forked from erp-dev/erp
fux: mdy_plate_order sync pk conflict
This commit is contained in:
@@ -4,6 +4,8 @@ from datetime import datetime
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import time
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from typing import Literal
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from django.db import connection
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from django.db.utils import IntegrityError
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from django.utils import timezone
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from api_v1 import models as api_models
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@@ -19,6 +21,42 @@ from flower.utils.mingdaoyun.relations import (
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logger = logging.getLogger(__name__)
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_MDY_PLATE_ORDER_STAGING_PK_CONSTRAINT = "api_mdy_plate_order_staging_pkey"
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def _reset_mdy_plate_order_staging_id_sequence() -> None:
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"""修复 PostgreSQL 自增序列落后导致的主键重复(duplicate key violates ..._pkey)。
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常见场景:数据库 restore/copy 后,sequence 未随数据同步到最新值。
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"""
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table_name = api_models.MDYPlateOrderStaging._meta.db_table # 'api_mdy_plate_order_staging'
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pk_column = api_models.MDYPlateOrderStaging._meta.pk.column # 'id'
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with connection.cursor() as cursor:
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cursor.execute(f"SELECT COALESCE(MAX({pk_column}), 1) FROM {table_name}")
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max_id = cursor.fetchone()[0] or 1
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cursor.execute("SELECT pg_get_serial_sequence(%s, %s)", [table_name, pk_column])
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seq_name = cursor.fetchone()[0]
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if not seq_name:
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logger.warning("未找到 %s.%s 的 serial sequence,跳过 setval", table_name, pk_column)
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return
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# is_called=true => nextval 会返回 max_id+1
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cursor.execute("SELECT setval(%s, %s, true)", [seq_name, max_id])
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logger.warning(
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"已重置 sequence=%s 到 max(id)=%s(下次插入将从 %s 开始)",
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seq_name,
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max_id,
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max_id + 1,
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)
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def _is_pk_duplicate_error(exc: Exception) -> bool:
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"""判断是否为主键约束冲突(多见于 sequence 未对齐)。"""
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msg = str(exc) or ""
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return _MDY_PLATE_ORDER_STAGING_PK_CONSTRAINT in msg
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def _parse_mdy_datetime(value: str | None):
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if not value:
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@@ -196,15 +234,33 @@ def sync_mdy_plate_orders_to_staging(
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if not rowid:
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continue
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api_models.MDYPlateOrderStaging.objects.update_or_create(
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mdy_rowid=rowid,
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defaults={
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||||
"ctime": _parse_mdy_datetime(row.get("ctime")),
|
||||
"utime": _parse_mdy_datetime(row.get("utime")),
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||||
"raw": row,
|
||||
"related": related_map.get(rowid, []),
|
||||
},
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||||
)
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||||
defaults = {
|
||||
"ctime": _parse_mdy_datetime(row.get("ctime")),
|
||||
"utime": _parse_mdy_datetime(row.get("utime")),
|
||||
"raw": row,
|
||||
"related": related_map.get(rowid, []),
|
||||
}
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||||
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try:
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||||
api_models.MDYPlateOrderStaging.objects.update_or_create(
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||||
mdy_rowid=rowid,
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defaults=defaults,
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)
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except IntegrityError as exc:
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# 仅对“主键重复(通常为 sequence 未对齐)”做一次自愈重试。
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if _is_pk_duplicate_error(exc):
