实施计划：ETL 统一请求编排与线程模型改造

概述

将飞球 Connector ETL 系统的 ODS 任务从同步串行执行迁移到"串行请求 + 异步处理 + 单线程写库"统一管道架构。按组件依赖顺序逐步实现：基础组件 → 核心引擎 → 任务迁移 → DWD 优化 → 日志优化。

任务

1. 实现基础组件（PipelineConfig、CancellationToken、RateLimiter）
- 1.1 创建 apps/etl/connectors/feiqiu/config/pipeline_config.py，实现 PipelineConfig 数据类
  - 定义 workers、queue_size、batch_size、batch_timeout、rate_min、rate_max、max_consecutive_failures 字段及默认值
  - 实现 __post_init__ 参数校验（workers>=1、queue_size>=1、batch_size>=1、rate_min<=rate_max）
  - 实现 from_app_config(config, task_code) 类方法，支持 pipeline.<task_code>.* 任务级覆盖 → 全局 pipeline.* → 默认值的三级回退
  - 需求: 1.3, 1.4, 1.5, 2.3, 2.5, 2.6, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6
- 1.2 编写 PipelineConfig 属性测试
  - Property 3: PipelineConfig 构造与验证 — 生成随机配置参数组合（含无效值），验证合法参数成功构造、非法参数抛出 ValueError
  - Property 4: 配置分层与任务级覆盖 — 生成随机多层配置字典，验证任务级 > 全局级 > 默认值的优先级
  - 测试文件：tests/test_pipeline_config_properties.py
  - 验证: 需求 1.4, 1.5, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6
- 1.3 创建 apps/etl/connectors/feiqiu/utils/cancellation.py，实现 CancellationToken 类
  - 基于 threading.Event 实现线程安全的 cancel() 方法和 is_cancelled 属性
  - 实现超时自动取消（构造时传入 timeout 秒数，通过 threading.Timer 触发）
  - 实现 dispose() 清理定时器
  - 需求: 3.1, 3.6
- 1.4 编写 CancellationToken 属性测试
  - Property 7: CancellationToken 状态转换 — 生成随机超时值，验证初始 False、cancel() 后 True 且不可逆、超时自动触发
  - 测试文件：tests/test_cancellation_properties.py
  - 验证: 需求 3.1, 3.6
- 1.5 创建 apps/etl/connectors/feiqiu/api/rate_limiter.py，实现 RateLimiter 类
  - 构造时校验 min_interval <= max_interval，否则抛出 ValueError
  - 实现 wait(cancel_event) 方法：生成 [min, max] 均匀分布随机间隔，拆分为 0.5s 小段轮询 cancel_event
  - 暴露 last_interval 属性
  - 需求: 1.3, 1.5
- 1.6 编写 RateLimiter 属性测试
  - Property 2: RateLimiter 间隔范围 — 生成随机 (min, max) 对，验证 wait() 实际等待时间在 [min, max] ± 0.5s 范围内
  - 测试文件：tests/test_rate_limiter_properties.py
  - 验证: 需求 1.3
- 1.7 编写基础组件单元测试
  - 测试文件：apps/etl/connectors/feiqiu/tests/unit/test_pipeline_config.py、tests/unit/test_cancellation.py、tests/unit/test_rate_limiter.py
  - 覆盖边界条件：RateLimiter min=max、CancellationToken 预取消/timeout=0/dispose、PipelineConfig 无效参数/CLI 覆盖
  - 需求: 1.3, 1.5, 3.1, 3.6, 4.1, 4.4, 4.5
2. 检查点 — 基础组件验证
- 确保所有测试通过，ask the user if questions arise.
3. 实现核心管道引擎（UnifiedPipeline）
- 3.1 创建数据类 PipelineRequest、PipelineResult、WriteResult
  - 文件：apps/etl/connectors/feiqiu/pipeline/models.py
  - PipelineRequest：endpoint、params、page_size、data_path、list_key、segment_index、is_detail、detail_id
