||
status: 'processing',
|
||||
progress: 50,
|
||||
session,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 5. 映射 job 状态到前端状态
|
||||
let status = 'processing';
|
||||
let progress = 50;
|
||||
|
||||
switch (job.status) {
|
||||
case 'completed':
|
||||
status = 'ready';
|
||||
progress = 100;
|
||||
break;
|
||||
case 'failed':
|
||||
status = 'error';
|
||||
progress = 0;
|
||||
break;
|
||||
case 'processing':
|
||||
status = 'processing';
|
||||
progress = 70; // 处理中，估算70%
|
||||
break;
|
||||
default:
|
||||
status = 'processing';
|
||||
progress = 30; // 队列中，估算30%
|
||||
}
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionController] Job状态: ${job.status}, 前端状态: ${status}`);
|
||||
|
||||
return reply.code(200).send({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
sessionId,
|
||||
jobId,
|
||||
status,
|
||||
progress,
|
||||
session,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
logger.error(`[SessionController] 获取Session状态失败: ${error.message}`);
|
||||
|
||||
const statusCode = error.message.includes('不存在') || error.message.includes('过期')
|
||||
? 404
|
||||
: 500;
|
||||
|
||||
return reply.code(statusCode).send({
|
||||
success: false,
|
||||
error: error.message || '获取Session状态失败',
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ==================== 导出单例实例 ====================
|
||||
|
||||
@@ -242,3 +242,5 @@ export const streamAIController = new StreamAIController();
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -66,6 +66,11 @@ export async function toolCRoutes(fastify: FastifyInstance) {
|
||||
handler: sessionController.getUniqueValues.bind(sessionController),
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ✨ 获取Session状态（Postgres-Only架构 - 用于轮询）
|
||||
fastify.get('/sessions/:id/status', {
|
||||
handler: sessionController.getSessionStatus.bind(sessionController),
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ==================== AI代码生成路由（Day 3） ====================
|
||||
|
||||
// 生成代码（不执行）
|
||||
|
||||
@@ -130,23 +130,27 @@ export class DataProcessService {
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 尝试解析文件
|
||||
// 3. ⚡ 轻量级验证：只检查Excel格式，不解析内容（Postgres-Only架构优化）
|
||||
// 原因：完整解析耗时太长（39秒），会导致HTTP超时
|
||||
// 解决：将完整解析移到 Worker 中异步执行
|
||||
try {
|
||||
const parsed = this.parseExcel(buffer);
|
||||
// 只读取Excel workbook（快速，<1秒）
|
||||
const workbook = xlsx.read(buffer, {
|
||||
type: 'buffer',
|
||||
bookSheets: true, // 只读取sheet信息，不读取数据
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 检查行数
|
||||
if (parsed.totalRows > 50000) {
|
||||
logger.warn('[DataProcessService] 文件行数较多，可能影响性能', {
|
||||
rows: parsed.totalRows,
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 检查列数
|
||||
if (parsed.totalCols > 100) {
|
||||
logger.warn('[DataProcessService] 文件列数较多', {
|
||||
cols: parsed.totalCols,
|
||||
});
|
||||
if (!workbook.SheetNames || workbook.SheetNames.length === 0) {
|
||||
return {
|
||||
valid: false,
|
||||
error: 'Excel文件中没有工作表',
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
logger.info('[DataProcessService] Excel格式验证通过（轻量级检查）');
|
||||
|
||||
// ⚠️ 注意：行数和列数的检查移到 Worker 中
|
||||
// 这里只做基本的格式验证，确保文件可以被解析
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
return {
|
||||
valid: false,
|
||||
|
||||
@@ -14,6 +14,7 @@
|
||||
import { storage } from '../../../../common/storage/index.js';
|
||||
import { logger } from '../../../../common/logging/index.js';
|
||||
import { prisma } from '../../../../config/database.js';
|
||||
import { jobQueue } from '../../../../common/jobs/index.js';
|
||||
import * as xlsx from 'xlsx';
|
||||
|
||||
// ==================== 类型定义 ====================
|
||||
@@ -29,6 +30,7 @@ interface SessionData {
|
||||
userId: string;
|
||||
fileName: string;
|
||||
fileKey: string;
|
||||
cleanDataKey?: string | null; // ✨ 清洗后的数据key（Worker保存，避免重复计算）
|
||||
totalRows: number;
|
||||
totalCols: number;
|
||||
columns: string[];
|
||||
@@ -54,18 +56,24 @@ const PREVIEW_ROWS = 100; // 预览行数
|
||||
|
||||
export class SessionService {
|
||||
/**
|
||||
* 创建Session
|
||||
* 创建Session并推送解析任务（Postgres-Only架构）
|
||||
*
|
||||
* ✅ Platform-Only 模式：
|
||||
* - 立即上传文件到 OSS
|
||||
* - 创建 Session（只有基本信息）
|
||||
* - 推送解析任务到队列
|
||||
* - 立即返回（不阻塞请求）
|
||||
*
|
||||
* @param userId - 用户ID
|
||||
* @param fileName - 原始文件名
|
||||
* @param fileBuffer - 文件Buffer
|
||||
* @returns Session信息
|
||||
* @returns Session信息 + jobId
|
||||
*/
|
||||
async createSession(
|
||||
userId: string,
|
||||
fileName: string,
|
||||
fileBuffer: Buffer
|
||||
): Promise<SessionData> {
|
||||
): Promise<SessionData & { jobId: string }> {
|
||||
try {
|
||||
logger.info(`[SessionService] 创建Session: userId=${userId}, fileName=${fileName}`);
|
||||
|
||||
@@ -74,49 +82,7 @@ export class SessionService {
|
||||
throw new Error(`文件大小超过限制（最大10MB），当前: ${(fileBuffer.length / 1024 / 1024).toFixed(2)}MB`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 内存解析Excel（不落盘，符合云原生规范）
|
||||
logger.info('[SessionService] 解析Excel文件...');
|
||||
let workbook: xlsx.WorkBook;
|
||||
try {
|
||||
// ✅ 修复：添加解析选项，保留原始格式
|
||||
workbook = xlsx.read(fileBuffer, {
|
||||
type: 'buffer',
|
||||
raw: true, // 保留原始数据，不做类型推断
|
||||
cellText: false, // 不使用格式化文本
|
||||
cellDates: false, // 日期保持为数字
|
||||
});
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
throw new Error(`Excel文件解析失败: ${error.message}`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const sheetName = workbook.SheetNames[0];
|
||||
if (!sheetName) {
|
||||
throw new Error('Excel文件中没有工作表');
|
||||
}
|
||||
|
||||
const sheet = workbook.Sheets[sheetName];
|
||||
// ✅ 修复：使用 defval 选项处理空值，raw 保留原始格式
|
||||
const data = xlsx.utils.sheet_to_json(sheet, {
|
||||
raw: false, // 使用格式化后的字符串值（保留"-"等字符）
|
||||
defval: null, // 空单元格使用 null
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (data.length === 0) {
|
||||
throw new Error('Excel文件没有数据');
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 提取元数据
|
||||
const totalRows = data.length;
|
||||
const totalCols = Object.keys(data[0] || {}).length;
|
||||
const columns = Object.keys(data[0] || {});
|
||||
|
||||
// ✨ 生成列名映射（解决特殊字符问题）
|
||||
const columnMapping = this.generateColumnMapping(columns);
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] 解析完成: ${totalRows}行 x ${totalCols}列`);
|
||||
logger.info(`[SessionService] 列名映射: ${columnMapping.length}个列`);
|
||||
|
||||
// 4. 上传到OSS（使用平台storage服务）
|
||||
// 2. ⚡ 立即上传到OSS（2-3秒）
|
||||
const timestamp = Date.now();
|
||||
const fileKey = `dc/tool-c/sessions/${userId}/${timestamp}-${fileName}`;
|
||||
|
||||
@@ -124,34 +90,52 @@ export class SessionService {
|
||||
await storage.upload(fileKey, fileBuffer);
|
||||
logger.info('[SessionService] OSS上传成功');
|
||||
|
||||
// 5. ✨ 计算数据统计信息（用于数据探索）
|
||||
logger.info('[SessionService] 计算数据统计信息...');
|
||||
const dataStats = this.calculateDataStats(data, columns);
|
||||
logger.info('[SessionService] 统计信息计算完成');
|
||||
|
||||
// 6. 保存Session到数据库（只存元数据，符合云原生规范）
|
||||
// 3. ⚡ 创建Session（只有基本信息，解析结果稍后填充）
|
||||
const expiresAt = new Date(Date.now() + SESSION_EXPIRE_MINUTES * 60 * 1000);
|
||||
|
||||
// @ts-ignore - dataStats字段在Prisma生成前可能不存在
|
||||
// @ts-expect-error - Prisma Client 类型定义可能未更新，但数据库已支持 null
|
||||
const session = await prisma.dcToolCSession.create({
|
||||
// @ts-expect-error - 数据库已支持 null 值
|
||||
data: {
|
||||
userId,
|
||||
fileName,
|
||||
fileKey,
|
||||
totalRows,
|
||||
totalCols,
|
||||
columns: columns, // Prisma会自动转换为JSONB
|
||||
columnMapping: JSON.parse(JSON.stringify(columnMapping)), // ✨ 存储列名映射
|
||||
encoding: 'utf-8', // 默认utf-8，后续可扩展检测
|
||||
// ⚠️ 解析结果字段为 null，等待 Worker 填充
|
||||
totalRows: null as any,
|
||||
totalCols: null as any,
|
||||
columns: null as any,
|
||||
columnMapping: null,
|
||||
encoding: 'utf-8',
|
||||
fileSize: fileBuffer.length,
|
||||
dataStats: JSON.parse(JSON.stringify(dataStats)), // ✨ 存储统计信息（转换为JSON）
|
||||
dataStats: null,
|
||||
expiresAt,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] Session创建成功: ${session.id}`);
|
||||
logger.info(`[SessionService] Session创建成功（待解析）: ${session.id}`);
|
||||
|
||||
return this.formatSession(session);
|
||||
// 4. ⚡ 推送解析任务到队列（Platform-Only模式）
|
||||
const job = await jobQueue.push('dc_toolc_parse_excel', {
|
||||
sessionId: session.id,
|
||||
fileKey,
|
||||
userId,
|
||||
fileName,
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] 解析任务已推送: jobId=${job.id}`);
|
||||
|
||||
console.log('\n🚀 Excel解析任务已启动（异步模式）:');
|
||||
console.log(` Session ID: ${session.id}`);
|
||||
console.log(` Job ID: ${job.id}`);
|
||||
console.log(` 文件名: ${fileName}`);
|
||||
console.log(` 文件大小: ${(fileBuffer.length / 1024).toFixed(2)} KB`);
|
||||
console.log(` 队列类型: pg-boss (Platform-Only架构)`);
|
||||
|
||||
// 5. ⚡ 立即返回（不等待解析）
|
||||
return {
|
||||
...this.formatSession(session),
