feat: 全流程脚本 --resume 断点续跑 + 各步骤文件级增量说明

- 新增 scripts/_step_state.sh:步骤状态库(data/run_state/{date}.state,按天换新)
- pipeline.sh / domestic_full.sh 支持 --resume,按步骤跳过已完成项
- step_run 显式检查退出码(规避 bash set -e 条件上下文陷阱),失败步骤不标记
- M1 保持部分源失败容忍(step_should_run/step_mark 手动控制)
- 确认并文档化各步骤文件级增量:M2/M4/M5 按文件存在跳过、M3 指纹库、M6 upsert 幂等
- 已同步 pi5 并验证(--badarg exit=1、step_run 机制正常)
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2026-08-12 11:06:29 +08:00
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+1
View File
@@ -31,6 +31,7 @@ data/events/
data/embeddings/
data/qdrant_storage/
data/reports/
data/run_state/
# Logs
logs/*.log
+14
View File
@@ -104,6 +104,12 @@ sudo systemctl enable --now privoxy
# 全流程:M1 抓取 → M2→M6 管道 → 日报
# 每天 06:00 / 12:00 / 18:00 / 22:00 自动执行
bash scripts/domestic_full.sh
# 中断恢复:跳过当天已完成步骤(状态存 data/run_state/{date}.state)
# 支持步骤级断点:M1_crawl / M2_extract / M3_dedup / M4_translate / M5_embed / M6_index / report
bash scripts/domestic_full.sh --resume
# 仅 M2→M6 管道(同样支持 --resume)
bash scripts/pipeline.sh --resume
```
### 单步执行
@@ -161,6 +167,14 @@ ls -lt data/reports/
去重时跨源重复的新闻,会把所有来源记录到保留的唯一篇 `source_ids` 字段(首个来源为 `source_id`),经翻译透传后在日报事件 `source` 展示(如 "Barron's, CNBC, Reuters",最多 3 个)。
### 中断恢复(--resume)
全流程脚本支持断点续跑:
- `scripts/domestic_full.sh --resume` / `scripts/pipeline.sh --resume`:跳过当天已完成步骤(步骤状态存 `data/run_state/{YYYYMMDD}.state`,按天换新,跨天自动失效)
- 步骤粒度:`M1_crawl` / `M2_extract` / `M3_dedup` / `M4_translate` / `M5_embed` / `M6_index` / `report`;某步失败不标记,`--resume` 从失败处重试
- **文件级增量(各步骤内自动跳过已处理文件)**:M2 按 `data/processed/.../{url_hash}.json` 存在性、M3 按指纹库判重、M4 按 `data/events/.../{url_hash}.json` 存在性、M5 按 `data/embeddings/.../index.json`、M6 按 Qdrant upsert 幂等(点 id=url_hash)、日报按 MySQL 唯一键覆盖
### 日报入库(M9)
日报内容结构化写入与 [news 项目](https://github.com/) 共用的 MySQL `myquant` 库(表 `news_report` / `news_event`,`report_type="intl"`,同一天重复生成幂等覆盖)。表结构与数据契约见 news 项目 `docs/db_schema.md`。
+21
View File
@@ -4,6 +4,27 @@
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## 2026-08-12 会话成果(二):全流程 --resume 断点续跑
**背景:** `scripts/domestic_full.sh`(M1→M6→日报)中断(ssh 断线/断电)后只能从头重跑。
**改动:**
| 文件 | 改动内容 |
|------|---------|
| `scripts/_step_state.sh`(新增) | 步骤状态库:`step_run` / `step_should_run` / `step_mark` / `step_done`;状态文件 `data/run_state/{YYYYMMDD}.state`(按天换新);`step_run` 显式检查退出码(规避 bash set -e 条件上下文陷阱) |
| `scripts/pipeline.sh` | 支持 `--resume`;M2→M6→report 每步 `step_run` 包裹 |
| `scripts/domestic_full.sh` | 支持 `--resume`;M1 用 `step_should_run`/`step_mark`(部分源失败仍标记,原语义);透传 `--resume` 给 pipeline.sh |
| `.gitignore` | 忽略 `data/run_state/` |
