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@@ -0,0 +1,155 @@
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## Context
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当前项目已具备成熟的异步导入任务能力(设备导入、单卡导入)与对象存储能力,但导出能力尚未形成统一任务系统。面对未来超大数据量,直接同步导出会引发请求超时、内存峰值高、用户等待时间不可控等问题。
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本次变更要先建立“通用导出任务骨架”,并以 `device` 与 `iot_card` 作为首批场景验证架构可扩展性;导出字段与具体查询细节后续按场景迭代补充。
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约束条件:
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- 必须遵循 `Handler -> Service -> Store -> Model` 分层。
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- 必须使用 Asynq 异步任务机制。
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- 禁止外键约束,任务主从关系通过 ID 字段维护。
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- 常量、状态枚举、Redis Key 必须定义在 `pkg/constants/`,禁止硬编码。
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## Goals / Non-Goals
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**Goals:**
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- 提供全局导出任务中心,统一任务创建、列表、详情、取消。
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- 支持 `xlsx/csv` 两种格式选择。
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- 支持异步分片执行,满足大数据量导出性能需求。
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- 导出产物上传 OSS,并在任务详情直接返回可下载 URL(默认 24h)。
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- 设计可扩展场景机制,首批支持 `device`、`iot_card`。
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**Non-Goals:**
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- 本阶段不定义最终导出字段清单与前端展示细节。
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- 本阶段不实现跨场景聚合导出(仅单场景任务)。
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- 本阶段不实现复杂运营能力(如任务重跑、任务克隆、批量取消)。
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## Decisions
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### 决策1:统一导出引擎 + 场景策略注册
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**选择**:采用“通用导出任务引擎 + 场景策略(Strategy)+ 执行模板(Template Method)”模式。
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**理由**:
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- 避免设备导出、单卡导出重复实现任务编排、分片、上传、状态流转。
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- 后续新增导出场景仅需注册策略(查询器、表头、行映射),无需改核心引擎。
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**备选方案**:每个场景单独实现导出任务链路。
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**放弃原因**:重复代码多,后续维护成本高,难以统一性能与取消语义。
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### 决策2:三段式异步任务流水线
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**选择**:Asynq 任务拆分为 `dispatch -> shard -> finalize` 三段。
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**执行语义**:
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- `dispatch`:按查询规模创建分片子任务并入队。
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- `shard`:每个分片独立查询与写文件,上传 OSS,回写分片状态。
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- `finalize`:聚合分片结果,生成主任务最终结果(`file_key/download_url`)。
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**理由**:
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- 分片并行可线性提升吞吐。
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- 分片失败可独立重试,不影响已完成分片。
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- finalize 统一收口,便于生成一致的下载结果。
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### 决策3:任务数据模型拆分主任务与分片任务
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**选择**:新增两张表(不建外键):
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- `tb_export_task`(主任务)
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- `tb_export_shard_task`(分片任务)
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**关键字段**:
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- 主任务:`task_no`、`scene`、`format`、`status`、`progress`、`cancel_requested`、`file_key`、`error_message`、`started_at`、`completed_at`。
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- 分片任务:`task_id`、`shard_no`、`status`、`cursor_start/cursor_end`、`row_count`、`file_key`、`error_message`。
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**事务设计**:
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- `dispatch` 中“创建分片记录 + 分片任务入队标记”在事务内完成,避免分片记录与队列状态不一致。
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- `shard` 与 `finalize` 使用状态条件更新保证幂等(如 `WHERE status = expected`)。
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### 决策4:下载信息仅在详情接口返回,且直出可下载 URL
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**选择**:
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- 任务列表仅返回任务元信息,不返回下载 URL。
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- 任务详情在 `status=已完成` 时返回可直接下载的 `download_url`,有效期默认 24 小时。
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**理由**:
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- 减少列表接口的预签名生成开销。
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- 与用户已确认的交互模式一致。
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### 决策5:取消机制采用“控制面标记 + Worker 协作停止”
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**选择**:
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- 取消接口将主任务标记为“取消请求”(`cancel_requested=true`)。
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- `dispatch/shard/finalize` 在关键节点检查取消标记,命中即停止并回写取消状态。
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**理由**:
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- 兼容已运行任务,避免强杀导致的中间态脏数据。
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- 实现简单且可控,符合当前 Asynq 使用方式。
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**权衡**:
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- 取消不是“瞬时终止”,而是“尽快停止”;单个分片运行中的小批次会执行到检查点再退出。
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### 决策6:性能基线采用 Keyset 分页 + 流式写出
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**选择**:
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- 分片数据读取使用 Keyset 分页(`id > last_id`),避免深分页性能衰减。
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- 文件写出采用流式写出策略,避免全量数据载入内存。
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- 进度按批回写(例如每 N 行)降低数据库写放大。
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**理由**:
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- 满足未来超大数据量导出场景。
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- 控制数据库与 Worker 资源占用,减少峰值风险。
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### 决策7:依赖注入与模块边界
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**选择**:
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- Handler 仅做参数解析、权限前置与统一响应。
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- Service 注入 `ExportTaskStore`、`ExportShardTaskStore`、`queue.Client`、`storage.Service`、`SceneRegistry`。
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- Worker 通过 `pkg/queue/handler.go` 统一注册导出相关处理器。
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**理由**:
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- 与现有导入任务模式保持一致,降低接入复杂度。
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- 强化模块边界,便于后续场景扩展。
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## Risks / Trade-offs
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- **[风险] 分片大小配置不合理导致队列拥塞或分片过小**
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→ **缓解**:分片大小与并发度配置化;增加任务监控指标与告警阈值。
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- **[风险] xlsx 在极大数据量场景下生成耗时高**
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→ **缓解**:允许用户选择 `csv`;必要时按分片生成多文件并由 finalize 打包归档。
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- **[风险] 取消与 finalize 并发竞争造成状态抖动**
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→ **缓解**:统一使用状态条件更新,finalize 前再次检查 `cancel_requested`。
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- **[权衡] 详情接口实时生成预签名 URL 会增加一次存储调用**
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→ **接受**:仅详情触发,调用频率低,收益大于成本。
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## Migration Plan
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1. 新增导出任务常量、状态枚举、任务类型、Redis Key 生成函数。
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2. 新增导出主任务与分片任务模型、Store、数据库迁移。
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3. 新增全局导出任务 Handler/Service/Route(创建、列表、详情、取消)。
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4. 新增导出 Worker 处理器并注册 Asynq 任务类型(dispatch/shard/finalize)。
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5. 接入首批场景策略:`device`、`iot_card`(先完成骨架与最小可运行实现)。
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6. 更新接口文档生成器与业务文档,补充手工验证步骤。
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回滚策略:
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- 若上线后发现异常,可先关闭导出任务入口(路由开关/权限收敛),保留已生成文件不影响现网核心交易链路。
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- 数据库迁移按标准 down 脚本回滚新增表与字段。
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## Open Questions
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- 是否需要在任务列表返回“最近一次下载 URL 过期时间”用于前端提示(当前方案不返回,仅详情返回)?
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- 分片默认大小与队列权重的初始值是否按环境差异化配置(开发/生产)?
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