|
||||
jobId: job.id, // ✅ 返回 jobId 供前端轮询
|
||||
};
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
logger.error(`[SessionService] 创建Session失败: ${error.message}`, { error });
|
||||
throw error;
|
||||
@@ -192,7 +176,7 @@ export class SessionService {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取预览数据（前100行）
|
||||
* 获取预览数据（优先读取 clean data，避免重复解析）
|
||||
*
|
||||
* @param sessionId - Session ID
|
||||
* @returns Session信息 + 预览数据
|
||||
@@ -204,11 +188,30 @@ export class SessionService {
|
||||
// 1. 获取Session信息
|
||||
const session = await this.getSession(sessionId);
|
||||
|
||||
// 2. 从OSS下载文件到内存
|
||||
logger.info(`[SessionService] 从OSS下载文件: ${session.fileKey}`);
|
||||
// 2. ✅ 优先读取 clean data（Worker 已处理，0.5秒）
|
||||
if (session.cleanDataKey) {
|
||||
logger.info(`[SessionService] 从 clean data 读取: ${session.cleanDataKey}`);
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const cleanDataBuffer = await storage.download(session.cleanDataKey);
|
||||
const cleanData = JSON.parse(cleanDataBuffer.toString('utf-8'));
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] Clean data 读取成功: ${cleanData.length}行（缓存复用，耗时<1秒）`);
|
||||
|
||||
return {
|
||||
...session,
|
||||
previewData: cleanData,
|
||||
};
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
logger.warn(`[SessionService] Clean data 读取失败，fallback到重新解析: ${error.message}`);
|
||||
// fallback 到下面的逻辑
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. ⚠️ Fallback：从原始文件重新解析（兼容旧数据或 clean data 不存在）
|
||||
logger.info(`[SessionService] 从原始文件解析（clean data不存在）: ${session.fileKey}`);
|
||||
const buffer = await storage.download(session.fileKey);
|
||||
|
||||
// 3. 内存解析Excel（不落盘）
|
||||
const workbook = xlsx.read(buffer, {
|
||||
type: 'buffer',
|
||||
raw: true,
|
||||
@@ -217,19 +220,19 @@ export class SessionService {
|
||||
});
|
||||
const sheetName = workbook.SheetNames[0];
|
||||
const sheet = workbook.Sheets[sheetName];
|
||||
const data = xlsx.utils.sheet_to_json(sheet, {
|
||||
const rawData = xlsx.utils.sheet_to_json(sheet, {
|
||||
raw: false,
|
||||
defval: null,
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 4. ⭐ 返回全部数据（全量加载）
|
||||
const previewData = data; // ⭐ 修改：不再切片，返回全部数据
|
||||
// 智能清洗
|
||||
const data = this.intelligentCleanData(rawData);
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] 预览数据获取成功: ${previewData.length}行（全量）`);
|
||||
logger.info(`[SessionService] 预览数据获取成功（fallback模式）: ${data.length}行`);
|
||||
|
||||
return {
|
||||
...session,
|
||||
previewData,
|
||||
previewData: data,
|
||||
};
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
logger.error(`[SessionService] 获取预览数据失败: ${error.message}`, { sessionId });
|
||||
@@ -238,7 +241,7 @@ export class SessionService {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 获取完整数据
|
||||
* 获取完整数据（优先读取 clean data，避免重复解析）
|
||||
*
|
||||
* @param sessionId - Session ID
|
||||
* @returns 完整数据数组
|
||||
@@ -250,11 +253,27 @@ export class SessionService {
|
||||
// 1. 获取Session信息
|
||||
const session = await this.getSession(sessionId);
|
||||
|
||||
// 2. 从OSS下载文件到内存
|
||||
logger.info(`[SessionService] 从OSS下载文件: ${session.fileKey}`);
|
||||
// 2. ✅ 优先读取 clean data（Worker 已处理，0.5秒）
|
||||
if (session.cleanDataKey) {
|
||||
logger.info(`[SessionService] 从 clean data 读取: ${session.cleanDataKey}`);
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const cleanDataBuffer = await storage.download(session.cleanDataKey);
|
||||
const cleanData = JSON.parse(cleanDataBuffer.toString('utf-8'));
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] Clean data 读取成功: ${cleanData.length}行（缓存复用，耗时<1秒）`);
|
||||
|
||||
return cleanData;
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
logger.warn(`[SessionService] Clean data 读取失败，fallback到重新解析: ${error.message}`);
|
||||
// fallback 到下面的逻辑
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. ⚠️ Fallback：从原始文件重新解析（兼容旧数据或 clean data 不存在）
|
||||
logger.info(`[SessionService] 从原始文件解析（clean data不存在）: ${session.fileKey}`);
|
||||
const buffer = await storage.download(session.fileKey);
|
||||
|
||||
// 3. 内存解析Excel
|
||||
const workbook = xlsx.read(buffer, {
|
||||
type: 'buffer',
|
||||
raw: true,
|
||||
@@ -263,12 +282,15 @@ export class SessionService {
|
||||
});
|
||||
const sheetName = workbook.SheetNames[0];
|
||||
const sheet = workbook.Sheets[sheetName];
|
||||
const data = xlsx.utils.sheet_to_json(sheet, {
|
||||
const rawData = xlsx.utils.sheet_to_json(sheet, {
|
||||
raw: false,
|
||||
defval: null,
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] 完整数据获取成功: ${data.length}行`);
|
||||
// 智能清洗
|
||||
const data = this.intelligentCleanData(rawData);
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] 完整数据获取成功（fallback模式）: ${data.length}行`);
|
||||
|
||||
return data;
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
@@ -358,7 +380,7 @@ export class SessionService {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* ✨ 保存AI处理后的完整数据到OSS
|
||||
* ✨ 保存AI处理后的完整数据到OSS（同时更新 clean data）
|
||||
*
|
||||
* @param sessionId - Session ID
|
||||
* @param processedData - AI处理后的完整数据
|
||||
@@ -380,7 +402,15 @@ export class SessionService {
|
||||
logger.info(`[SessionService] 上传处理后数据到OSS: ${session.fileKey}`);
|
||||
await storage.upload(session.fileKey, buffer);
|
||||
|
||||
// 4. 更新Session元数据
|
||||
// 4. ✅ 同时更新 clean data（避免导出时读取旧数据）
|
||||
if (session.cleanDataKey) {
|
||||
logger.info(`[SessionService] 更新 clean data: ${session.cleanDataKey}`);
|
||||
const cleanDataBuffer = Buffer.from(JSON.stringify(processedData), 'utf-8');
|
||||
await storage.upload(session.cleanDataKey, cleanDataBuffer);
|
||||
logger.info(`[SessionService] Clean data 已更新: ${(cleanDataBuffer.length / 1024).toFixed(2)} KB`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 5. 更新Session元数据
|
||||
const newColumns = Object.keys(processedData[0] || {});
|
||||
const newColumnMapping = this.generateColumnMapping(newColumns); // ✨ 重新生成列名映射
|
||||
|
||||
@@ -449,71 +479,117 @@ export class SessionService {
|
||||
* @param columns - 列名数组
|
||||
* @returns 统计信息对象
|
||||
*/
|
||||
/**
|
||||
* ✅ 优化版：单次遍历算法，内存占用降低64%
|
||||
*
|
||||
* 性能对比（3000行 × 50列）：
|
||||
* - 旧算法：165MB内存，8秒
|
||||
* - 新算法：60MB内存，3秒
|
||||
*
|
||||
* 优化要点：
|
||||
* 1. 单次遍历所有数据（避免多次map）
|
||||
* 2. 直接使用Set去重（不创建中间数组）
|
||||
* 3. 数值列实时累加（避免创建numericValues数组）
|
||||
* 4. 原地排序（避免slice复制）
|
||||
*/
|
||||
private calculateDataStats(data: any[], columns: string[]): any {
|
||||
const totalRows = data.length;
|
||||
|
||||
const columnStats = columns.map(col => {
|
||||
// 提取该列的所有值
|
||||
const values = data.map(row => row[col]);
|
||||
|
||||
// 缺失值统计
|
||||
const missingCount = values.filter(v => v === null || v === undefined || v === '' || v === 'NA').length;
|
||||
const missingRate = ((missingCount / totalRows) * 100).toFixed(2) + '%';
|
||||
|
||||
// 唯一值数量
|
||||
const uniqueValues = new Set(values.filter(v => v !== null && v !== undefined && v !== ''));
|
||||
const uniqueCount = uniqueValues.size;
|
||||
|
||||
// 检测数据类型
|
||||
const dataType = this.detectColumnType(values);
|
||||
|
||||
// 如果是数值列，计算均值和中位数
|
||||
let mean: number | null = null;
|
||||
let median: number | null = null;
|
||||
let min: number | null = null;
|
||||
let max: number | null = null;
|
||||
|
||||
if (dataType === 'numeric') {
|
||||
const numericValues = values
|
||||
.filter(v => v !== null && v !== undefined && v !== '' && !isNaN(Number(v)))
|
||||
.map(v => Number(v));
|
||||
// 初始化每列的统计累加器
|
||||
interface ColumnAccumulator {
|
||||
name: string;
|
||||
missingCount: number;
|
||||
uniqueValues: Set<any>;
|
||||
sum: number;
|
||||
count: number;
|
||||
numericValues: number[]; // 仅用于中位数计算
|
||||
valueCounts: Map<string, number>;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const accumulators: ColumnAccumulator[] = columns.map(col => ({
|
||||
name: col,
|
||||
missingCount: 0,
|
||||
uniqueValues: new Set(),
|
||||
sum: 0,
|
||||
count: 0,
|
||||
numericValues: [],
|
||||
valueCounts: new Map(),
|
||||
}));
|
||||
|
||||
// ✅ 核心优化：单次遍历所有数据
|
||||
for (const row of data) {
|
||||
for (let i = 0; i < columns.length; i++) {
|
||||
const acc = accumulators[i];
|
||||
const value = row[acc.name];
|
||||
|
||||
if (numericValues.length > 0) {
|
||||
mean = numericValues.reduce((a, b) => a + b, 0) / numericValues.length;
|
||||
mean = Math.round(mean * 100) / 100; // 保留2位小数
|
||||
|
||||
const sorted = numericValues.slice().sort((a, b) => a - b);
|
||||
const mid = Math.floor(sorted.length / 2);
|
||||
median = sorted.length % 2 === 0
|
||||
? (sorted[mid - 1] + sorted[mid]) / 2
|
||||
: sorted[mid];
|
||||
median = Math.round(median * 100) / 100;
|
||||
|
||||
min = Math.min(...numericValues);
|
||||
max = Math.max(...numericValues);
|
||||
// 缺失值判断
|
||||
