# 分布式 Fan-out 任务模式开发指南

> **版本：** v1.2（逐行级审查修正：乐观锁释放 + Sweeper updatedAt + 空集合守卫 + pg_notify 参数化）  
> **创建日期：** 2026-02-23  
> **定位：** 实战 Cookbook，开发时按需查阅  
> **互补文档：** `系统级异步架构风险剖析与演进技术蓝图.md`（Why）→ 本文（How）  
> **Postgres-Only 指南：** `Postgres-Only异步任务处理指南.md`（底层规范）  
> **首个试点：** ASL 工具 3 全文智能提取工作台（`docs/03-业务模块/ASL-AI智能文献/04-开发计划/08-工具3-*.md`）  
> **状态：** 🟡 设计阶段经验总结，待 ASL 工具 3 M1/M2 实战后升级为 v2.0

---

## 一、适用场景判断

| 维度 | Level 1：单体任务 | Level 2：Fan-out 任务 |
|------|-------------------|----------------------|
| **触发模式** | 1 触发 → 1 Worker → 结束 | 1 触发 → 1 Manager → N 个 Child Worker |
| **典型案例** | DC Tool C 解析 1 个 Excel | ASL 工具 3 批量提取 100 篇文献 |
| **失败代价** | 小（重跑 40 秒） | 极大（第 99 篇失败不应导致前 98 篇白做） |
| **并发挑战** | 无（单 Worker） | 高（N 个 Child 跨 Pod 竞争同一父任务计数器） |

**判断公式：** 如果你的任务是"1 次操作处理 N 个独立子项，且 N 可能 > 10"，就必须使用 Fan-out 模式。

---

## 二、核心架构：Manager + Child + Last Child Wins

```
┌─ API 层 ──────────────────────────────────┐
│  POST /tasks → 创建业务记录 → pgBoss.send │
│  (module_task_manager)                     │
└────────────────────────────────────────────┘
       ↓
┌─ Manager Job ─────────────────────────────┐
│  1. 读取 N 个子项                          │
│  1.5 🆕 if N=0 → 直接 completed + return  │
│  2. 快照外部依赖数据（防源头失踪）         │
│  3. for each → pgBoss.send(child_queue)    │
│  4. 派发完毕 → 退出（Fire-and-forget）     │
└────────────────────────────────────────────┘
       ↓ (N 个)
┌─ Child Job ───────────────────────────────┐
│  1. 乐观锁抢占（updateMany where status   │
│     = pending → processing）               │
│  2. 执行业务逻辑                           │
│  3. 事务内：更新子项 + 原子递增父任务计数   │
│  4. 判断 successCount + failedCount >=     │
│     totalCount → 翻转父任务 completed      │
│  5. 错误分级：致命 return / 临时 throw      │
└────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 三、8 项关键设计模式

### 模式 1：原子递增（禁止 Read-then-Write）

**问题：** 多个 Child 同时完成时，`count = count + 1` 的读写逻辑导致计数丢失。

```typescript
// ❌ 错误：Read-then-Write 反模式
const task = await prisma.task.findUnique({ where: { id } });
await prisma.task.update({ data: { successCount: task.successCount + 1 } });

// ✅ 正确：数据库级原子操作
const taskAfterUpdate = await prisma.task.update({
  where: { id: taskId },
  data: { successCount: { increment: 1 } },
});
```

Prisma 的 `{ increment: 1 }` 编译为 SQL `SET success_count = success_count + 1`，数据库行锁保证原子性。

**🚨 v1.1 补充：短事务原则（防行锁争用）**

> **场景推演：** 100 个极轻量 Child Job（缓存命中，瞬间完成）在不同 Pod 中几乎同时走到 `prisma.$transaction`。
> 这 100 个事务都需要对同一父任务行执行 `{ increment: 1 }`，PostgreSQL 在这一行上加排他行锁（Row-Level Lock）。
> 100 个并发请求排队等一把锁，极易触发 Lock wait timeout，大量本已成功的任务在最后一步报数据库错误。

**强制规范：**
- **绝不允许**在更新父任务的 `$transaction` 内发起任何网络请求或耗时操作
- 事务必须极度纯粹：更新子项(Result) + 递增父亲(Task)，确保事务在 **< 1ms** 内提交并释放行锁
- 高并发下若仍出现行锁超时，可在 Prisma 连接串中适当调大 `pool_timeout`

### 模式 2：Last Child Wins（终止器）

**问题：** Manager 派发完就退出，没有人负责把父任务从 `processing` 翻转为 `completed`。

**解法：** 每个 Child（无论成功还是失败）在原子递增后立即检查：

