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rayd1o ba54545ac7 release: bump version to 0.45.0

2026-04-29 23:43:54 +08:00

6.3 KiB

Raw Blame History

planet.sh 启动性能优化

背景

planet.sh 管理所有服务的启动/停止/重启。原有实现存在以下问题：

AI Provider 每次都重新构建（即使代码未变）
杀端口速度极慢（最长等 45 秒）
端口绑定检测用 Python 子进程（每次 ~300ms）
无参 restart 与 restart -b 行为不一致

问题一：AI Provider 每次重建

根因

构建戳文件存放在 /tmp/，WSL/Linux 重启后 /tmp 被清空，导致三个条件中的"戳文件非空"这一条始终不满足，进而判定需要重建：

# 三个条件必须同时成立才跳过重建
image_exists AND stamp_non_empty AND fingerprint_match

修复

将戳文件路径从 /tmp/ 改到持久路径：

AI_PROVIDER_BUILD_STAMP_FILE="$HOME/.cache/planet/aiprovider_build.sha256"

写入时确保目录存在：

write_ai_provider_build_stamp() {
    mkdir -p "$(dirname "$AI_PROVIDER_BUILD_STAMP_FILE")"
    compute_ai_provider_build_fingerprint > "$AI_PROVIDER_BUILD_STAMP_FILE"
}

fingerprint 计算提速

原实现对整个 aiprovider/ 打 tar 包再算 SHA，大目录下耗时可达数秒。改为 find + stat（只读文件元信息，不读内容）：

compute_ai_provider_build_fingerprint() {
    find aiprovider \
        -type f \
        ! -path '*/__pycache__/*' \
        ! -name '.env' \
        ! -name '.env.*' \
        ! -name '*.pyc' \
        ! -name '*.pyo' \
        | LC_ALL=C sort \
        | xargs -r stat --format="%Y %s %n" 2>/dev/null
    sha256sum docker-compose.yml docker-compose.simple.yml 2>/dev/null
    python3 "$SCRIPT_DIR/scripts/compute_aiprovider_dependency_fingerprint.py" 2>/dev/null
}

速度提升约 10 倍（大量小文件场景），误报率相同（mtime+size 变化 ≡ 文件被修改）。

.env 和 .env.* 被排除在 fingerprint 外。它们属于运行期配置，不应该因为修改模型、密钥或 Base URL 触发镜像重建。

Docker build context 收敛

AI Provider 镜像只需要根目录的 pyproject.toml、uv.lock 和 aiprovider/ 代码。仓库中还包含前端静态大图、PDF、历史数据和 Unreal 资料，如果 build context 使用整个仓库，transferring context 会浪费大量时间。

当前通过根目录 .dockerignore 收敛上下文：

**

!pyproject.toml
!uv.lock
!aiprovider/
!aiprovider/**

aiprovider/.env
aiprovider/.env.*
!aiprovider/.env.example

Dockerfile 也从全仓复制改为只复制 AI Provider 代码：

COPY pyproject.toml uv.lock /app/
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
    uv sync --frozen --no-dev

COPY aiprovider /app/aiprovider

uv sync 使用 BuildKit cache mount 后，首次构建仍可能受网络影响；后续构建会复用 /root/.cache/uv，依赖下载不再重复从零开始。

运行期配置来源

planet.sh 启动 AI Provider 前会生成临时 env-file，并把它传给 Compose 或手动 docker run fallback。配置优先来自：

aiprovider/.env
~/.zshrc 中简单的 export AI_...=... 或 AI_...=... 行

默认解析是静态的，只覆盖 AI Provider、镜像、代理相关变量，避免执行交互 shell 初始化。如果确实需要复杂 shell 展开，可以显式启用：

PLANET_LOAD_ZSHRC_ENV=source ./planet.sh start -a

如果排查时需要忽略个人 shell 配置：

PLANET_LOAD_ZSHRC_ENV=0 ./planet.sh start -a

跳过重建的原理

fingerprint 一致时不执行 docker compose build，而是：

docker start planet_aiprovider   # 启动已存在的容器，几秒内完成

docker stop 停容器，不删镜像；cleanup_exit_containers 删已退出容器，不删镜像。下次 docker start 会从现有镜像直接创建并启动容器。

问题二：杀端口速度慢

原因

wait_for_port_release 默认最多等 45 秒（15 次 × 3 秒）。

修复

将后台进程清理场景的超时缩短至 3 秒（TERM→1.5s→KILL→1.5s）：

PORT_RELEASE_ATTEMPTS=15
PORT_RELEASE_INTERVAL=0.2   # 每次等 0.2s，总计 3s

# cleanup_backend_processes / kill_port_if_requested
wait_for_port_release "$port" 15 0.2

wait_for_port_release 增加可选参数，允许不同场景使用不同超时：

wait_for_port_release() {
    local port="$1"
    local max_attempts="${2:-$PORT_RELEASE_ATTEMPTS}"
    local interval="${3:-$PORT_RELEASE_INTERVAL}"
    ...
}

问题三：端口检测用 Python

原因

can_bind_port 用 python3 -c "import socket..." 检测端口，每次调用约 300ms。

修复

优先使用系统工具（~10ms），Python 作为兜底：

can_bind_port() {
    local port="$1"
    if command -v ss >/dev/null 2>&1; then
        ! ss -tlnH 2>/dev/null | awk '{print $4}' | grep -qE ":${port}$"
        return
    fi
    if command -v lsof >/dev/null 2>&1; then
        [ -z "$(lsof -tiTCP:"${port}" -sTCP:LISTEN 2>/dev/null)" ]
        return
    fi
    python3 - "$port" <<'PY'
import sys, socket
p = int(sys.argv[1])
s = socket.socket()
s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
try:
    s.bind(("", p)); s.close(); sys.exit(0)
except OSError:
    sys.exit(1)
PY
}

问题四：restart 行为不一致

现象

restart -b：停全部服务 → 检查 AI Provider fingerprint → 按需重建 → 启动
restart（无参）：停全部服务 → AI Provider 总是判定需要重建（因戳文件在 /tmp）

修复

修复戳文件路径后，无参 restart 同样使用 stop + start，fingerprint 检查正常生效，行为与 restart -b 完全一致。无需额外代码变更。

其他：移除不必要的 sleep

启动链路中两处 sleep 3 在实际已有健康检查覆盖的情况下多余，已移除：

start_backend_service：数据库健康检查通过后的 sleep 3
restart_database_service：重启后的等待 sleep 3

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