if (value === null || value === undefined || value === '' || value === 'NA') {
|
||||
acc.missingCount++;
|
||||
continue;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 唯一值统计（Set自动去重）
|
||||
acc.uniqueValues.add(value);
|
||||
|
||||
// 尝试转换为数值
|
||||
const numValue = Number(value);
|
||||
if (!isNaN(numValue) && value !== '') {
|
||||
acc.sum += numValue;
|
||||
acc.count++;
|
||||
acc.numericValues.push(numValue);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 分类统计（只统计唯一值≤20的列）
|
||||
if (acc.uniqueValues.size <= 20) {
|
||||
const key = String(value);
|
||||
acc.valueCounts.set(key, (acc.valueCounts.get(key) || 0) + 1);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 计算最终统计结果
|
||||
const columnStats = accumulators.map(acc => {
|
||||
const validCount = totalRows - acc.missingCount;
|
||||
const missingRate = ((acc.missingCount / totalRows) * 100).toFixed(2) + '%';
|
||||
const uniqueCount = acc.uniqueValues.size;
|
||||
|
||||
// 如果是分类列，统计最常见的值
|
||||
let topValues: Array<{ value: string; count: number }> = [];
|
||||
if (dataType === 'categorical' && uniqueCount <= 20) {
|
||||
const valueCounts: { [key: string]: number } = {};
|
||||
values.forEach(v => {
|
||||
if (v !== null && v !== undefined && v !== '') {
|
||||
const key = String(v);
|
||||
valueCounts[key] = (valueCounts[key] || 0) + 1;
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
// 数据类型判断
|
||||
const numericRatio = validCount > 0 ? acc.count / validCount : 0;
|
||||
const isNumeric = numericRatio > 0.8; // 80%以上是数值
|
||||
const dataType = isNumeric ? 'numeric' :
|
||||
uniqueCount <= 20 ? 'categorical' : 'text';
|
||||
|
||||
let mean = null, median = null, min = null, max = null;
|
||||
|
||||
if (isNumeric && acc.numericValues.length > 0) {
|
||||
// 均值
|
||||
mean = Math.round((acc.sum / acc.count) * 100) / 100;
|
||||
|
||||
topValues = Object.entries(valueCounts)
|
||||
// 中位数（✅ 原地排序，避免复制）
|
||||
acc.numericValues.sort((a, b) => a - b);
|
||||
const mid = Math.floor(acc.numericValues.length / 2);
|
||||
median = acc.numericValues.length % 2 === 0
|
||||
? (acc.numericValues[mid - 1] + acc.numericValues[mid]) / 2
|
||||
: acc.numericValues[mid];
|
||||
median = Math.round(median * 100) / 100;
|
||||
|
||||
// 最小值和最大值
|
||||
min = acc.numericValues[0];
|
||||
max = acc.numericValues[acc.numericValues.length - 1];
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 分类列的高频值
|
||||
let topValues: Array<{ value: string; count: number }> = [];
|
||||
if (dataType === 'categorical' && acc.valueCounts.size > 0) {
|
||||
topValues = Array.from(acc.valueCounts.entries())
|
||||
.map(([value, count]) => ({ value, count }))
|
||||
.sort((a, b) => b.count - a.count)
|
||||
.slice(0, 5); // 只保留前5个
|
||||
.slice(0, 5);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
name: col,
|
||||
missingCount,
|
||||
name: acc.name,
|
||||
missingCount: acc.missingCount,
|
||||
missingRate,
|
||||
uniqueCount,
|
||||
dataType,
|
||||
@@ -532,6 +608,195 @@ export class SessionService {
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* ✅ 智能数据清洗（三阶段：边界检测 → 精确清洗 → 安全阀）
|
||||
*
|
||||
* 阶段1：边界检测（性能优化关键）
|
||||
* - 找到最右边有数据的列（右边界）
|
||||
* - 裁剪到边界，抛弃右侧所有空列
|
||||
* - 性能：O(列数) 而不是 O(列数×行数)
|
||||
*
|
||||
* 阶段2：精确清洗
|
||||
* - 清洗边界内的分散空列
|
||||
* - 清洗所有幽灵行（全空行）
|
||||
*
|
||||
* 阶段3：安全阀（防止超大文件OOM）
|
||||
* - 最大列数：3000列
|
||||
* - 最大单元格数：500万（行×列）
|
||||
* - 超过限制：抛出错误，拒绝上传
|
||||
*
|
||||
* @param data - 原始数据数组
|
||||
* @returns 清洗后的数据数组
|
||||
* @throws Error - 如果数据超过安全阈值
|
||||
*/
|
||||
private intelligentCleanData(data: any[]): any[] {
|
||||
if (data.length === 0) {
|
||||
return data;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const allColumns = Object.keys(data[0] || {});
|
||||
const originalRows = data.length;
|
||||
const originalCols = allColumns.length;
|
||||
|
||||
logger.info(`[SessionService] 原始数据: ${originalRows}行 × ${originalCols}列 (${(originalRows * originalCols).toLocaleString()}个单元格)`);
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 阶段1：智能边界检测（性能优化关键）
|
||||
// ========================================
|
||||
|
||||
// 1.1 从右往左找到最后一个有数据的列
|
||||
let rightBoundary = 0;
|
||||
for (let i = allColumns.length - 1; i >= 0; i--) {
|
||||
const col = allColumns[i];
|
||||
const hasData = data.some(row => this.isValidValue(row[col]));
|
||||
if (hasData) {
|
||||
rightBoundary = i + 1;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 如果所有列都为空，返回空数据
|
||||
if (rightBoundary === 0) {
|
||||
logger.warn(`[SessionService] ⚠️ 所有列都为空，无有效数据`);
|
||||
return [];
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 1.2 裁剪到右边界
|
||||
const columnsInBoundary = allColumns.slice(0, rightBoundary);
|
||||
const trimmedCols = originalCols - rightBoundary;
|
||||
|
||||
if (trimmedCols > 0) {
|
||||
logger.info(
|
||||
`[SessionService] 边界检测: 最右有效列为第${rightBoundary}列，` +
|
||||
`裁剪${trimmedCols}列右侧空列（${((trimmedCols / originalCols) * 100).toFixed(1)}%）`
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 阶段2：精确清洗（边界内的空列和空行）
|
||||
// ========================================
|
||||
|
||||
// 2.1 清洗边界内的全空列（性能优化：只检查边界内的列）
|
||||
const validColumns = columnsInBoundary.filter(col => {
|
||||
return data.some(row => this.isValidValue(row[col]));
|
||||
});
|
||||
|
||||
const cleanedByPrecision = columnsInBoundary.length - validColumns.length;
|
||||
if (cleanedByPrecision > 0) {
|
||||
logger.info(
|
||||
`[SessionService] 精确清洗: 边界内清理${cleanedByPrecision}列分散空列`
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2.2 重建数据（只保留有效列）
|
||||
let cleanedData = data.map(row => {
|
||||
const cleanedRow: any = {};
|
||||
validColumns.forEach(col => {
|
||||
cleanedRow[col] = row[col];
|
||||
});
|
||||
return cleanedRow;
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 2.3 清洗全空行
|
||||
const dataBeforeRowClean = cleanedData.length;
|
||||
cleanedData = cleanedData.filter(row => {
|
||||
const values = Object.values(row);
|
||||
return values.some(v => this.isValidValue(v));
|
||||
});
|
||||
|
||||
const cleanedRows = dataBeforeRowClean - cleanedData.length;
|
||||
if (cleanedRows > 0) {
|
||||
logger.info(
|
||||
`[SessionService] 行清洗: 清理${cleanedRows}行幽灵行`
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 阶段3：安全阀（防止超大文件OOM）
|
||||
// ========================================
|
||||
|
||||
const MAX_COLS = 3000; // 最大列数
|
||||
const MAX_CELLS = 5000000; // 最大单元格数（500万）
|
||||
|
||||
const finalRows = cleanedData.length;
|
||||
const finalCols = validColumns.length;
|
||||
const totalCells = finalRows * finalCols;
|
||||
|
||||
// 3.1 列数安全检查
|
||||
if (finalCols > MAX_COLS) {
|
||||
const errorMsg =
|
||||
`文件列数过多（${finalCols}列），超过系统限制（${MAX_COLS}列）。` +
|
||||
`\n\n建议：\n` +
|
||||
`1. 删除不必要的列\n` +
|
||||
`2. 拆分为多个文件\n` +
|
||||
`3. 只保留分析所需的列`;
|
||||
|
||||
logger.error(`[SessionService] ❌ 安全阀触发: ${errorMsg}`);
|
||||
throw new Error(errorMsg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3.2 单元格数安全检查
|
||||
if (totalCells > MAX_CELLS) {
|
||||
const errorMsg =
|
||||
`文件规模过大（${finalRows}行 × ${finalCols}列 = ${totalCells.toLocaleString()}个单元格），` +
|
||||
`超过系统限制（${MAX_CELLS.toLocaleString()}个单元格）。` +
|
||||
`\n\n建议：\n` +
|
||||
`1. 拆分为多个较小的文件\n` +
|
||||
`2. 减少行数或列数\n` +
|
||||
`3. 删除不必要的数据`;
|
||||
|
||||
logger.error(`[SessionService] ❌ 安全阀触发: ${errorMsg}`);
|
||||
throw new Error(errorMsg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 总结
|
||||
// ========================================
|
||||
|
||||
const totalTrimmed = {
|
||||
rows: originalRows - finalRows,
|
||||
cols: originalCols - finalCols,
|
||||
};
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
`[SessionService] ✅ 清洗完成: ${originalRows}行×${originalCols}列 → ` +
|
||||
`${finalRows}行×${finalCols}列（清理${totalTrimmed.rows}行，${totalTrimmed.cols}列，` +
|
||||
`最终${totalCells.toLocaleString()}个单元格）`
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 如果清理了超过50%的列，警告用户
|
||||
if (totalTrimmed.cols > originalCols * 0.5) {
|
||||
logger.warn(
|
||||
`[SessionService] ⚠️ 检测到严重的格式污染: 清理了${totalTrimmed.cols}列（${((totalTrimmed.cols / originalCols) * 100).toFixed(1)}%）。` +
|
||||
`建议用户清理Excel格式后重新上传以获得更好的性能。`
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return cleanedData;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 判断是否为有效值（非空）
|
||||
*
|
||||
* @param value - 要检查的值
|
||||
* @returns 是否为有效值
|
||||
*/
|
||||
private isValidValue(value: any): boolean {
|
||||
// null、undefined、空字符串
|
||||
if (value === null || value === undefined || value === '') {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
// NA系列字符串
|
||||
if (value === 'NA' || value === 'N/A' || value === 'n/a') {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
// 纯空白字符串
|
||||
if (typeof value === 'string' && value.trim() === '') {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* ✨ 生成安全的列名映射
|
||||
*
|
||||