  - PipelineResult：status、各阶段计数、errors 列表、timing 字典、Detail_Mode 统计
  - WriteResult：inserted、updated、skipped、errors
  - 需求: 2.7, 6.6, 8.2, 9.4
- 3.2 创建 apps/etl/connectors/feiqiu/pipeline/unified_pipeline.py，实现 UnifiedPipeline 核心引擎
  - 实现 __init__：接收 api_client、db_connection、logger、PipelineConfig、CancellationToken，初始化 RateLimiter
  - 实现 run(requests, process_fn, write_fn) -> PipelineResult 主方法：
    - 预取消检查（cancel_token 已取消则立即返回空结果）
    - 创建 processing_queue（maxsize=queue_size）和 write_queue（maxsize=queue_size*2）
    - 启动 N 个 worker 线程（_process_worker）和 1 个 writer 线程（_write_worker）
    - 主线程执行 _request_loop：串行发送请求、限流等待、取消检查、背压阻塞
    - 发送 SENTINEL 通知线程退出，join 等待完成
    - 计算最终 status（SUCCESS/PARTIAL/CANCELLED/FAILED）
  - 需求: 1.1, 1.2, 1.6, 2.1, 2.2, 2.4, 2.7, 2.8, 3.2, 3.7, 8.3
- 3.3 实现 _request_loop 请求调度逻辑
  - 遍历 requests 迭代器，逐个发送 API 请求
  - 每个请求完成后记录耗时、状态码、endpoint 到日志
  - 将响应数据 put 到 processing_queue（满时阻塞 = 背压）
  - 请求间调用 rate_limiter.wait(cancel_event)，被取消则 break
  - 实现连续失败计数：成功重置为 0，失败 +1，超过 max_consecutive_failures 则中断
  - 需求: 1.2, 1.7, 3.2, 8.1, 8.3, 9.1, 9.5
- 3.4 实现 _process_worker 处理线程逻辑
  - 从 processing_queue 消费数据，调用 process_fn 处理
  - 处理结果 put 到 write_queue
  - 单条记录处理异常时捕获、记录错误、标记失败、继续处理
  - 收到 SENTINEL 时退出
  - 需求: 2.1, 2.2, 9.2
- 3.5 实现 _write_worker 写入线程逻辑
  - 从 write_queue 消费数据，累积到 batch_size 或等待 batch_timeout 后调用 write_fn 批量写入
  - 写入失败时回滚当前批次事务、记录错误、标记失败、继续处理后续批次
  - 队列积压超过 queue_size*2 时记录警告日志
  - 收到 SENTINEL 时将剩余数据 flush 写入后退出
  - 需求: 2.4, 2.5, 2.6, 8.4, 9.3, 9.6
- 3.6 编写 UnifiedPipeline 属性测试
  - Property 1: 请求严格串行 — 用 FakeAPI 记录时间戳，验证每个请求发送时间 > 上一个响应完成时间
  - Property 5: 管道完成语义 — 生成随机记录集，验证 total_fetched == total_inserted + total_updated + total_skipped
  - Property 6: WriteWorker 批量大小约束 — 生成随机 batch_size 和记录流，验证每次 write_fn 调用的记录数 <= batch_size
  - Property 8: 取消后已入队数据不丢失 — 生成随机请求序列 + 随机取消时刻，验证已入队数据全部处理和写入
  - Property 11: 单项失败不中断整体 — 生成含随机失败的请求序列，验证后续项目继续处理
  - Property 12: 连续失败触发中断 — 生成连续失败序列 + 随机阈值，验证超过阈值时中断
  - Property 13: 写入失败回滚当前批次 — 生成含随机写入失败的批次，验证回滚且后续批次不受影响
  - Property 14: 结果统计完整性 — 验证各计数字段的一致性关系
  - 测试文件：tests/test_pipeline_properties.py
  - 验证: 需求 1.2, 1.6, 2.5, 2.7, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 6.6, 8.2, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5
- 3.7 编写 UnifiedPipeline 单元测试
  - 测试文件：apps/etl/connectors/feiqiu/tests/unit/test_unified_pipeline.py
  - 使用 FakeAPI + FakeDB 端到端测试：正常流程、空请求、预取消、背压触发