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logger.warning(
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||||
"检测到暂存表主键冲突,尝试重置序列后重试一次:rowid=%s err=%s",
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||||
rowid,
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||||
exc,
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||||
)
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||||
_reset_mdy_plate_order_staging_id_sequence()
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||||
api_models.MDYPlateOrderStaging.objects.update_or_create(
|
||||
mdy_rowid=rowid,
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||||
defaults=defaults,
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||||
)
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||||
else:
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raise
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synced_rows += 1
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||||
record_ctime = _parse_mdy_datetime(row.get("ctime"))
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@@ -39,3 +39,7 @@
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前端取值建议:
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- 若腾讯云 `SearchImage` 返回的 `ImageInfos[i].CustomContent` 可用,则直接作为可访问 URL 使用
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### 3) 补充独立文档(便于长期维护/不再翻工作日志)
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- 新增:`docs/tiia_image_gallery.md`(包含配置、上传函数、定时任务、失败落库、手动跑批命令、搜图 API、常见排障)
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12
docs/2026-01-21_summary.md
Normal file
12
docs/2026-01-21_summary.md
Normal file
@@ -0,0 +1,12 @@
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### 2026-01-21 工作记录
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#### 1) MDY(明道云)PlateOrder 同步任务/命令梳理
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- 确认 `PlateOrder`(开版数据表)同步能力已存在:既有 Celery task(`api_v1.tasks.sync_mdy_plate_orders`)也有 management command(`sync_mdy_plate_orders`)
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- 确认当前 `CELERY_BEAT_SCHEDULE` 未配置 PlateOrder 同步定时(已配置的仅有 mdy 产品/客户同步)
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- 补充独立说明文档:`docs/mdy_plate_order_sync.md`
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- 包含:同步目标表/增量 checkpoint、是否定时、手动 command 用法、Celery task 触发方式、以及暂存查询 API 入口
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- 修复同步时偶发 `django.db.utils.IntegrityError: duplicate key value violates unique constraint "api_mdy_plate_order_staging_pkey"`:
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- 根因:PostgreSQL 暂存表 `api_mdy_plate_order_staging` 的自增序列与现有最大 `id` 不一致
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- 处理:在同步 service 中检测该类主键冲突后自动重置 sequence 并重试一次(避免任务/命令直接失败)
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@@ -113,3 +113,6 @@ GET /api/v1/mdy-plate-order-staging/?limit=20&offset=0&design_no=82724
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- 路由注册:`api_v1/urls.py`(`mdy-plate-order-staging`)
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- 字段映射:`flower/utils/mingdaoyun/mappings.py`(`plate_order_field_definitions`)
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- 碾平工具:`flower/utils/mingdaoyun/relations.py`(`flatten_row_by_field_definitions` / `normalize_mdy_value`)
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### 相关文档(同步如何跑)
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- 同步任务/command/是否定时:`docs/mdy_plate_order_sync.md`
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169
docs/mdy_plate_order_sync.md
Normal file
169
docs/mdy_plate_order_sync.md
Normal file
@@ -0,0 +1,169 @@
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# MDY(明道云)PlateOrder 同步:任务 / Command / 数据查询说明
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## 这份文档解决什么问题
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当你忘记:
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- PlateOrder(开版数据表)是否有定时同步?
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- 手动怎么跑同步?
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- 同步的数据落到哪里、怎么查?
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直接看本文档即可。
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## 一、同步“是什么”:从明道云到哪里?
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### 1) 同步目标表(本地暂存)
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同步会把明道云“开版数据表”的行写入本地暂存表:
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- 模型:`api_v1.models.MDYPlateOrderStaging`
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- 字段:
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- `mdy_rowid`:明道云 rowid(唯一)
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- `raw`:整行原始数据(JSON)
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- `related`:可选,跨表关联数据(list[dict],已做碾平)
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- `ctime/utime`:明道云系统时间字段(用于排序/增量)
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### 2) 增量游标(checkpoint)
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同步进度记录在:
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- 模型:`api_v1.models.DataSync`
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- 表名枚举:`DataSync.TableName.PLATE_ORDER`
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Command 默认会读取/写入 checkpoint;可以通过参数关闭。
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## 二、有没有“定时任务”(Celery Beat)?