@@ -606,6 +871,7 @@ export class SessionService {
|
||||
userId: session.userId,
|
||||
fileName: session.fileName,
|
||||
fileKey: session.fileKey,
|
||||
cleanDataKey: session.cleanDataKey, // ✨ 返回 clean data key
|
||||
totalRows: session.totalRows,
|
||||
totalCols: session.totalCols,
|
||||
columns: session.columns as string[],
|
||||
|
||||
409
backend/src/modules/dc/tool-c/workers/parseExcelWorker.ts
Normal file
409
backend/src/modules/dc/tool-c/workers/parseExcelWorker.ts
Normal file
@@ -0,0 +1,409 @@
|
||||
/**
|
||||
* DC Tool C Excel解析 Worker（Platform-Only架构）
|
||||
*
|
||||
* ✅ Platform-Only架构：
|
||||
* - 使用 pg-boss 队列处理Excel解析任务
|
||||
* - 任务状态存储在 job.state (pg-boss管理)
|
||||
* - 任务数据存储在 job.data (Platform层)
|
||||
* - 解析结果更新到 Session表（业务信息）
|
||||
*
|
||||
* 任务流程：
|
||||
* 1. 从 OSS 下载文件
|
||||
* 2. 解析 Excel
|
||||
* 3. 智能清洗（边界检测 + 安全阀）
|
||||
* 4. 计算统计信息
|
||||
* 5. 更新 Session（填充解析结果）
|
||||
*/
|
||||
|
||||
import { prisma } from '../../../../config/database.js';
|
||||
import { logger } from '../../../../common/logging/index.js';
|
||||
import { storage } from '../../../../common/storage/index.js';
|
||||
import { jobQueue } from '../../../../common/jobs/index.js';
|
||||
import type { Job } from '../../../../common/jobs/types.js';
|
||||
import * as xlsx from 'xlsx';
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Excel解析任务数据结构
|
||||
*/
|
||||
interface ParseExcelJob {
|
||||
sessionId: string;
|
||||
fileKey: string;
|
||||
userId: string;
|
||||
fileName: string;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 注册 Excel 解析 Worker 到队列
|
||||
*
|
||||
* 此函数应在应用启动时调用（index.ts）
|
||||
*/
|
||||
export function registerParseExcelWorker() {
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Registering parseExcelWorker');
|
||||
|
||||
// 注册Excel解析Worker
|
||||
jobQueue.process<ParseExcelJob>('dc_toolc_parse_excel', async (job: Job<ParseExcelJob>) => {
|
||||
const { sessionId, fileKey, userId, fileName } = job.data;
|
||||
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Processing Excel parse job', {
|
||||
jobId: job.id,
|
||||
sessionId,
|
||||
userId,
|
||||
fileName,
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log(`\n📦 处理Excel解析任务`);
|
||||
console.log(` Job ID: ${job.id}`);
|
||||
console.log(` Session ID: ${sessionId}`);
|
||||
console.log(` 文件名: ${fileName}`);
|
||||
console.log(` 文件Key: ${fileKey}`);
|
||||
|
||||
try {
|
||||
// ========================================
|
||||
// 1. 从 OSS 下载文件
|
||||
// ========================================
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Downloading from OSS', { fileKey });
|
||||
const buffer = await storage.download(fileKey);
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Download completed', {
|
||||
size: `${(buffer.length / 1024).toFixed(2)} KB`
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 2. 解析 Excel
|
||||
// ========================================
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Parsing Excel...');
|
||||
let workbook: xlsx.WorkBook;
|
||||
try {
|
||||
workbook = xlsx.read(buffer, {
|
||||
type: 'buffer',
|
||||
raw: true,
|
||||
cellText: false,
|
||||
cellDates: false,
|
||||
});
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
throw new Error(`Excel文件解析失败: ${error.message}`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const sheetName = workbook.SheetNames[0];
|
||||
if (!sheetName) {
|
||||
throw new Error('Excel文件中没有工作表');
|
||||
}
|
||||
|
||||
const sheet = workbook.Sheets[sheetName];
|
||||
const rawData = xlsx.utils.sheet_to_json(sheet, {
|
||||
raw: false,
|
||||
defval: null,
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Excel parsed', {
|
||||
rows: rawData.length,
|
||||
cols: Object.keys(rawData[0] || {}).length
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 3. 智能清洗数据
|
||||
// ========================================
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Cleaning data...');
|
||||
const cleanedData = intelligentCleanData(rawData);
|
||||
|
||||
if (cleanedData.length === 0) {
|
||||
throw new Error('Excel文件没有数据（或全部为空行）');
|
||||
}
|
||||
|
||||
const totalRows = cleanedData.length;
|
||||
const columns = Object.keys(cleanedData[0] || {});
|
||||
const totalCols = columns.length;
|
||||
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Data cleaned', {
|
||||
totalRows,
|
||||
totalCols,
|
||||
removedRows: rawData.length - cleanedData.length
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 4. 生成列名映射
|
||||
// ========================================
|
||||
const columnMapping = generateColumnMapping(columns);
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Column mapping generated', {
|
||||
mappings: columnMapping.length
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 5. 计算统计信息（优化算法）
|
||||
// ========================================
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Calculating data stats...');
|
||||
const dataStats = calculateDataStats(cleanedData, columns);
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Stats calculated', {
|
||||
columns: columns.length
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 6. 保存清洗后的数据到 OSS（避免重复计算）
|
||||
// ========================================
|
||||
const cleanDataKey = `${fileKey}_clean.json`;
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Saving clean data to OSS', { cleanDataKey });
|
||||
|
||||
// 将清洗后的数据序列化并上传
|
||||
const cleanDataBuffer = Buffer.from(JSON.stringify(cleanedData), 'utf-8');
|
||||
await storage.upload(cleanDataKey, cleanDataBuffer);
|
||||
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Clean data saved', {
|
||||
size: `${(cleanDataBuffer.length / 1024).toFixed(2)} KB`,
|
||||
rows: totalRows,
|
||||
cols: totalCols,
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ========================================
|
||||
// 7. 更新 Session（填充解析结果 + cleanDataKey）
|
||||
// ========================================
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] Updating session', { sessionId });
|
||||
await prisma.dcToolCSession.update({
|
||||
where: { id: sessionId },
|
||||
data: {
|
||||
cleanDataKey, // ✅ 保存 clean data 的 key
|
||||
totalRows,
|
||||
totalCols,
|
||||
columns,
|
||||
columnMapping: JSON.parse(JSON.stringify(columnMapping)),
|
||||
dataStats: JSON.parse(JSON.stringify(dataStats)),
|
||||
updatedAt: new Date(),
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] ✅ Excel parse completed', {
|
||||
jobId: job.id,
|
||||
sessionId,
|
||||
totalRows,
|
||||
totalCols,
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.log('\n✅ Excel解析完成:');
|
||||
console.log(` Session ID: ${sessionId}`);
|
||||
console.log(` 数据: ${totalRows}行 × ${totalCols}列`);
|
||||
console.log(` 统计信息: ${columns.length}列`);
|
||||
|
||||
return {
|
||||
sessionId,
|
||||
totalRows,
|
||||
totalCols,
|
||||
success: true,
|
||||
};
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
logger.error('[parseExcelWorker] ❌ Excel parse failed', {
|
||||
jobId: job.id,
|
||||
sessionId,
|
||||
error: error.message,
|
||||
stack: error.stack,
|
||||
});
|
||||
|
||||
console.error(`\n❌ Excel解析失败: ${error.message}`);
|
||||
|
||||
// 抛出错误，让 pg-boss 处理重试
|
||||
throw error;
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info('[parseExcelWorker] ✅ Worker registered: dc_toolc_parse_excel');
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 智能数据清洗（三阶段：边界检测 → 精确清洗 → 安全阀）
|
||||
*
|
||||
* 复用 SessionService 的逻辑
|
||||
*/
|
||||
function intelligentCleanData(data: any[]): any[] {
|
||||
if (data.length === 0) {
|
||||
return data;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const allColumns = Object.keys(data[0] || {});
|
||||
const originalRows = data.length;
|
||||
const originalCols = allColumns.length;
|
||||
|
||||
logger.info(`[intelligentCleanData] 原始数据: ${originalRows}行 × ${originalCols}列`);
|
||||
|
||||
// 阶段1：边界检测
|
||||
let rightBoundary = 0;
|
||||
for (let i = allColumns.length - 1; i >= 0; i--) {
|
||||
const col = allColumns[i];
|
||||
const hasData = data.some(row => isValidValue(row[col]));
|
||||
if (hasData) {
|
||||
rightBoundary = i + 1;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (rightBoundary === 0) {
|
||||
logger.warn('[intelligentCleanData] 所有列都为空');
|
||||
return [];
|
||||
}
|
||||
|
||||
const columnsInBoundary = allColumns.slice(0, rightBoundary);
|
||||
const trimmedCols = originalCols - rightBoundary;
|
||||
|
||||
if (trimmedCols > 0) {
|
||||
logger.info(
|
||||
`[intelligentCleanData] 边界检测: 裁剪${trimmedCols}列右侧空列（${((trimmedCols / originalCols) * 100).toFixed(1)}%）`
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 阶段2：精确清洗
|
||||
const validColumns = columnsInBoundary.filter(col => {
|
||||
return data.some(row => isValidValue(row[col]));
|
||||
});
|
||||
|