  - 需求: 2.7, 3.7, 8.1, 8.3
4. 检查点 — 核心引擎验证
- 确保所有测试通过，ask the user if questions arise.
5. BaseOdsTask 改造与 ODS 任务迁移
- 5.1 扩展 OdsTaskSpec 数据类，新增 Detail_Mode 可选字段
  - 在 apps/etl/connectors/feiqiu/tasks/ods/ods_tasks.py 中为 OdsTaskSpec 新增：detail_endpoint、detail_param_builder、detail_target_table、detail_data_path、detail_list_key、detail_id_column
  - 所有新增字段默认值为 None，不影响现有 21 个任务的 OdsTaskSpec 实例
  - 需求: 6.2, 6.3
- 5.2 改造 BaseOdsTask.execute() 方法，嵌入 UnifiedPipeline
  - 在 execute() 内部构建 PipelineConfig.from_app_config(self.config, spec.code)
  - 将现有分页请求逻辑封装为 _build_requests() → Iterable[PipelineRequest]
  - 将现有字段提取/hash 计算封装为 _build_process_fn() → Callable
  - 将现有 _insert_records_schema_aware 封装为 _build_write_fn() → Callable
  - 调用 pipeline.run(requests, process_fn, write_fn) 替代现有同步循环
  - 保留快照软删除（_mark_missing_as_deleted）、endpoint_routing、元数据写入（source_file、source_endpoint、fetched_at）
  - 保留 TaskExecutor 调用接口不变（task.execute(cursor_data) 签名不变）
  - 需求: 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7
- 5.3 实现 Detail_Mode 详情拉取逻辑
  - 在 BaseOdsTask 中实现 _build_detail_requests() 方法：从已写入 ODS 的记录中提取 ID 列表，生成 PipelineRequest(is_detail=True) 序列
  - 详情请求通过同一个 UnifiedPipeline 的 RequestScheduler 排队，遵循相同限流规则
  - 单个详情请求失败时记录错误日志（含 ID 和错误信息），继续处理下一个
  - 在 PipelineResult 中填充 detail_success/detail_failure/detail_skipped 统计
  - 需求: 6.1, 6.4, 6.5, 6.6
- 5.4 编写 Detail_Mode 属性测试
  - Property 10: Detail_Mode 可选性 — 生成有/无 detail_endpoint 的 OdsTaskSpec，验证无配置时跳过详情阶段、有配置时执行详情拉取且遵循限流
  - 测试文件：tests/test_detail_mode_properties.py
  - 验证: 需求 6.1, 6.3, 6.4
- 5.5 编写迁移等价属性测试
  - Property 9: 迁移前后输出等价 — 生成随机 API 响应序列，对比 UnifiedPipeline 与原同步串行实现的数据库写入结果（inserted/updated/skipped 计数和记录内容）
  - 测试文件：tests/test_migration_properties.py
  - 验证: 需求 5.1, 5.3, 5.4, 5.5
- 5.6 编写 Detail_Mode 和迁移单元测试
  - 测试文件：apps/etl/connectors/feiqiu/tests/unit/test_detail_mode.py
  - 覆盖：列表→详情完整流程、无 detail_endpoint 跳过、详情单条失败不中断
  - 需求: 6.1, 6.3, 6.5
6. 检查点 — ODS 迁移验证
- 确保所有测试通过，ask the user if questions arise.
7. DWD 层多线程优化
- 7.1 改造 apps/etl/connectors/feiqiu/tasks/dwd/dwd_load_task.py 中的 DwdLoadTask.load() 方法
  - 从 AppConfig 读取 dwd.parallel_workers（默认 4）
  - 将现有串行 for dwd_table, ods_table in TABLE_MAP 循环改为 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 并行调度
  - 每张表调用 _process_single_table() 在独立线程中执行，使用独立数据库连接和事务
  - _merge_dim_scd2() 方法本身不改
  - 单张表失败时捕获异常、记录错误日志（含表名和错误信息）、标记失败、继续处理其他表