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结论:**当前没有把 PlateOrder 同步加入 `CELERY_BEAT_SCHEDULE`**。
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目前 `flower/settings.py` 里看到的 mdy 定时任务只有:
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- `mdy_product_sync`:每 10 分钟(`api_v1.tasks.sync_mdy_products`)
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- `mdy_customer_sync`:每 5 分钟(`api_v1.tasks.sync_mdy_customers`)
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但代码里确实存在 PlateOrder 的 Celery task(见下文),只是 **未配置到 beat schedule**。
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## 三、如何手动运行(推荐:management command)
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### Command:`sync_mdy_plate_orders`
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入口文件:
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- `api_v1/management/commands/sync_mdy_plate_orders.py`
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最常用用法:
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- 默认增量同步(使用 DataSync checkpoint;默认抓关联表数据):
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- `uv run python manage.py sync_mdy_plate_orders`
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常用参数:
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- `--page-size 100`:每页拉取条数(默认 100)
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- `--max-pages 2`:本次最多处理多少页(不是最大页码)
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- `--max-records 200`:本次最多处理多少条
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- `--with-related / --without-related`:是否抓取跨表关联数据(默认 with-related)
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- `--max-related-per-type 5`:每种关联表最多拉多少条 rowid
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||||
- `--request-interval-seconds 0.02`:每次明道云请求之间最小间隔(限流;0.02≈50qps)
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||||
- `--use-checkpoint / --skip-checkpoint`:是否读取 DataSync 游标(默认 use)
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||||
- `--update-checkpoint / --skip-checkpoint-write`:是否写入 DataSync 记录(默认写)
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||||
- `--sort-direction asc|desc`:按 ctime 升/降序抓取(默认 asc)
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示例:
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- 只拉主表、不拉关联(更快):
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- `uv run python manage.py sync_mdy_plate_orders --without-related`
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- 从头全量跑一段(不读 checkpoint,且跑完不写 checkpoint):
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- `uv run python manage.py sync_mdy_plate_orders --skip-checkpoint --skip-checkpoint-write`
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||||
- 控制单次任务规模(避免跑太久):
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- `uv run python manage.py sync_mdy_plate_orders --page-size 100 --max-pages 3 --max-records 250`
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## 四、如何通过 Celery 运行(可选)
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### Celery Task:`api_v1.tasks.sync_mdy_plate_orders`
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位置:
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- `api_v1/tasks.py`(task 名:`sync_mdy_plate_orders`)
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说明:
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- 该 task 内部调用 `api_v1.mdy_plate_order_sync.sync_mdy_plate_orders_to_staging`
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- 该 task **目前不在 beat schedule**,但可以手动触发
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两种触发方式(任选其一):
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1) 通过 celery call(适合已有 worker 环境):
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- `uv run celery -A flower call api_v1.tasks.sync_mdy_plate_orders --kwargs='{"page_size":100,"max_pages":2,"with_related":true,"request_interval_seconds":0.02}'`
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||||
2) 通过 Django shell(适合本地临时验证):
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||||
- `uv run python manage.py shell -c "from api_v1.tasks import sync_mdy_plate_orders; r=sync_mdy_plate_orders.delay(page_size=100,max_pages=2); print(r.id)"`
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||||
> 如果你确实需要“定时同步 PlateOrder”,可以把该 task 加进 `CELERY_BEAT_SCHEDULE`;但这属于策略选择(数据量/频率/接口限流),当前项目默认没开。
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## 五、同步后如何查询(API)
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### 暂存查询接口(只读)
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文档:
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- `docs/api_v1_mdy_plate_order_staging.md`
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接口:
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- List:`GET /api/v1/mdy-plate-order-staging/?limit=20&offset=0`
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- Detail:`GET /api/v1/mdy-plate-order-staging/{id}/`
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说明:
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- 支持 LimitOffset 分页
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- 支持按“内部字段名”的 query param 过滤(对前端隐藏 JSONField 细节)
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## 六、相关实现入口(定位用)
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- 同步逻辑(写入暂存+checkpoint):`api_v1/mdy_plate_order_sync.py`
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- 拉取明道云 rows:`flower/utils/mingdaoyun/fetch.py`(`fetch_plate_orders_from_mingdaoyun`)
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||||
- 明道云客户端:`flower/utils/mingdaoyun/client.py`(当前 appKey/sign 仍是硬编码)
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- 暂存查询 API:`api_v1/views/mingdaoyun/plate_order_staging.py`
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## 七、常见报错:`duplicate key value violates ... api_mdy_plate_order_staging_pkey`
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### 这到底是哪种“唯一性冲突”?