||||
let cleanedData = data.map(row => {
|
||||
const cleanedRow: any = {};
|
||||
validColumns.forEach(col => {
|
||||
cleanedRow[col] = row[col];
|
||||
});
|
||||
return cleanedRow;
|
||||
});
|
||||
|
||||
cleanedData = cleanedData.filter(row => {
|
||||
const values = Object.values(row);
|
||||
return values.some(v => isValidValue(v));
|
||||
});
|
||||
|
||||
const finalRows = cleanedData.length;
|
||||
const finalCols = validColumns.length;
|
||||
const totalCells = finalRows * finalCols;
|
||||
|
||||
// 阶段3：安全阀
|
||||
const MAX_COLS = 3000;
|
||||
const MAX_CELLS = 5000000;
|
||||
|
||||
if (finalCols > MAX_COLS) {
|
||||
throw new Error(
|
||||
`文件列数过多（${finalCols}列），超过系统限制（${MAX_COLS}列）。\n建议：删除不必要的列或拆分文件`
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (totalCells > MAX_CELLS) {
|
||||
throw new Error(
|
||||
`文件规模过大（${finalRows}行 × ${finalCols}列 = ${totalCells.toLocaleString()}个单元格），` +
|
||||
`超过系统限制（${MAX_CELLS.toLocaleString()}个单元格）。\n建议：拆分为多个较小的文件`
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
`[intelligentCleanData] ✅ 清洗完成: ${originalRows}行×${originalCols}列 → ` +
|
||||
`${finalRows}行×${finalCols}列（最终${totalCells.toLocaleString()}个单元格）`
|
||||
);
|
||||
|
||||
return cleanedData;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 判断是否为有效值（非空）
|
||||
*/
|
||||
function isValidValue(value: any): boolean {
|
||||
if (value === null || value === undefined || value === '') {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
if (value === 'NA' || value === 'N/A' || value === 'n/a') {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
if (typeof value === 'string' && value.trim() === '') {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 生成列名映射
|
||||
*/
|
||||
function generateColumnMapping(columns: string[]): Array<{
|
||||
originalName: string;
|
||||
safeName: string;
|
||||
displayName: string;
|
||||
}> {
|
||||
return columns.map((col, index) => {
|
||||
// 生成安全列名（移除特殊字符）
|
||||
let safeName = col
|
||||
.replace(/[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9_]/g, '_') // 替换特殊字符为下划线
|
||||
.replace(/^_+|_+$/g, '') // 移除首尾下划线
|
||||
.replace(/_+/g, '_'); // 合并连续下划线
|
||||
|
||||
// 如果列名为空或以数字开头，添加前缀
|
||||
if (!safeName || /^\d/.test(safeName)) {
|
||||
safeName = `col_${index + 1}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
originalName: col,
|
||||
safeName,
|
||||
displayName: col,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 计算数据统计信息（优化版本）
|
||||
*/
|
||||
function calculateDataStats(data: any[], columns: string[]): any {
|
||||
const columnStats = columns.map((colName) => {
|
||||
let totalCount = 0;
|
||||
let missingCount = 0;
|
||||
const uniqueValues = new Set<any>();
|
||||
const numericValues: number[] = [];
|
||||
|
||||
// 单次遍历收集所有统计数据
|
||||
for (const row of data) {
|
||||
totalCount++;
|
||||
const value = row[colName];
|
||||
|
||||
if (value === null || value === undefined || value === '' || value === 'NA' || value === 'N/A' || value === 'n/a') {
|
||||
missingCount++;
|
||||
} else {
|
||||
uniqueValues.add(value);
|
||||
const num = Number(value);
|
||||
if (!isNaN(num) && isFinite(num)) {
|
||||
numericValues.push(num);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const missingRate = totalCount > 0 ? (missingCount / totalCount) * 100 : 0;
|
||||
const uniqueCount = uniqueValues.size;
|
||||
|
||||
// 数据类型推断
|
||||
let dataType = 'string';
|
||||
if (numericValues.length > totalCount * 0.5) {
|
||||
dataType = 'numeric';
|
||||
} else if (uniqueCount < 10) {
|
||||
dataType = 'categorical';
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 数值统计（只对数值类型）
|
||||
let mean: number | null = null;
|
||||
let median: number | null = null;
|
||||
|
||||
if (dataType === 'numeric' && numericValues.length > 0) {
|
||||
mean = numericValues.reduce((sum, val) => sum + val, 0) / numericValues.length;
|
||||
|
||||
// 中位数计算（原地排序）
|
||||
numericValues.sort((a, b) => a - b);
|
||||
const mid = Math.floor(numericValues.length / 2);
|
||||
median =
|
||||
numericValues.length % 2 === 0
|
||||
? (numericValues[mid - 1] + numericValues[mid]) / 2
|
||||
: numericValues[mid];
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
name: colName,
|
||||
missingCount,
|
||||
missingRate: Math.round(missingRate * 10) / 10,
|
||||
uniqueCount,
|
||||
dataType,
|
||||
mean: mean !== null ? Math.round(mean * 100) / 100 : null,
|
||||
median: median !== null ? Math.round(median * 100) / 100 : null,
|
||||
};
|
||||
});
|
||||
|
||||
return {
|
||||
totalRows: data.length,
|
||||
columnStats,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -388,3 +388,5 @@ SET session_replication_role = 'origin';
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -90,3 +90,5 @@ WHERE key = 'verify_test';
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -233,3 +233,5 @@ verifyDatabase()
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
2
backend/src/types/global.d.ts
vendored
2
backend/src/types/global.d.ts
vendored
@@ -23,3 +23,5 @@ export {}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -43,6 +43,8 @@ Write-Host "✅ 完成！" -ForegroundColor Green
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -333,3 +333,5 @@ runAdvancedTests().catch(error => {
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -397,5 +397,7 @@ runAllTests()
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -356,4 +356,6 @@ runAllTests()
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -141,3 +141,5 @@ Set-Location ..
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,10 +1,10 @@
|
||||
# AIclinicalresearch 系统当前状态与开发指南
|
||||
|
||||
> **文档版本：** v1.9
|
||||
> **文档版本：** v2.0
|
||||
> **创建日期：** 2025-11-28
|
||||
> **维护者：** 开发团队
|
||||
> **最后更新：** 2025-12-21
|
||||
> **重大进展：** ✨ **DC模块多指标转换功能上线（方向1+2）** - 医学研究专用的重复测量数据转换工具
|
||||
> **最后更新：** 2025-12-22
|
||||
> **重大进展：** 🏆 **DC Tool C Postgres-Only异步架构改造完成** - 性能提升99%，异步任务处理标准建立
|
||||
> **文档目的：** 快速了解系统当前状态，为新AI助手提供上下文
|
||||
|
||||
---
|
||||
@@ -40,7 +40,7 @@
|
||||
| **AIA** | AI智能问答 | 10+专业智能体（选题评价、PICO梳理等） | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ 已完成 | P1 |
|
||||
| **PKB** | 个人知识库 | RAG问答、私人文献库 | ⭐⭐⭐ | ✅ 已完成 | P1 |
|
||||
| **ASL** | AI智能文献 | 文献筛选、Meta分析、证据图谱 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 🚧 **正在开发** | **P0** |
|
||||
| **DC** | 数据清洗整理 | ETL + 医学NER（百万行级数据） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ **Tool B完成 + Tool C 99%（7个功能+NA处理+Pivot优化+UX重大改进+多指标转换）** | **P0** |
|
||||
| **DC** | 数据清洗整理 | ETL + 医学NER（百万行级数据） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ **Tool B完成 + Tool C 99%（异步架构+性能优化-99%+多指标转换+7大功能）** | **P0** |
|
||||
| **SSA** | 智能统计分析 | 队列/预测模型/RCT分析 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 📋 规划中 | P2 |
|
||||
| **ST** | 统计分析工具 | 100+轻量化统计工具 | ⭐⭐⭐⭐ | 📋 规划中 | P2 |
|
||||
| **RVW** | 稿件审查系统 | 方法学评估、审稿流程 | ⭐⭐⭐⭐ | 📋 规划中 | P3 |
|
||||
|
||||
587
docs/02-通用能力层/Postgres-Only异步任务处理指南.md
Normal file
587
docs/02-通用能力层/Postgres-Only异步任务处理指南.md
Normal file
@@ -0,0 +1,587 @@
|
||||
# Postgres-Only 异步任务处理指南
|
||||
|
||||
> **文档版本：** v1.0
|
||||
> **创建日期：** 2025-12-22
|
||||
> **维护者：** 平台架构团队
|
||||
> **适用场景：** 长时间任务（>30秒）、大文件处理、后台Worker
|
||||
> **参考实现：** DC Tool C Excel解析、ASL文献筛选、DC Tool B数据提取
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📋 概述
|
||||
|
||||
本文档基于 **DC Tool C Excel解析功能** 的完整实践，总结 Postgres-Only 架构下异步任务处理的标准模式。
|
||||
|
||||
### 核心价值
|
||||
|
||||
1. ✅ **避免HTTP超时**：上传接口3秒返回，解析在后台完成（30-60秒）
|
||||
2. ✅ **用户体验优秀**：实时进度反馈，不需要傻等
|
||||
3. ✅ **符合云原生规范**：Platform-Only模式，pg-boss队列
|
||||
4. ✅ **性能优化**：clean data缓存，避免重复计算（-99%耗时）
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🏗️ 架构设计
|
||||
|
||||
### 三层架构
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 前端层（React + React Query） │
|
||||
│ - 上传文件（立即返回 sessionId + jobId） │
|
||||
│ - 轮询状态（useQuery + refetchInterval，自动串行） │
|
||||
│ - 监听 status='ready'，加载数据 │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
↓ HTTP
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 后端层（Fastify + Prisma） │
|
||||
│ - 快速上传到 OSS（2-3秒） │
|
||||
│ - 创建 Session（状态：processing） │
|
||||
│ - 推送任务到 pg-boss（立即返回） │
|
||||
│ - 提供状态查询 API │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
↓ pg-boss
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Worker层（pg-boss + Platform层） │
|
||||
│ - 从队列取任务（自动串行） │
|
||||
│ - 执行耗时操作（解析、清洗、统计） │
|
||||
│ - 保存结果（clean data 到 OSS） │
|
||||
│ - 更新 Session（填充元数据） │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🚀 完整实施步骤
|
||||
|
||||
### 步骤1：数据库Schema设计
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
// 业务表只存业务信息，不存任务管理信息
|
||||
model YourBusinessTable {
|
||||
id String @id
|
||||
userId String
|
||||
fileKey String // OSS原始文件
|
||||
|
||||
// ✅ 性能优化：保存处理结果
|
||||
cleanDataKey String? // 清洗/处理后的数据（避免重复计算）
|
||||
|
||||
// 数据元信息（异步填充）
|
||||
totalRows Int?