  - 所有表处理完成后返回汇总结果：成功表数、失败表数、每张表的 inserted/updated 计数
  - 需求: 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6
- 7.2 编写 DWD 并行属性测试
  - Property 16: DWD 并行与串行结果一致 — 生成随机表集合 + mock SCD2，验证多线程并行执行的结果与串行逐表执行完全一致
  - 测试文件：tests/test_dwd_parallel_properties.py
  - 验证: 需求 7.1
- 7.3 编写 DWD 多线程单元测试
  - 测试文件：apps/etl/connectors/feiqiu/tests/unit/test_dwd_parallel.py
  - 覆盖：mock SCD2 正常并行、单表失败不影响其他表、汇总结果正确
  - 需求: 7.3, 7.4, 7.5
8. 可观测性与日志优化
- 8.1 在 UnifiedPipeline 中集成运行时指标日志
  - 在 _request_loop 中定期记录：当前请求队列深度、ProcessingPool 活跃线程数、WriteWorker 待写入队列深度、已完成请求数/总请求数
  - 在 run() 返回前计算并记录执行摘要：总耗时、请求/处理/写入各阶段耗时、各阶段记录数统计
  - 与现有 EtlTimer 集成，在 FlowRunner 计时报告中体现各 ODS 任务的阶段耗时
  - 需求: 8.1, 8.2, 8.5
- 8.2 创建 apps/etl/connectors/feiqiu/utils/task_log_buffer.py，实现 TaskLogBuffer 类
  - 实现线程安全的 log(level, message) 方法，将日志条目缓冲到内存列表
  - 实现 flush() 方法：按时间戳升序排列，一次性输出到父 logger，添加 [task_code] 前缀
  - 定义 LogEntry 数据类（timestamp、level、task_code、message）
  - 需求: 10.1, 10.3, 10.4
- 8.3 编写日志缓冲区属性测试
  - Property 15: 日志缓冲区按任务隔离 — 生成多任务随机日志流，验证每个 TaskLogBuffer 的 flush() 仅包含该任务日志且按时间戳升序
  - 测试文件：tests/test_log_buffer_properties.py
  - 验证: 需求 10.1, 10.4
- 8.4 编写 TaskLogBuffer 单元测试
  - 测试文件：apps/etl/connectors/feiqiu/tests/unit/test_task_log_buffer.py
  - 覆盖：空缓冲区 flush、并发多线程写入、日志前缀格式
  - 需求: 10.1, 10.3, 10.4
9. 检查点 — DWD 优化与日志验证
- 确保所有测试通过，ask the user if questions arise.
10. Admin-web 日志展示优化
- 10.1 在 apps/etl/connectors/feiqiu/ 中集成 TaskLogBuffer 到 BaseOdsTask 和 FlowRunner
  - 在 BaseOdsTask.execute() 中创建 TaskLogBuffer 实例，替代直接 logger 调用
  - 在 FlowRunner 中为每个任务分配独立的 TaskLogBuffer，任务完成后调用 flush()
  - 保证多线程环境下日志写入原子性（每条日志完整一行）
  - 需求: 10.1, 10.3, 10.4
- 10.2 在 apps/admin-web/ 中实现按任务分组的日志展示
  - 在 ETL 执行结果页面中按任务分段展示日志：每个任务折叠为独立区块
  - 展开后显示该任务的完整执行日志（时间戳、日志级别、消息内容）
  - 支持按任务代码过滤和分组展示
  - 顶部展示任务执行时间线概览（每个任务的开始/结束时间、状态），可点击跳转
  - 需求: 10.2, 10.5, 10.6
11. CLI 参数扩展
- 11.1 在 apps/etl/connectors/feiqiu/cli/ 中添加 Pipeline 相关 CLI 参数
  - 新增 --pipeline-workers、--pipeline-batch-size、--pipeline-rate-min、--pipeline-rate-max 参数
  - 将 CLI 参数值注入到 AppConfig，使其在 PipelineConfig.from_app_config() 中生效
  - 需求: 4.6
12. 最终检查点 — 全量验证
- 确保所有测试通过，ask the user if questions arise.

备注

标记 * 的子任务为可选，可跳过以加速 MVP 交付
每个任务引用了具体的需求编号，确保可追溯
检查点任务用于增量验证，确保每个阶段的正确性
属性测试验证通用正确性属性，单元测试验证具体示例和边界条件
属性测试位于 Monorepo 级 tests/ 目录，单元测试位于 ETL 模块内 tests/unit/

15 KiB Raw Blame History Unescape Escape

实施计划：ETL 统一请求编排与线程模型改造

概述

任务

备注

15 KiB

Raw Blame History