```typescript
if (taskAfterUpdate.successCount + taskAfterUpdate.failedCount >= taskAfterUpdate.totalCount) {
  await prisma.task.update({
    where: { id: taskId },
    data: { status: 'completed', completedAt: new Date() },
  });
  // 广播完成事件（如 NOTIFY）
}
```

**关键：** 成功路径和失败路径都必须有这段检查。漏掉任何一条路径，任务就可能永远卡在 `processing`。

**🚨 v1.1 补充：Sweeper 清道夫 — 应对进程硬崩溃（最危险场景）**

> **场景推演：** N=100，第 99 个 Child Worker 解析超大 PDF 触发 Node.js V8 OOM，或容器被云平台 SIGKILL。
> 进程瞬间蒸发，代码根本没有机会走到 `catch` 块。`failedCount` 永远不会 +1。
> pg-boss 虽然会在 `expireInMinutes` 后标记该 Job 为 failed，但业务表里
> `successCount + failedCount = 99`，永远达不到 100。父任务永远卡在 `processing`。
>
> **本质：** 单兵 Worker 无法处理自身猝死，必须有系统级外部兜底。

**解法：注册全局定时清道夫 `FanOut_Task_Sweeper`（每 10 分钟运行一次）：**

```typescript
// 全局 Cron Job — 清道夫（建议用 pg-boss 的 schedule 功能注册）
async function fanOutTaskSweeper() {
  const stuckTasks = await prisma.task.findMany({
    where: {
      status: 'processing',
      // 🚨 v1.2 修正：使用 updatedAt（最后活跃时间）而非 startedAt！
      // 原因：500 篇文献正常排队可能需要 3+ 小时，用 startedAt 会误杀健康任务。
      // 只要子任务还在完成（原子递增），updatedAt 就会持续刷新。
      // 超过 2 小时没有任何进度更新的，才是真正卡死。
      updatedAt: { lt: new Date(Date.now() - 2 * 60 * 60 * 1000) },
    },
  });
  
  for (const task of stuckTasks) {
    await prisma.task.update({
      where: { id: task.id },
      data: {
        status: 'failed',
        errorMessage: '[Sweeper] No progress update for 2h. Likely Child Worker hard crash (OOM/SIGKILL). Force-closed.',
        completedAt: new Date(),
      },
    });
    logger.warn(`[Sweeper] Force-closed stuck task ${task.id} (no progress for 2h)`);
  }
}

// 注册为 pg-boss 定时任务
await pgBoss.schedule('fanout_task_sweeper', '*/10 * * * *');  // 每 10 分钟
await pgBoss.work('fanout_task_sweeper', fanOutTaskSweeper);
```

**Sweeper 是 Fan-out 模式的终极保险丝。** 即使所有 Last Child Wins 逻辑都正确，进程硬崩溃仍然是不可避免的物理级异常。Sweeper 确保任何"卡死"的任务最终都会被收口。

> **⚠️ v1.2 关键修正：** 判断"卡死"的依据是 `updatedAt`（最后活跃时间），而非 `startedAt`（任务创建时间）。
> 只要 Child 还在完成并递增计数，Prisma 的 `update` 会自动刷新 `updatedAt`。
> 超大批量任务（500+ 文献）正常排队执行可能需要数小时，用 `startedAt` 会导致 Sweeper 误杀正在健康运行的任务（"友军之火"）。

### 模式 3：乐观锁抢占（Optimistic Locking）

**问题：** pg-boss 的 at-least-once 语义意味着同一 Child Job 可能被投递多次。如果用 `findUnique → if (status !== 'pending') return` 做幂等检查，两个 Worker 可能同时读到 `pending` 然后同时处理。