|
||||
totalCols Int?
|
||||
columns Json?
|
||||
|
||||
// 时间戳
|
||||
createdAt DateTime
|
||||
updatedAt DateTime
|
||||
expiresAt DateTime
|
||||
|
||||
@@schema("your_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**关键点**：
|
||||
- ❌ 不要添加 `status`、`progress`、`errorMessage` 等任务管理字段
|
||||
- ✅ 这些字段由 pg-boss 的 `job` 表管理
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤2：Service层 - 快速上传+推送任务
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// backend/src/modules/your-module/services/YourService.ts
|
||||
|
||||
import { storage } from '@/common/storage';
|
||||
import { jobQueue } from '@/common/jobs';
|
||||
import { prisma } from '@/config/database';
|
||||
|
||||
export class YourService {
|
||||
/**
|
||||
* 创建任务并推送到队列（Postgres-Only架构）
|
||||
*
|
||||
* ✅ Platform-Only 模式：
|
||||
* - 立即上传文件到 OSS
|
||||
* - 创建业务记录（元数据为null）
|
||||
* - 推送任务到队列
|
||||
* - 立即返回（不阻塞请求）
|
||||
*/
|
||||
async createTask(userId: string, fileName: string, fileBuffer: Buffer) {
|
||||
// 1. 验证文件
|
||||
if (fileBuffer.length > MAX_FILE_SIZE) {
|
||||
throw new Error('文件太大');
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. ⚡ 立即上传到 OSS（2-3秒）
|
||||
const fileKey = `path/${userId}/${Date.now()}-${fileName}`;
|
||||
await storage.upload(fileKey, fileBuffer);
|
||||
|
||||
// 3. ⚡ 创建业务记录（元数据为null，等Worker填充）
|
||||
const record = await prisma.yourTable.create({
|
||||
data: {
|
||||
userId,
|
||||
fileName,
|
||||
fileKey,
|
||||
// ⚠️ 处理结果字段为 null
|
||||
totalRows: null,
|
||||
columns: null,
|
||||
expiresAt: new Date(Date.now() + 10 * 60 * 1000),
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 4. ⚡ 推送任务到 pg-boss（Platform-Only）
|
||||
const job = await jobQueue.push('your_module_process', {
|
||||
recordId: record.id,
|
||||
fileKey,
|
||||
userId,
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 5. ⚡ 立即返回（总耗时<3秒）
|
||||
return {
|
||||
...record,
|
||||
jobId: job.id, // ✅ 返回 jobId 供前端轮询
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤3：Worker层 - 后台处理
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// backend/src/modules/your-module/workers/yourWorker.ts
|
||||
|
||||
import { jobQueue } from '@/common/jobs';
|
||||
import { storage } from '@/common/storage';
|
||||
import { prisma } from '@/config/database';
|
||||
import { logger } from '@/common/logging';
|
||||
|
||||
interface YourJob {
|
||||
recordId: string;
|
||||
fileKey: string;
|
||||
userId: string;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 注册 Worker 到队列
|
||||
*/
|
||||
export function registerYourWorker() {
|
||||
logger.info('[YourWorker] Registering worker');
|
||||
|
||||
// ⚠️ 队列名称：只能用字母、数字、下划线、连字符
|
||||
jobQueue.process<YourJob>('your_module_process', async (job) => {
|
||||
const { recordId, fileKey } = job.data;
|
||||
|
||||
logger.info('[YourWorker] Processing job', { jobId: job.id, recordId });
|
||||
|
||||
try {
|
||||
// 1. 从 OSS 下载文件
|
||||
const buffer = await storage.download(fileKey);
|
||||
|
||||
// 2. 执行耗时操作（解析、处理、计算）
|
||||
const result = await yourLongTimeProcess(buffer);
|
||||
const { processedData, totalRows, columns } = result;
|
||||
|
||||
// 3. ✅ 保存处理结果到 OSS（避免重复计算）
|
||||
const cleanDataKey = `${fileKey}_clean.json`;
|
||||
const cleanDataBuffer = Buffer.from(JSON.stringify(processedData), 'utf-8');
|
||||
await storage.upload(cleanDataKey, cleanDataBuffer);
|
||||
|
||||
logger.info('[YourWorker] Clean data saved', {
|
||||
size: `${(cleanDataBuffer.length / 1024).toFixed(2)} KB`
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 4. 更新业务记录（填充元数据）
|
||||
await prisma.yourTable.update({
|
||||
where: { id: recordId },
|
||||
data: {
|
||||
cleanDataKey, // ✅ 保存 clean data 位置
|
||||
totalRows,
|
||||
columns,
|
||||
updatedAt: new Date(),
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info('[YourWorker] ✅ Job completed', { jobId: job.id });
|
||||
|
||||
return { success: true, recordId, totalRows };
|
||||
} catch (error: any) {
|
||||
logger.error('[YourWorker] ❌ Job failed', {
|
||||
jobId: job.id,
|
||||
error: error.message
|
||||
});
|
||||
throw error; // 让 pg-boss 处理重试
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
logger.info('[YourWorker] ✅ Worker registered: your_module_process');
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤4：Controller层 - 状态查询API
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// backend/src/modules/your-module/controllers/YourController.ts
|
||||
|
||||
import { jobQueue } from '@/common/jobs';
|
||||
|
||||
export class YourController {
|
||||
/**
|
||||
* 获取任务状态（Platform-Only模式）
|
||||
*
|
||||
* GET /api/v1/your-module/tasks/:id/status
|
||||
* Query: jobId (可选)
|
||||
*/
|
||||
async getTaskStatus(request, reply) {
|
||||
const { id: recordId } = request.params;
|
||||
const { jobId } = request.query;
|
||||
|
||||
// 1. 查询业务记录
|
||||
const record = await prisma.yourTable.findUnique({
|
||||
where: { id: recordId }
|
||||
});
|
||||
|
||||
if (!record) {
|
||||
return reply.code(404).send({ success: false, error: '记录不存在' });
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 判断状态
|
||||
// - 如果 totalRows 不为 null，说明处理完成
|
||||
// - 否则查询 job 状态
|
||||
if (record.totalRows !== null) {
|
||||
return reply.send({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
recordId,
|
||||
status: 'ready', // ✅ 处理完成
|
||||
progress: 100,
|
||||
record,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3. 处理中，查询 pg-boss
|
||||
if (!jobId) {
|
||||
return reply.send({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
recordId,
|
||||
status: 'processing',
|
||||
progress: 50,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 从 pg-boss 查询 job 状态
|
||||
const job = await jobQueue.getJob(jobId);
|
||||
|
||||
const status = job?.status === 'completed' ? 'ready' :
|
||||
job?.status === 'failed' ? 'error' : 'processing';
|
||||
|
||||
const progress = status === 'ready' ? 100 :
|
||||
status === 'error' ? 0 : 70;
|
||||
|
||||
return reply.send({
|
||||
success: true,
|
||||
data: {
|
||||
recordId,
|
||||
jobId,
|
||||
status,
|
||||
progress,
|
||||
record,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤5：前端 - React Query 轮询
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// frontend-v2/src/modules/your-module/hooks/useTaskStatus.ts
|
||||
|
||||
import { useQuery } from '@tanstack/react-query';
|
||||
import * as api from '../api';
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 任务状态轮询 Hook
|
||||
*
|
||||
* 特点：
|
||||
* - 自动串行轮询（React Query 内置防并发）
|
||||
* - 自动清理（组件卸载时停止）
|
||||
* - 条件停止（完成/失败时自动停止）
|
||||
*/
|
||||
export function useTaskStatus({
|
||||
recordId,
|
||||
jobId,
|
||||
enabled = true,
|
||||
}) {
|
||||
const { data, isLoading, error } = useQuery({
|
||||
queryKey: ['taskStatus', recordId, jobId],
|
||||
queryFn: () => api.getTaskStatus(recordId, jobId),
|
||||
enabled: enabled && !!recordId && !!jobId,
|
||||
refetchInterval: (query) => {
|
||||
const status = query.state.data?.data?.status;
|
||||
|
||||
// ✅ 完成或失败时停止轮询
|
||||
if (status === 'ready' || status === 'error') {
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ✅ 处理中时每2秒轮询（自动串行）
|
||||
return 2000;
|
||||
},
|
||||
staleTime: 0, // 始终视为过时，确保轮询
|
||||
retry: 1,
|
||||
});
|
||||
|
||||
const statusInfo = data?.data;
|
||||
const status = statusInfo?.status || 'processing';
|
||||
const progress = statusInfo?.progress || 0;
|
||||
|
||||
return {
|
||||
status,
|
||||
progress,
|
||||
isReady: status === 'ready',
|
||||
isError: status === 'error',
|
||||
isLoading,
|
||||
error,
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 步骤6：前端组件 - 使用Hook
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// frontend-v2/src/modules/your-module/pages/YourPage.tsx
|
||||
|
||||
import { useTaskStatus } from '../hooks/useTaskStatus';
|
||||
|
||||
const YourPage = () => {
|
||||
const [pollingInfo, setPollingInfo] = useState<{
|
||||
recordId: string;
|
||||
jobId: string;
|
||||
} | null>(null);
|
||||
|
||||
// ✅ 使用 React Query Hook 自动轮询
|
||||
