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# 数据作业与 Outbox 技术架构
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本文记录 Planet v1 的任务队列、数据库 outbox 和 Earth 刷新技术边界。每类数据产品的业务用途和端到端链路见 [业务架构与数据流转](/home/ray/dev/linkong/planet/docs/technical/zh/platform-data-flows.md)。
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## 架构边界
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- PostgreSQL 是 v1 的可靠任务账本和 outbox，不引入 Kafka、Celery 或 RQ。
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- `collection_tasks` 记录采集、删除、清缓存和非数据库触发的 Earth refresh 任务。
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- `earth_data_change_events` 记录事实表或派生表变化，是 Earth 同步的可靠来源。
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- `LISTEN/NOTIFY` 只做低延迟唤醒；listener 仍会轮询未消费 outbox。
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- Redis 主要用于缓存、认证辅助、OTP / rate limit、临时日志和 WebSocket 辅助，不是可靠队列。
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## 数据库变化同步
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```mermaid
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flowchart LR
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Write["Fact or derived table write"] --> Trigger["PostgreSQL trigger"]
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Trigger --> Outbox["earth_data_change_events"]
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Trigger --> Notify["planet_earth_data_changes"]
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Outbox --> Listener["earth_db_change_listener"]
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Notify --> Listener
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Listener --> Adapter["earth_layer_adapters"]
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Adapter --> Cache["cache invalidation"]
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Cache --> WS["earth_updates"]
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```
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1. 采集、删除、定位或派生任务写入事实表或派生表。
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2. statement trigger 为 `INSERT` / `UPDATE` / `DELETE` 写入 outbox。
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3. listener 被 notify 唤醒，或通过轮询发现未消费事件。
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4. listener 使用 `earth_layer_adapters.py` 把 `table + source` 映射成 Earth layer、刷新策略和 cache pattern。
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5. listener 短窗口合并同 layer 事件，失效缓存并广播 `earth_updates`。
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6. 广播成功后标记 outbox consumed；失败时保留待重试。
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DB 变化不再默认创建 `earth_refresh` 任务，因此不会被同 source 的长采集或删除任务阻塞。`earth_refresh` 只保留给手动清缓存和非 DB 变化刷新提示。
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## 数据作业队列
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`collection_tasks` 是统一 job ledger。worker 使用 PostgreSQL `FOR UPDATE SKIP LOCKED` 领取 `queued` 任务；同一 `source` 的写任务串行，不同 source 可并行。
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| task_type | 作用 |
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| `collect` | 执行内置 datasource 采集 |
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| `clear_data` | 删除该 source 的采集数据和声明过的派生数据 |
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| `clear_cache` | 删除该 source 对应的 Earth / dashboard 缓存 |
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| `earth_refresh` | 非 DB 变化场景下失效智能星球图层缓存并广播刷新提示 |
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接口只创建任务并返回 `task_id`。任务执行、进度、取消和终态由 worker 写回 `collection_tasks`，并通过 `datasource_tasks` channel 通知前端。
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取消语义是“保留已提交批次”：点击停止后，后端把任务标记为 `cancelling` 并取消内存中的执行协程；已经提交的批次保留，未完成批次按采集器或清理任务的回滚逻辑处理。
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## Earth 同步事件模型
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统一事件模型是 `earth.layer.changed`：
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```json
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{
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"event": "earth.layer.changed",
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"action": "database_changed",
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"source": "celestrak_tle",
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"table": "collected_data",
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"operation": "DELETE",
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"layers": ["satellites"],
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"refresh_strategy": "clear_then_reload",
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"records_processed": 11125,
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"occurred_at": "2026-05-25T10:20:30Z"
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}
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```
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| strategy | 用途 |
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| --- | --- |
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| `clear_then_reload` | 先清前端本地图层对象，再强制重拉接口。删除数据时优先使用。 |
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| `reload` | 保留旧对象直到新数据返回，适合定位、元数据或非破坏性更新。 |
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| `delta` | `earth_interactables` 按 id upsert/remove；船舶普通写入由专用 `vessels` 通道按 MMSI 更新确认状态，不触发整层清空。 |
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船舶删除仍发出 `reload` 校准提示，`vessel_current_state` 的逐项删除同时进入船舶 remove 通道。源通知只决定哪些 MMSI 需要更新，推送值以当前状态表为准。全局订阅使用 `scope: "global"`；消息大小上限用于拆包，不用于丢弃其余船只。
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接口在真实 0 数据时必须返回 200 和空集合；只有真实接口异常才返回 5xx。前端收到删除事件后，如果重拉失败，应保持已清空状态并显示轻量错误，不恢复旧对象。
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## Layer Adapter 约定
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`earth_layer_adapters.py` 是 source、派生表、Earth layer、缓存和刷新策略的唯一注册表。新图层只应新增 adapter，不应在按钮 handler、采集器或前端分支里手写同步逻辑。
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Adapter 必须声明：
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- source 或 table 由哪个 Earth layer 消费。
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- 需要清理哪些 Earth cache key pattern。
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- `clear_data` 删除 source 时是否需要同时删除 owned 派生表。
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- 该 layer 的默认刷新策略。
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删除 source 时，`clear_data` 作业先删除 `collected_data.source = <source>`，再根据 adapter 删除 owned 派生表。直接修改派生表也会触发 outbox，所以后台任务、管理接口和 SQL 修复脚本只要落到事实表或派生表，Earth 都能感知变化。
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## 运维排障
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检查 outbox 是否堆积：
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```sql
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SELECT id, table_name, operation, source, occurred_at
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FROM earth_data_change_events
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WHERE consumed_at IS NULL
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ORDER BY id
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LIMIT 20;
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```
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检查触发器是否存在：
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```sql
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SELECT tgname, tgrelid::regclass
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FROM pg_trigger
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WHERE tgname LIKE 'tr_planet_%_changed_%'
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ORDER BY 2, 1;
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```
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常用日志事件：
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- `earth.db_changes.connected`：listener 已连接 PostgreSQL 并开始监听。
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- `earth.db_changes.outbox_polled`：轮询到了未消费 outbox。
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- `earth.db_changes.broadcasted`：已产生 Earth 刷新广播。
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- `data_job.started` / `data_job.completed`：任务执行状态。
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如果 Earth 没更新，按顺序检查：事实表是否变化、outbox 是否消费、adapter 是否覆盖对应 `source/table`、listener 是否在线、前端 WebSocket 是否连接、visualization 接口是否返回 200 空集合或新数据。
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## Kafka-ready 边界
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业务代码不直接依赖具体队列实现，而是通过这些边界组织：
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- `JobQueue`：提交、领取、取消、完成数据作业。
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- `DataChangeBus`：发布数据库事实变化。
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- `EarthLayerAdapterRegistry`：声明 source、layer、缓存和派生数据关系。
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需要 Kafka 的信号：
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- 多个独立服务需要消费同一批数据变化。
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- AIS、BGP 或传感器流达到持续高吞吐。
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- 需要 consumer group、事件回放、跨服务解耦。
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需要 Spark 的信号：
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- 历史数据到千万或亿级，PostgreSQL 聚合开始吃力。
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- 需要跨源、长时间窗口、空间时间关联分析。
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- 原始数据进入 Parquet / Iceberg / Delta 等湖仓，并开始生产离线派生数据产品。
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若目标是秒级连续流计算，优先评估 Flink；Spark 更适合批量或微批分析。
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