```typescript
// ❌ 错误：Read-then-Write 幂等检查
const existing = await prisma.result.findUnique({ where: { id } });
if (existing?.status === 'completed') return;  // 两个 Worker 可能同时到这里

// ✅ 正确：原子抢占
const lock = await prisma.result.updateMany({
  where: { id: resultId, status: 'pending' },
  data: { status: 'processing' },
});
if (lock.count === 0) return { success: true, note: 'Idempotent skip' };
```

`updateMany` 的 WHERE 条件充当乐观锁，数据库保证只有一个 Worker 能成功更新。

**🚨 v1.1 补充：子任务派发防重 — singletonKey 的真正意图**

> **场景推演：** Manager Job 在派发了 50 个 Child Job 后，进程崩溃。pg-boss 的 at-least-once 语义会
> 重新投递 Manager Job。重试时 Manager 重新查出 100 个子项，再次循环派发 100 个 Child Job。
> 前 50 个任务被重复派发，队列瞬间塞满垃圾数据，并导致 Child Worker 重复处理。

**强制规范：Manager 必须为每个 Child 赋予基于业务 ID 的 `singletonKey`：**

```typescript
// Manager 内循环派发
for (const item of items) {
  await pgBoss.send('module_task_child', { taskId, itemId: item.id }, {
    singletonKey: `child-${item.id}`,  // ← 基于业务 ID 去重！
    retryLimit: 3,
    retryBackoff: true,
    expireInMinutes: 30,
  });
}
```

**`singletonKey` 是保证 Manager 自身崩溃重试时不会导致子任务指数级爆炸的唯一防线。**
pg-boss 在收到重复 `singletonKey` 时自动去重（忽略重复插入），无需手动判断。新手开发**绝不可省略**此字段。

### 模式 4：错误分级路由

**问题：** pg-boss 默认对所有失败 Job 进行指数退避重试。但"PDF 损坏"这类永久错误重试 3 次也不会好。

```typescript
try {
  await doWork();
} catch (error) {
  if (isPermanentError(error)) {
    // 致命错误：更新业务状态为 error + 原子递增 failedCount
    await markAsFailed(resultId, taskId, error.message);
    // ⚠️ 别忘了 Last Child Wins 检查！
    return { success: false };  // return 而非 throw → pg-boss 视为"成功消费"，停止重试
  }

  // 🚨 v1.2 补丁：临时错误 throw 前必须释放乐观锁！
  // 否则 pg-boss 重试时 updateMany({ where: { status: 'pending' } }) 返回 0，
  // 被误判为"幂等跳过"，计数永远少一票，Last Child Wins 永远无法触发。
  await prisma.result.update({
    where: { id: resultId },
    data: { status: 'pending' },
  });

  // 临时错误 (429/5xx/网络抖动)：throw → pg-boss 指数退避自动重试
  throw error;
}
```

| 错误类型 | 处理方式 | pg-boss 行为 |
|---------|---------|-------------|
| 永久错误（4xx、数据不存在、格式损坏） | `return` | 停止重试 |
| 临时错误（429、5xx、网络超时） | `throw` | 指数退避重试 |

### 模式 5：三级限流（teamConcurrency）

**问题：** 如果不限制 Child 并发，1000 个 Job 被同时拉起 → 1000 个 `await` 挂起的闭包 → Node.js OOM。

```typescript
// 第一级：Child Worker — 控制内存中的并发闭包数量
jobQueue.work('module_task_child', { teamConcurrency: 10 }, handler);

// 第二级：昂贵 API — 保护外部服务
jobQueue.work('module_expensive_api', { teamConcurrency: 2 }, handler);