const { status, progress, isReady } = useTaskStatus({
|
||||
recordId: pollingInfo?.recordId || null,
|
||||
jobId: pollingInfo?.jobId || null,
|
||||
enabled: !!pollingInfo,
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ✅ 监听状态变化
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
if (isReady && pollingInfo) {
|
||||
console.log('✅ 处理完成，加载数据');
|
||||
|
||||
// 停止轮询
|
||||
setPollingInfo(null);
|
||||
|
||||
// 加载数据
|
||||
loadData(pollingInfo.recordId);
|
||||
}
|
||||
}, [isReady, pollingInfo]);
|
||||
|
||||
// 上传文件
|
||||
const handleUpload = async (file) => {
|
||||
const result = await api.uploadFile(file);
|
||||
const { recordId, jobId } = result.data;
|
||||
|
||||
// ✅ 启动轮询（设置状态，React Query自动开始）
|
||||
setPollingInfo({ recordId, jobId });
|
||||
};
|
||||
|
||||
return (
|
||||
<div>
|
||||
{/* 进度条 */}
|
||||
{pollingInfo && (
|
||||
<div className="progress-bar">
|
||||
<div style={{ width: `${progress}%` }} />
|
||||
<span>{progress}%</span>
|
||||
</div>
|
||||
)}
|
||||
|
||||
{/* 上传按钮 */}
|
||||
<button onClick={() => handleUpload(file)}>上传</button>
|
||||
</div>
|
||||
);
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 关键技术点
|
||||
|
||||
### 1. 队列名称规范
|
||||
|
||||
**错误**：
|
||||
```typescript
|
||||
❌ 'asl:screening:batch' // 包含冒号，pg-boss不支持
|
||||
❌ 'dc.toolc.parse' // 包含点号，不推荐
|
||||
```
|
||||
|
||||
**正确**：
|
||||
```typescript
|
||||
✅ 'asl_screening_batch' // 下划线
|
||||
✅ 'dc_toolc_parse_excel' // 下划线
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2. Worker注册时机
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// backend/src/index.ts
|
||||
|
||||
await jobQueue.start(); // ← 必须先启动队列
|
||||
|
||||
registerYourWorker(); // ← 再注册 Worker
|
||||
registerOtherWorker();
|
||||
|
||||
// ✅ 等待3秒，确保异步注册完成
|
||||
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 3000));
|
||||
|
||||
logger.info('✅ All workers registered');
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3. clean data 缓存机制
|
||||
|
||||
**目的**：避免重复计算（性能提升99%）
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// Worker 保存 clean data
|
||||
const cleanDataKey = `${fileKey}_clean.json`;
|
||||
await storage.upload(cleanDataKey, JSON.stringify(processedData));
|
||||
|
||||
await prisma.update({
|
||||
where: { id },
|
||||
data: {
|
||||
cleanDataKey, // ← 记录位置
|
||||
totalRows,
|
||||
columns,
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Service 读取数据（优先 clean data）
|
||||
async getFullData(recordId) {
|
||||
const record = await prisma.findUnique({ where: { id: recordId } });
|
||||
|
||||
// ✅ 优先读取 clean data（<1秒）
|
||||
if (record.cleanDataKey) {
|
||||
const buffer = await storage.download(record.cleanDataKey);
|
||||
return JSON.parse(buffer.toString('utf-8'));
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ⚠️ Fallback：重新解析（兼容旧数据）
|
||||
const buffer = await storage.download(record.fileKey);
|
||||
return parseFile(buffer);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ⚠️ 重要：操作后要同步更新 clean data
|
||||
async saveProcessedData(recordId, newData) {
|
||||
const record = await getRecord(recordId);
|
||||
|
||||
// 覆盖原文件
|
||||
await storage.upload(record.fileKey, toExcel(newData));
|
||||
|
||||
// ✅ 同时更新 clean data
|
||||
if (record.cleanDataKey) {
|
||||
await storage.upload(record.cleanDataKey, JSON.stringify(newData));
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 更新元数据
|
||||
await prisma.update({ where: { id: recordId }, data: { ... } });
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4. React Query 轮询（推荐）
|
||||
|
||||
**优点**：
|
||||
- ✅ 自动串行（防并发风暴）
|
||||
- ✅ 自动去重（同一queryKey只有一个请求）
|
||||
- ✅ 自动清理（组件卸载时停止）
|
||||
- ✅ 条件停止（动态控制）
|
||||
|
||||
**不要使用 setInterval**：
|
||||
```typescript
|
||||
❌ const pollInterval = setInterval(() => {
|
||||
api.getStatus(); // 可能并发
|
||||
}, 2000);
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📊 性能对比
|
||||
|
||||
### DC Tool C 实际数据（3339行×151列文件）
|
||||
|
||||
| 指标 | 同步处理 | 异步处理 | 改善 |
|
||||
|------|---------|---------|------|
|
||||
| **上传耗时** | 47秒（阻塞） | 3秒（立即返回） | ✅ -94% |
|
||||
| **HTTP超时** | ❌ 经常超时 | ✅ 不会超时 | ✅ 100% |
|
||||
| **getPreviewData** | 43秒（重复解析） | 0.5秒（缓存） | ✅ -99% |
|
||||
| **getFullData** | 43秒（重复解析） | 0.5秒（缓存） | ✅ -99% |
|
||||
| **QuickAction操作** | 43秒 + Python | 0.5秒 + Python | ✅ -95% |
|
||||
| **并发请求** | 15+个 | 1个（串行） | ✅ -93% |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ⚠️ 常见问题
|
||||
|
||||
### Q1: Worker 注册了但不工作？
|
||||
|
||||
**检查**：
|
||||
- 队列名称是否包含冒号（`:`）？改为下划线（`_`）
|
||||
- 环境变量 `QUEUE_TYPE=pgboss` 是否设置？
|
||||
- Worker 注册是否在 `jobQueue.start()` 之后？
|
||||
|
||||
### Q2: 轮询风暴（多个并发请求）？
|
||||
|
||||
**解决**：使用 React Query，不要用 setInterval
|
||||
|
||||
### Q3: 导出数据不对（是原始数据）？
|
||||
|
||||
**原因**：`saveProcessedData` 没有更新 clean data
|
||||
**解决**：同时更新 fileKey 和 cleanDataKey
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📚 参考实现
|
||||
|
||||
| 模块 | Worker | 前端Hook | 文档 |
|
||||
|------|--------|---------|------|
|
||||
| **DC Tool C** | `parseExcelWorker.ts` | `useSessionStatus.ts` | 本指南基础 |
|
||||
| **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) |
|
||||
| **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) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ 检查清单
|
||||
|
||||
在实施异步任务前，请确认：
|
||||
|
||||
- [ ] 业务表只存业务信息（不包含 status 等字段）
|
||||
- [ ] 队列名称使用下划线（不含冒号）
|
||||
- [ ] 环境变量 `QUEUE_TYPE=pgboss` 已设置
|
||||
- [ ] Worker 在 `jobQueue.start()` 之后注册
|
||||
- [ ] 前端使用 React Query 轮询
|
||||
- [ ] Service 优先读取 clean data
|
||||
- [ ] saveProcessedData 同步更新 clean data
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**维护者**: 平台架构团队
|
||||
**最后更新**: 2025-12-22
|
||||
**文档状态**: ✅ 已完成
|
||||
|
||||
@@ -1260,6 +1260,8 @@ interface FulltextScreeningResult {
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -374,6 +374,8 @@ GET /api/v1/asl/fulltext-screening/tasks/:taskId/export
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -317,6 +317,8 @@ Linter错误：0个
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -476,6 +476,8 @@ Failed to open file '\\tmp\\extraction_service\\temp_10000_test.pdf'
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,8 +1,8 @@
|
||||
# 工具C（Tool C）- 科研数据编辑器 - 当前状态与开发指南
|
||||
|
||||
> **最后更新**: 2025-12-21
|
||||
> **当前版本**: Day 5-8 MVP + 功能按钮 + NA处理 + Pivot优化 + UX重大改进 + **多指标转换✅**
|
||||
> **开发进度**: Python微服务 ✅ | Session管理 ✅ | AI代码生成 ✅ | 前端完整 ✅ | 通用组件 ✅ | 功能按钮✅（7个）| NA处理✅ | Pivot优化✅ | UX优化✅ | **多指标转换✅（方向1+2）**
|
||||
> **最后更新**: 2025-12-22
|
||||
> **当前版本**: Day 5-10 MVP + 功能按钮 + NA处理 + Pivot优化 + UX重大改进 + 多指标转换 + **异步架构✅** + **性能优化✅**
|
||||
> **开发进度**: Python微服务 ✅ | Session管理 ✅ | AI代码生成 ✅ | 前端完整 ✅ | 通用组件 ✅ | 功能按钮✅（7个）| NA处理✅ | Pivot优化✅ | UX优化✅ | 多指标转换✅ | **Postgres-Only异步架构✅** | **性能优化✅（-99%）**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@@ -21,7 +21,113 @@
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ 已完成功能（Day 1-9）
|
||||
## ✅ 已完成功能（Day 1-10）
|
||||
|
||||
### 🏆 Day 10 Postgres-Only异步架构 + 性能优化（2025-12-22）✅
|
||||
|
||||
#### 1. 核心改造：文件上传异步处理架构
|
||||
|
||||
**问题背景**：
|
||||
- ❌ 大文件（3339行×151列，4MB）上传超时（47秒 > 30秒限制）
|
||||
- ❌ 后端同步解析导致HTTP请求阻塞
|
||||
- ❌ getPreviewData/getFullData 每次重复解析（耗时43秒）
|
||||
- ❌ 用户体验差：长时间等待，无进度反馈
|
||||
|
||||
**解决方案：Postgres-Only 异步架构**
|
||||
|
||||
| 架构层 | 实现 | 耗时 | 改善 |
|
||||
|-------|------|------|------|
|
||||
| **上传接口** | 快速上传OSS + 推送队列 + 立即返回 | 3秒 | ✅ -94%（47→3秒） |
|
||||
| **Worker处理** | pg-boss异步解析 + 保存clean data | 53秒 | 后台执行 |
|
||||
| **前端轮询** | React Query智能轮询 + 进度条 | 实时反馈 | 体验优秀 |
|
||||
| **数据读取** | 优先读取clean data缓存 | 0.5秒 | ✅ -99%（43→0.5秒） |
|
||||
|
||||
#### 2. 技术实现
|
||||
|
||||
**2.1 Prisma Schema改动**
|
||||
```prisma
|
||||
model DcToolCSession {
|
||||
// 新增字段
|
||||
cleanDataKey String? // 清洗后的数据（避免重复计算）
|
||||
|
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// 字段改为可选（异步填充）
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totalRows Int?
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totalCols Int?
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columns Json?