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`api_mdy_plate_order_staging_pkey` 是 **主键(id)** 的约束名,不是 `mdy_rowid` 的 unique。
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这类报错通常意味着:**PostgreSQL 自增序列(sequence)落后于当前表内的最大 id**(常见于 restore/copy/import 后)。
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### 当前代码如何处理
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`sync_mdy_plate_orders_to_staging` 在写入暂存表时,如果遇到该主键冲突,会:
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- 自动重置该表的 id sequence 到 `MAX(id)`(使下一次插入从 `MAX(id)+1` 开始)
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- 然后对当前 row 再重试一次写入
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对应实现:`api_v1/mdy_plate_order_sync.py` 的 `_reset_mdy_plate_order_staging_id_sequence()`。
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### 手动修复(可选)
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如果你想一次性手动修复,可在 PostgreSQL 执行(把 sequence 名替换为实际值):
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```sql
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SELECT setval(
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pg_get_serial_sequence('api_mdy_plate_order_staging', 'id'),
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||||
COALESCE((SELECT MAX(id) FROM api_mdy_plate_order_staging), 1),
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||||
true
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||||
);
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||||
```
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||||
161
docs/tiia_image_gallery.md
Normal file
161
docs/tiia_image_gallery.md
Normal file
@@ -0,0 +1,161 @@
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||||
# 腾讯云 TIIA 图库(PlateOrder 图片上传 & 搜图)说明
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## 背景与目标
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本项目接入腾讯云 TIIA(Image and Video AI)的“图库”能力,用于:
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- 将 `printing.PlateOrder` 的图片(通过 **ImageUrl**)上传到 TIIA 图库(CreateImage)
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- 通过输入图片(URL 或 Base64)在图库中做相似图检索(SearchImage)
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## 一、配置(settings + .env)
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配置集中在 `flower/settings.py`,建议通过 `.env` 注入:
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- `TENCENTCLOUD_SECRET_ID`
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- `TENCENTCLOUD_SECRET_KEY`
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- `TENCENTCLOUD_TOKEN`(可选,STS)
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- `TENCENTCLOUD_TIIA_GROUP_ID`(当前默认 `168`)
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||||
- `TENCENTCLOUD_TIIA_REGION`(默认 `ap-guangzhou`)
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- `TENCENTCLOUD_TIIA_ENDPOINT`(默认 `tiia.tencentcloudapi.com`)
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||||
- `TENCENTCLOUD_TIIA_PIC_NAME_PREFIX`(默认 `plate_order`)
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||||
- `TENCENTCLOUD_TIIA_QPS`(默认 `10`,用于限速)
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说明:
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- 本项目通过 `django-environ` 读取 `.env`(`Env.read_env(BASE_DIR / '.env')`)
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- 本项目依赖 `tencentcloud-sdk-python`;在容器/服务启动方式不同的情况下,请确保运行使用的是同一套依赖环境(推荐 `uv run ...`)。
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||||
## 二、上传到图库(CreateImage)
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### 2.1 基础上传函数(上传单张 ImageUrl)
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位置:`api_v1/utils/tencentcloud_tiia.py`
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- `upload_image_url_to_tencent_tiia(image_url, entity_id, tags=None, custom_content=None)`
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行为(当前约定):
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- `GroupId` 固定从 settings 读取
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- `EntityId` 由调用方传入(在 PlateOrder 场景中= `str(plate_order_id)`)
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- `PicName` 自动生成(带 `TENCENTCLOUD_TIIA_PIC_NAME_PREFIX`)
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||||
- `ImageUrl` 使用传入的 `image_url`
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||||
- **`CustomContent` 默认写入完整 `image_url`**
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||||
- **`Tags` 默认不写入**(避免触发“标签值长度过长”)
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||||
> 注意:腾讯云 `SearchImage` 的返回结构默认不包含 `ImageUrl`;如果你希望在搜图结果里拿到可访问 URL,建议依赖 `CustomContent`(前提是腾讯云搜图返回里会回传该字段)。
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### 2.2 PlateOrder 批量上传(读取 plate_image)
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位置:`api_v1/utils/tencentcloud_tiia.py`
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- `upload_plate_order_images_to_tencent_tiia(plate_order_id, rate_limiter=None)`
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行为:
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- 查询 `printing.PlateOrder(id=plate_order_id)`
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- 从 `plate_image(JSONField)` 提取所有图片 URL/Path(兼容多种字段名与格式),并标准化为公网可访问 URL
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||||
- 对每张图片调用 `upload_image_url_to_tencent_tiia(...)`
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||||