// 第三级：LLM 调用 — 保护 LLM 并发
jobQueue.work('module_llm_call', { teamConcurrency: 5 }, handler);
```

**`teamConcurrency` vs `P-Queue`：**
- `P-Queue` 是进程内信号量，多 Pod 下每个 Pod 各自限流 → 全局并发 = 限制值 × Pod 数 → API 429
- `teamConcurrency` 是 PostgreSQL 行锁，跨所有 Node.js 实例全局生效
- **结论：Fan-out 场景禁止使用 P-Queue，必须用 teamConcurrency**

### 模式 6：SSE 跨实例广播（NOTIFY/LISTEN）

**问题：** `sseEmitter.emit()` 基于内存 EventEmitter，用户连 Pod A、Worker 跑 Pod B → Pod A 收不到日志。

```typescript
// Worker 端（发送）— v1.2 使用 pg_notify + 参数化查询（免疫 SQL 注入）
const payloadStr = JSON.stringify({ taskId, type: 'log', data: logEntry });
const safePayload = payloadStr.length > 7000
  ? payloadStr.substring(0, 7000) + '..."}'
  : payloadStr;

// 🚨 v1.2 修正：抛弃 $executeRawUnsafe + 字符串拼接！
// 使用 PostgreSQL 内置 pg_notify() 函数 + Prisma Tagged Template（参数化绑定）
await prisma.$executeRaw`SELECT pg_notify('sse_channel', ${safePayload})`;

// API 端（接收）— Pod 启动时初始化
const pgClient = new Client({ connectionString: DATABASE_URL });
await pgClient.connect();
await pgClient.query('LISTEN sse_channel');
pgClient.on('notification', (msg) => {
  const { taskId, type, data } = JSON.parse(msg.payload);
  const clients = sseClients.get(taskId);
  if (clients?.size > 0) {
    for (const res of clients) {
      res.write(`event: ${type}\ndata: ${JSON.stringify(data)}\n\n`);
    }
  }
});
```

**约束：**
- LISTEN 连接必须独立于连接池（归还后 LISTEN 失效）
- **NOTIFY payload 物理上限 ~8000 bytes**（超出直接报错，阻断业务流程！）
  - **强制规范（v1.1）：** 发送前必须安全截断至 7000 bytes 以内（预留 JSON 结构和转义开销）
  - LLM 错误堆栈、超长乱码是最常见的超限来源
- **🚨 v1.2 强制规范：禁止 `$executeRawUnsafe` + 字符串拼接发送 NOTIFY！**
  - 必须使用 `$executeRaw` Tagged Template + `pg_notify()` 函数（参数化绑定，彻底免疫 SQL 注入）
  - 不同编码、特殊换行符、反斜杠均可能绕过手动 `.replace` 转义
- fire-and-forget（无持久化），适合日志流这类"丢了不影响业务"的场景

### 模式 7：数据一致性快照

**问题：** Fan-out 任务可能持续数十分钟。期间用户在源模块删改数据 → Child Worker 找不到依赖数据而崩溃。

**解法：** Manager 派发前一次性快照关键元数据，冻结到子项记录中：

```typescript
// Manager 中：批量快照
const pkbDocs = await Promise.all(
  results.map(r => pkbBridge.getDocumentDetail(r.pkbDocumentId))
);
const docMap = new Map(pkbDocs.map(d => [d.documentId, d]));

await prisma.$transaction(
  results.map(result => {
    const doc = docMap.get(result.pkbDocumentId);
    return prisma.result.update({
      where: { id: result.id },
      data: {
        snapshotStorageKey: doc?.storageKey ?? null,
        snapshotFilename: doc?.filename ?? null,
      }
    });
  })
);
```

**原则：** 快照轻量元数据（storageKey、filename 等 < 1KB）到数据库。大文件内容不快照，通过错误分级路由兜底。

### 🆕 模式 8：Manager 空集合边界守卫（v1.2）

**问题：** 如果源数据被过滤后 `items.length === 0`（空列表、数据异常等极端情况），Manager 的 `for` 循环不执行，没有任何 Child 被派发，Last Child Wins 永远不会触发，父任务永远卡在 `processing`。