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}
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```
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**2.2 后端异步架构**
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- ✅ SessionService.createSession：上传OSS + 推送任务（<3秒）
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- ✅ parseExcelWorker：后台解析 + 保存clean data（53秒）
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- ✅ SessionController.getSessionStatus：状态查询API（轮询用）
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||||
- ✅ SessionService.getPreviewData：优先读clean data（0.5秒）
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||||
- ✅ SessionService.getFullData：优先读clean data（0.5秒）
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||||
- ✅ SessionService.saveProcessedData：同步更新clean data
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**2.3 前端React Query轮询**
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- ✅ useSessionStatus Hook：智能轮询（自动串行、防并发）
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- ✅ 进度条UI：实时显示0-100%
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||||
- ✅ useEffect监听：status='ready'时自动加载数据
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**2.4 性能优化**
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||||
- ✅ 智能清洗算法：边界检测 + 安全阀（3000列、500万单元格限制）
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- ✅ 轻量级验证：validateFile不做完整解析（<1秒）
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- ✅ clean data缓存：Worker保存，所有操作复用
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#### 3. 关键技术突破
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| 技术点 | 问题 | 解决方案 |
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|-------|------|---------|
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| 幽灵列 | 16384列中只有151列有效 | 边界检测算法，裁剪右侧空列 |
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| 幽灵行 | 格式污染导致虚高 | 过滤全空行 |
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| 队列名称 | `asl:screening:batch` 不合法 | 改为 `asl_screening_batch`（下划线） |
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| 轮询风暴 | 同时15+并发请求 | React Query自动串行 |
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||||
| 重复计算 | 每次操作重新解析（43秒） | clean data缓存复用（0.5秒） |
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| MemoryQueue | 不支持异步持久化 | 环境变量 `QUEUE_TYPE=pgboss` |
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#### 4. 性能提升对比
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**单次操作**：
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```
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上传+预览：96秒 → 53.5秒（-44%）
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筛选操作：44秒 → 2.5秒（-94%）
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Pivot操作：45秒 → 2.5秒（-94%）
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并发请求：15+个 → 1个（-93%）
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```
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**完整工作流（上传+7次操作）**：
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```
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之前：96秒 + 44秒×7 = 404秒（6.7分钟）
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现在：53秒 + 2.5秒×7 = 70.5秒（1.2分钟）
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改善：-83%
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```
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#### 5. 代码统计
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| 文件类型 | 新增/修改 | 代码量 |
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|---------|---------|--------|
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| **Worker** | parseExcelWorker.ts（新建） | ~410行 |
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| **Hook** | useSessionStatus.ts（新建） | ~90行 |
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| **后端修改** | SessionService/Controller | ~200行 |
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| **前端修改** | index.tsx（重构轮询） | ~100行 |
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| **数据库** | clean_data_key字段 | 1字段 |
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| **文档** | 异步任务处理指南 | ~588行 |
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| **总计** | | **~1388行** |
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#### 6. 测试验证
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| 测试场景 | 结果 | 说明 |
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|---------|------|------|
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| 11KB小文件 | ✅ 通过 | 3秒上传 + 数据加载 |
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| 4MB大文件（3339×151） | ✅ 通过 | 不再超时，数据正确 |
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| 16384列幽灵列文件 | ✅ 通过 | 智能裁剪到151列 |
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| 轮询机制 | ✅ 通过 | 单个串行请求，无并发 |
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| clean data缓存 | ✅ 通过 | getPreviewData 0.5秒 |
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| 7大功能性能 | ✅ 通过 | 每次操作2-3秒 |
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| 导出功能 | ✅ 通过 | 导出处理后的数据 |
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### 🎉 Day 9 多指标转换功能（2025-12-21）✅
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@@ -1,10 +1,10 @@
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# DC数据清洗整理模块 - 当前状态与开发指南
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> **文档版本：** v3.3
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||||
> **文档版本：** v3.4
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> **创建日期：** 2025-11-28
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> **维护者：** DC模块开发团队
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> **最后更新：** 2025-12-21 ✨ **多指标转换功能上线！**
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> **重大里程碑：** Tool C MVP完成 + Tool B Postgres-Only架构改造 + **Tool C多指标转换（方向1+2）**
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||||
> **最后更新：** 2025-12-22 🏆 **Tool C异步架构+性能优化完成！**
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||||
> **重大里程碑：** Tool C Postgres-Only异步架构改造 + 性能优化（-99%）+ 多指标转换
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||||
> **文档目的：** 反映模块真实状态，记录开发历程
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@@ -67,10 +67,10 @@ DC数据清洗整理模块提供4个智能工具，帮助研究人员清洗、
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||||
- ✅ 断点续传支持（支持长时间提取任务）
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||||
- ✅ Platform层统一管理（job.data存储）
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||||
- ✅ Worker注册（extractionWorker.ts）
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||||
- ✅ **Tool C 完整实现**（2025-12-06 ~ 2025-12-21）：
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||||
- ✅ Python微服务（~2400行，Day 1 + NA处理优化 + 全量数据处理 + 多指标转换）
|
||||
- ✅ Node.js后端（~3600行，Day 2-3，Day 5-8增强 + 全量返回 + 多指标转换）
|
||||
- ✅ 前端界面（~4500行，Day 4-8，筛选/行号/滚动条/全量加载 + 多指标转换）
|
||||
- ✅ **Tool C 完整实现**（2025-12-06 ~ 2025-12-22）：
|
||||
- ✅ Python微服务（~2400行，Day 1 + NA处理优化 + 多指标转换）
|
||||
- ✅ Node.js后端（~3900行，Day 2-3 + Day 5-10 + 异步架构 + Worker）
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||||
- ✅ 前端界面（~4500行，Day 4-10 + React Query轮询 + 进度条）
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||||
- ✅ **通用 Chat 组件**（~968行，Day 5）🎉
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||||
- ✅ 7个功能按钮（Day 6）
|
||||
- ✅ NA处理优化（4个功能，Day 7）
|
||||
@@ -78,7 +78,9 @@ DC数据清洗整理模块提供4个智能工具，帮助研究人员清洗、
|
||||
- ✅ 计算列方案B（安全列名映射，Day 7-8）
|
||||
- ✅ **UX重大改进**（列头筛选/行号/滚动条修复/全量数据，Day 8）
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||||
- ✅ **多指标转换**（方向1+2，智能分组，原始顺序保持，Day 9）
|
||||
- **总计：~14528行** | **完成度：99%**
|
||||
- ✅ **Postgres-Only异步架构**（上传不超时，Worker后台处理，Day 10）
|
||||
- ✅ **性能优化**（clean data缓存，-99%耗时，Day 10）
|
||||
- **总计：~16500行** | **完成度：99%**
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||||
- **重大成就**：
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||||
- 🎉 **前端通用能力层建设完成**
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||||
- ✨ 基于 Ant Design X 的 Chat 组件库
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@@ -544,4 +544,6 @@ df['creatinine'] = pd.to_numeric(df['creatinine'], errors='coerce')
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@@ -383,3 +383,5 @@ npm run dev
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@@ -959,4 +959,6 @@ export const aiController = new AIController();
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@@ -1293,4 +1293,6 @@ npm install react-markdown
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@@ -202,3 +202,5 @@ FMA___基线 | FMA___1个月 | FMA___2个月
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@@ -360,3 +360,5 @@ formula = "FMA总分（0-100） / 100"
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@@ -194,3 +194,5 @@ async handleFillnaMice(request, reply) {
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@@ -166,3 +166,5 @@ method: 'mean' | 'median' | 'mode' | 'constant' | 'ffill' | 'bfill'
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@@ -313,6 +313,8 @@ Changes:
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@@ -386,5 +386,7 @@ cd path; command
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@@ -615,5 +615,7 @@ import { logger } from '../../../../common/logging/index.js';
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@@ -621,3 +621,5 @@ Content-Length: 45234
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@@ -272,4 +272,6 @@ Response:
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@@ -425,4 +425,6 @@ Response:
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@@ -419,4 +419,6 @@ import { ChatContainer } from '@/shared/components/Chat';
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@@ -329,4 +329,6 @@ const initialMessages = defaultMessages.length > 0 ? defaultMessages : [{
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@@ -369,4 +369,6 @@ python main.py
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@@ -617,4 +617,6 @@ http://localhost:5173/data-cleaning/tool-c
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@@ -227,4 +227,6 @@ Day 5 (6-8小时):
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@@ -403,6 +403,8 @@ Docs: docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/06-开发记录/DC模块重建
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@@ -378,6 +378,8 @@ const mockAssets: Asset[] = [
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@@ -362,6 +362,8 @@ frontend-v2/src/modules/dc/
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@@ -322,6 +322,8 @@
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@@ -276,6 +276,8 @@ ConflictDetectionService // 冲突检测（字段级对比）
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@@ -325,6 +325,8 @@
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@@ -288,6 +288,8 @@
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@@ -352,6 +352,8 @@
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@@ -440,6 +440,8 @@ Tool B后端代码**100%复用**了平台通用能力层，无任何重复开发
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@@ -286,6 +286,8 @@
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@@ -217,6 +217,8 @@ $ node scripts/check-dc-tables.mjs
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@@ -450,6 +450,8 @@ ${fields.map((f, i) => `${i + 1}. ${f.name}：${f.desc}`).join('\n')}
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@@ -217,6 +217,9 @@ export async function getTaskProgress(req, res) {
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- 用户体验更好
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- 支持批量任务
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**✨ 完整实践参考**：
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详见 [Postgres-Only异步任务处理指南](../02-通用能力层/Postgres-Only异步任务处理指南.md)（基于DC Tool C完整实践）
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### 5. 日志输出 ✅
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@@ -860,3 +860,5 @@ ACR镜像仓库：
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@@ -471,3 +471,5 @@ NAT网关成本¥100/月，对初创团队是一笔开销
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@@ -376,3 +376,5 @@ curl http://你的SAE地址:3001/health
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@@ -708,3 +708,5 @@ const job = await queue.getJob(jobId);
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@@ -475,3 +475,5 @@ processLiteraturesInBackground(task.id, projectId, testLiteratures);
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@@ -952,3 +952,5 @@ ROI = (¥22,556 - ¥144) / ¥144 × 100% = 15,564%
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@@ -1009,3 +1009,5 @@ Redis 实例：￥500/月
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@@ -466,4 +466,6 @@ import { ChatContainer } from '@/shared/components/Chat';
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@@ -30,3 +30,5 @@ __version__ = '1.0.0'
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@@ -163,3 +163,5 @@ def get_missing_summary(df: pd.DataFrame) -> dict:
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@@ -123,3 +123,5 @@ def apply_filter(
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@@ -287,3 +287,5 @@ def get_unpivot_preview(
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@@ -295,5 +295,7 @@ if __name__ == "__main__":
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@@ -61,5 +61,7 @@ except Exception as e:
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@@ -41,5 +41,7 @@ except Exception as e:
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@@ -529,6 +529,8 @@ export default FulltextDetailDrawer;
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@@ -128,6 +128,8 @@ export function useFulltextResults({
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@@ -91,6 +91,8 @@ export function useFulltextTask({
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Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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