HaHafeng
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Completed: - Add 6 core database documents (docs/01-平台基础层/07-数据库/) Architecture overview, migration history, environment comparison, tech debt tracking, seed data management, PostgreSQL extensions - Restructure deployment docs: archive 20 legacy files to _archive-2025/ - Create unified daily operations manual (01-日常更新操作手册.md) - Add pending deployment change tracker (03-待部署变更清单.md) - Update database development standard to v3.0 (three iron rules) - Fix Prisma schema type drift: align @db.* annotations with actual DB IIT: UUID/Timestamptz(6), SSA: Timestamp(6)/VarChar(20/50/100) - Add migration: 20260227_align_schema_with_db_types (idempotent ALTER) - Add Cursor Rule for auto-reminding deployment change documentation - Update system status guide v6.4 with deployment and DB doc references - Add architecture consultation docs (Prisma guide, SAE deployment guide) Technical details: - Manual migration due to shadow DB limitation (TD-001 in tech debt) - Deployment docs reduced from 20+ scattered files to 3 core documents - Cursor Rule triggers on schema.prisma, package.json, Dockerfile changes Made-with: Cursor
5.1 KiB
5.1 KiB
CTO 代码审查报告：AI临床研究平台部署架构
审核对象：5份独立部署文档 (Dify/Python/Node/Frontend/PostgreSQL)
审核人：虚拟架构师
结论：A- (优秀)。架构设计符合云原生理念，成本与扩展性平衡良好。但存在网络出口和依赖闭环两个关键风险点需解决。
1. 模块级深度审计 (Module-Level Audit)
✅ 1.1 前端 Nginx (SAE)
- 优点：多阶段构建优秀（体积小）；环境变量注入方案（envsubst）非常专业，解决了静态页面无法动态配置后端的难题。
- 修正建议：
- 确认 nginx.conf 中开启 gzip，这对 React 大体积 JS 文件至关重要。
- 检查 Nginx 的 client_max_body_size 配置。医疗 PDF/Excel 可能超过默认的 1MB，建议设置为 50M。
✅ 1.2 后端 Node.js (SAE)
- 优点：Prisma "反向同步" 流程非常务实，解决了开发习惯不规范的问题。Postgres-Only 的架构极大地降低了运维负担。
- 修正建议：
- 连接泄漏风险：Python 服务如果响应慢，后端的 HTTP Client 设置超时了吗？建议设置 timeout: 30s，防止后端连接数堆积。
✅ 1.3 Python 微服务 (SAE)
- 优点：明确指出了 libGL 等系统依赖问题，这是 Python 容器化最大的坑，文档已提前规避。
- 修正建议：
- OOM 风险：Python 进程（尤其是 PyMuPDF/OCR）非常吃内存。在 2G 内存限制下，务必限制并发数（Gunicorn Workers 不要超过 2 个）。
✅ 1.4 Dify (ECS)
- 优点：选择了 ECS 部署以保证数据私有化，同时使用 Swap 防止 OOM，非常懂行。
- 修正建议：
- 安全性：ECS 的 Redis 端口 (6379) 和 Weaviate 端口 (8080) 绝对不要对公网开放。仅允许 localhost 和 VPC 内网访问。
✅ 1.5 数据库 (RDS)
- 优点：Schema 隔离设计极佳。
- 修正建议：
- Dify 数据库隔离：确认 Dify 使用的是独立的 dify_prod 库，不要和业务表混在 ai_clinical_research 库中，防止 Dify 升级脚本误删业务表。
2. 跨模块集成风险 (Integration Risks)
🚨 风险一：SAE 的"孤岛效应" (Internet Access)
- 问题：SAE 部署在 VPC 内，默认没有公网出口。
- 场景：后端调用 DeepSeek API、Python 下载公网 PDF、NPM 安装依赖（构建时）。
- 对策：必须在 VPC 中配置 NAT 网关 (推荐) 或确保 SAE 有绑定公网 IP 的能力。否则上线当天所有 AI 功能都会超时。
🔄 风险二：部署依赖死锁 (Deployment Deadlock)
- 现象：
- 后端启动需要 DIFY_API_KEY。
- DIFY_API_KEY 需要 Dify 启动并人工登录后才能生成。
- 后端如果配置了"健康检查失败则重启"，在填入 Key 之前会无限重启。
- 对策：首次部署时，后端环境变量 DIFY_API_KEY 可以先填个假值（如 temp），让服务跑起来。等 Dify 部署好拿到真 Key 后，更新 SAE 配置并重启。
🌐 风险三：前端与 Dify 的跨域 (CORS)
- 问题：前端直接调用后端（通过 Nginx 代理）没问题。但如果前端需要直接嵌入 Dify 的 Web UI（如 iframe）或直接调用 Dify API（绕过后端），会遇到 CORS。
- 对策：坚持**"所有请求走后端"**的原则。前端 -> Nginx -> 后端 -> Dify。不要让前端直连 Dify，既安全又避免 CORS。
3. 架构关系图谱
[浏览器]
| (HTTPS)
v
[SAE: 前端 Nginx]
| (反向代理 /api)
v
[SAE: 后端 Node.js] --(内网HTTP)--> [SAE: Python 微服务]
| | (内网HTTP)
| v
| [ECS: Dify API] <--> [ECS: Weaviate/Redis]
|
+--(TCP Connection)--> [RDS PostgreSQL 15]
| | (Schema: platform, asl, dc...)
| + (Database: dify_prod)
|
+--(HTTPS)--> [OSS 对象存储]
|
+--(NAT网关)--> [互联网: DeepSeek/OpenAI]
4. 给 1-2 人团队的生存建议
- 省钱黑科技：
- SAE 2.0 有闲置计费功能。开发环境（测试环境）务必开启，没人用时不收 CPU/内存 费。
- RDS 购买通用型 (2核4G) 即可，不要买独享型，够用很久。
- 不要自建监控：
- 直接用阿里云 ARMS (应用实时监控服务) 的免费额度或基础版。不要自己搭 Prometheus + Grafana，维护成本太高。
- 数据备份是底线：
- RDS 开启自动备份（保留7天）。
- ECS 上的 Dify docker-compose.yaml 和 .env 文件，务必在本地或 Git 私有仓库备份一份。ECS 没了可以重买，配置文件没了就得重配。
- 开发效率：
- 利用 ECS 做跳板机，本地直连 RDS 开发。不要每次都写代码去查数据。
最终结论：这套架构设计得非常扎实，完全可以支撑从 0 到 10 万用户的规模。请重点解决 "SAE 访问公网 (NAT)" 这个问题，即可开始部署。