```typescript
// Manager Worker — 派发前必须检查空集合
if (items.length === 0) {
  await prisma.task.update({
    where: { id: taskId },
    data: { status: 'completed', completedAt: new Date() },
  });
  logger.info(`[Manager] Task ${taskId}: 0 items, auto-completed`);
  return;
}

// 正常路径：继续快照 + 派发 Child Job...
```

**这是 Last Child Wins 的唯一盲区。** 当 N=0 时，Manager 必须自己充当"收口人"直接完成任务。

---

## 四、反模式速查表

| 反模式 | 后果 | 正确做法 |
|--------|------|---------|
| 内存计数 `count + 1` | 多 Pod 计数丢失 | Prisma `{ increment: 1 }` |
| `findUnique → if → update` 幂等 | 并发穿透 | `updateMany({ where: { status: 'pending' } })` |
| Manager 等待所有 Child 完成 | Manager 进程挂起，消耗连接 | Fire-and-forget + Last Child Wins |
| P-Queue 限流 | 多 Pod 失效 | pg-boss `teamConcurrency` |
| 内存 EventEmitter 跨 Pod | SSE 日志断裂 | PostgreSQL NOTIFY/LISTEN |
| Job payload 塞大数据 | pg-boss 阻塞 | 仅传 ID（< 1KB），数据存 DB/OSS |
| 队列名用点号 | pg-boss 路由截断 | 下划线命名（`module_task_child`） |
| 不设 `expireInMinutes` | 僵尸 Job 占据队列名额 | Manager: 60min, Child: 30min |
| 成功路径漏检 Last Child Wins | 任务永远卡在 processing | 成功 + 失败路径都检查 |
| Child 运行时回查外部模块数据 | 源头删改导致批量崩溃 | Manager 快照元数据到子项记录 |
| 🆕 无 Sweeper 清道夫 | 进程 OOM/SIGKILL 后任务永远卡死 | 全局 Cron 扫描 processing > 2h 强制收口 |
| 🆕 事务内做网络请求 | 父表行锁长时间持有 → Lock timeout | 短事务：仅更新 Result + 递增 Task |
| 🆕 Child 派发漏 singletonKey | Manager 重试导致子任务指数级爆炸 | `singletonKey: child-${itemId}` |
| 🆕 NOTIFY payload 不截断 | 超 8000 bytes 直接报错阻断流程 | 发送前截断至 7000 bytes |
| 🆕 临时错误 throw 前不释放乐观锁 | 重试时被误判"幂等跳过"，计数永远缺一票 | throw 前 `update({ status: 'pending' })` |
| 🆕 Sweeper 用 `startedAt` 判断卡死 | 误杀正在排队的健康超大批量任务 | 用 `updatedAt`（最后活跃时间） |
| 🆕 Manager 不检查空集合 | N=0 时无 Child → Last Child Wins 死锁 | `if (items.length === 0)` 直接 completed |
| 🆕 NOTIFY 用 `$executeRawUnsafe` 拼接 | SQL 注入高危 | `$executeRaw` + `pg_notify()` 参数化 |

---

## 五、pg-boss 配置速查

```typescript
// Manager Job 派发
await pgBoss.send('module_task_manager', { taskId }, {
  retryLimit: 2,
  expireInMinutes: 60,
  singletonKey: `manager-${taskId}`,  // 防止同一任务重复派发
});

// Child Job 派发（Manager 内循环）
await pgBoss.send('module_task_child', { taskId, itemId }, {
  retryLimit: 3,
  retryDelay: 10,         // 10 秒后重试
  retryBackoff: true,     // 指数退避（10s, 20s, 40s）
  expireInMinutes: 30,
  singletonKey: `child-${itemId}`,  // ← 派发防重！Manager 崩溃重试时 pg-boss 自动去重
});