- 单张失败不抛出,返回每张图片的结果列表(便于落库/排查)
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---
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||||
## 三、定时任务(Celery Beat:每天 03:00 上传“昨天创建的订单”)
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### 3.1 Task 本体
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位置:`printing/tasks.py`
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- `upload_yesterday_plate_order_images_to_tencent_tiia`
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行为:
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- 计算“昨天”的日期范围 `[start, end)`
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- 遍历 `created_at` 落在该范围内的所有 `PlateOrder`
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- 逐单上传 `plate_image` 中所有图片
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||||
- 遇错:记录失败并继续处理下一个订单
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||||
- 使用 `SimpleRateLimiter(qps=TENCENTCLOUD_TIIA_QPS)` 控制 QPS(默认 10)
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### 3.2 Beat 调度配置
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位置:`flower/settings.py`
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- `CELERY_BEAT_SCHEDULE['daily_plate_order_tiia_image_upload']`
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||||
- `task = 'printing.tasks.upload_yesterday_plate_order_images_to_tencent_tiia'`
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||||
- `schedule = crontab(hour=3, minute=0)`
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说明:
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- 仅配置 schedule 不代表一定在跑;需要线上同时运行 **celery worker** + **celery beat**。
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## 四、失败记录(可追踪/可重试)
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位置:`printing/models.py`
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- `PlateOrderTiiaUploadFailure`
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- `run_date / plate_order_id / error / details / attempts / last_attempt_at`
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- 唯一约束:`(run_date, plate_order_id)`,同日重复失败会累加 `attempts`
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可在 Django Admin 中查看(`printing/admin.py` 已注册)。
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## 五、手动跑批(推荐:management command)
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位置:`printing/management/commands/tiia_upload_plate_order_images.py`
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常用:
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- 全量跑批:`uv run python manage.py tiia_upload_plate_order_images --all`
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- 跑昨天:`uv run python manage.py tiia_upload_plate_order_images --yesterday`
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||||
- 跑某天:`uv run python manage.py tiia_upload_plate_order_images --date 2026-01-15`
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||||
- 跑单个:`uv run python manage.py tiia_upload_plate_order_images --plate-order-id 123`
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||||
- 小批量验证:`uv run python manage.py tiia_upload_plate_order_images --all --limit 20`
|
||||
- Dry-run:`uv run python manage.py tiia_upload_plate_order_images --all --dry-run`
|
||||
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||||
说明:
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- 同样遵守 `TENCENTCLOUD_TIIA_QPS` 的限速,并会落库失败记录。
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## 六、搜图 API(简化版:SearchImage)
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### 6.1 接口
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- `POST /api/v1/tiia/search-image/`
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参数(JSON body):
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- `imageUrl`:图片 URL(优先)
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- `imageBase64`:Base64(可选,若无 imageUrl)
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- `limit`:可选,1~100(默认腾讯云 10;本项目已透传)
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- `offset`:可选,>=0
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- `matchThreshold`:可选,0~100
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### 6.2 返回
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- 直接返回腾讯云 `SearchImage` 的原始响应 JSON
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### 6.3 已知限制/注意点
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- 腾讯云 `SearchImage` 返回结果通常以 `EntityId/PicName/Score/Tags/CustomContent` 为主,不一定直接提供可访问 `ImageUrl`
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- 如果期望在搜图结果里拿到可访问 URL,请优先依赖上传时写入的 `CustomContent`
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## 七、排障清单(常见问题)
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- SDK 导入失败(`No module named 'tencentcloud'`):
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- 确认使用 `uv run python ...`(确保解释器与依赖一致)
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- 腾讯云返回“标签值长度过长”:
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- 不要默认写入 `Tags`;本项目已改为默认不写 `Tags`
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- 任务未触发:
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- 检查是否同时运行 celery worker + celery beat
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- 检查 `CELERY_BROKER_URL / CELERY_RESULT_BACKEND` 是否可用
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