// Worker 注册（队列名必须用下划线！）
jobQueue.work('module_task_child', { teamConcurrency: 10 }, handler);
```

---

## 六、开发检查清单

在 Code Review 时，逐项核对以下问题：

- [ ] **原子递增**：父任务计数器是否使用 `{ increment: 1 }`？
- [ ] **Last Child Wins**：成功路径和失败路径是否都检查了 `successCount + failedCount >= totalCount`？
- [ ] **乐观锁**：Child Worker 是否使用 `updateMany({ where: { status: 'pending' } })` 而非 `findUnique → if`？
- [ ] **错误分级**：永久错误是否 `return`（停止重试）？临时错误是否 `throw`（指数退避）？
- [ ] **teamConcurrency**：Child 队列是否设置了全局并发限制？是否禁用了 P-Queue？
- [ ] **Payload 轻量**：Job data 是否仅传 ID（< 1KB）？
- [ ] **过期时间**：是否设置了 `expireInMinutes`？
- [ ] **队列命名**：是否使用下划线（`module_task_child`），而非点号？
- [ ] **数据快照**：Manager 是否在派发前快照了外部依赖数据？
- [ ] **NOTIFY 广播**：SSE 日志推送是否经过 PostgreSQL NOTIFY（如需跨 Pod）？
- [ ] **事务保障**：子项状态更新 + 父任务原子递增是否在同一事务中？
- [ ] 🆕 **Sweeper 清道夫**：是否注册了全局定时任务扫描 processing > 2h 的父任务并强制收口？
- [ ] 🆕 **短事务原则**：`$transaction` 内是否仅包含纯 DB 操作（无网络请求/无耗时计算）？
- [ ] 🆕 **派发防重**：Manager 循环派发 Child 时是否设置了 `singletonKey: child-${itemId}`？
- [ ] 🆕 **NOTIFY 截断**：NOTIFY payload 发送前是否截断至 7000 bytes 以内？
- [ ] 🆕 **乐观锁释放**：临时错误 `throw` 前是否将子项状态回退为 `pending`（防重试时被幂等跳过）？
- [ ] 🆕 **Sweeper 活跃判定**：清道夫是否基于 `updatedAt`（而非 `startedAt`）判断任务卡死？
- [ ] 🆕 **空集合守卫**：Manager 是否在 `items.length === 0` 时直接将任务标记为 `completed`？
- [ ] 🆕 **NOTIFY 参数化**：是否使用 `$executeRaw` + `pg_notify()` 而非 `$executeRawUnsafe` + 字符串拼接？

---

## 七、演进路线

| 阶段 | 时间 | 内容 |
|------|------|------|
| v1.0 设计沉淀 | 2026-02 | 基于 ASL 工具 3 架构审查经验编写本指南（当前） |
| v1.5 实战验证 | ASL M1 完成后 | 将 M1 开发中遇到的实际问题补充到本文 |
| v2.0 基建抽象 | ASL M2 完成后 | 将 Fan-out 通用逻辑抽离为 `common/jobs/FanOutHelper.ts` |
| v2.5 全量推广 | 后续模块 | IIT Agent 批量质控、DC 批量 ETL 等模块复用 Fan-out 基建 |

> **设计原则：** 先在 ASL 工具 3 中"打样"，踩完坑后再抽象为平台能力。避免过早抽象导致接口不合理。

---

*本文档基于 ASL 工具 3 全文智能提取工作台开发计划（v1.5，经 6 轮架构审查）的设计经验总结。*
*v1.1 补充 4 项生产级防御策略：Sweeper 清道夫、短事务原则、singletonKey 派发防重、NOTIFY 安全截断。*
*v1.2 逐行级审查修正 4 项致命漏洞：乐观锁与重试绞杀、Sweeper 友军之火、空集合死锁、SQL 注入隐患。*
*待 M1/M2 实战后升级为 v2.0，届时补充真实踩坑记录和性能数据。*