**文件级增量确认(各步骤已内置,无需新写):** M2 processed JSON 存在跳过、M3 指纹库判重、M4 events JSON 存在跳过、M5 embedding index、M6 Qdrant upsert 幂等(id=url_hash)、日报 MySQL 唯一键覆盖。
**测试:** 本地模拟 3 场景全过(失败步骤不 mark / set -e 退出不 mark / resume 跳过已完成);`--badarg` exit=1;pi5 同步后验证 step_run 机制与参数校验正常。
**注意:** crontab 07/12/18 跑的是不带 --resume 的全量(步骤级不跳过,靠文件级增量),--resume 供手动中断恢复。
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## 2026-08-12 会话成果
### M9.2:AI 模型按场景配置 + 去重多来源
+60
View File
@@ -0,0 +1,60 @@
#!/bin/bash
# =============================================
# 步骤状态管理(--resume 中断恢复用)
# =============================================
# 用法(在脚本中 source):
# source "$SCRIPT_DIR/_step_state.sh"
# RESUME=0|1 # 由入口脚本参数解析后设置
# step_run <步骤名> <cmd...> # 执行并在成功后标记;resume 时已标记则跳过
# step_should_run <名> # 返回 0 = 需要运行(供需容忍部分失败的步骤手动控制)
# step_mark <名> # 手动标记完成
# =============================================
# 状态文件: data/run_state/{YYYYMMDD}.state(按本地日期换新,跨天自动失效)
# 说明: 各步骤内部的"跳过已处理文件"由各 Python 模块自带(见 pipeline.sh 头注释),
# 本文件仅做"步骤级"断点记录。
# =============================================
STEP_STATE_DIR="data/run_state"
step_state_file() {
echo "${STEP_STATE_DIR}/$(date +%Y%m%d).state"
}
step_done() {
# $1: 步骤名;已标记返回 0
[ -f "$(step_state_file)" ] && grep -qx "$1" "$(step_state_file)" >/dev/null 2>&1
}
step_mark() {
# $1: 步骤名;记录为已完成(幂等追加)
mkdir -p "${STEP_STATE_DIR}"
echo "$1" >> "$(step_state_file)"
}
step_should_run() {
# $1: 步骤名;resume 模式下已标记 → 返回 1(跳过),否则返回 0
if [ "${RESUME:-0}" = "1" ] && step_done "$1"; then
LOG "⏭️ 跳过已完成的步骤: $1(--resume)"
return 1
fi
return 0
}
step_run() {
# $1: 步骤名,$2...: 要执行的命令(成功后标记完成)
# 显式检查退出码:避免 bash set -e 在条件上下文(&&/||)调用函数时失效,
# 导致失败步骤被误标记为完成。
local name="$1"
shift
if ! step_should_run "$name"; then
return 0
fi
LOG "▶ $name"
"$@"
local rc=$?
if [ "$rc" -ne 0 ]; then
LOG "✗ $name 失败(exit=$rc),未标记完成;可 --resume 重试该步骤"
return "$rc"
fi
step_mark "$name"
}
+29 -4
View File
@@ -6,25 +6,50 @@
# =============================================
# 每天 06:00 / 12:00 / 18:00 / 22:00 各执行一次
# =============================================
# 用法:
# ./scripts/domestic_full.sh # 全新执行
# ./scripts/domestic_full.sh --resume # 从中断处继续(跳过已完成步骤,
# # 步骤状态见 data/run_state/{date}.state)
# =============================================
set -euo pipefail
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
PROJECT_DIR="$(dirname "$SCRIPT_DIR")"
cd "$PROJECT_DIR"
# ── 参数解析 ──
RESUME=0
for arg in "$@"; do
case "$arg" in
--resume) RESUME=1 ;;
*) echo "未知参数: ${arg}(支持 --resume)" >&2; exit 1 ;;
esac
done
source "$SCRIPT_DIR/_step_state.sh"
LOG() { echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $*"; }
LOG "══════ 国内全流程开始 ══════"
LOG "══════ 国内全流程开始(resume=${RESUME})═══════"
# ── 加载 .env ──
export $(grep -v '^#' .env | grep -v '^$' | xargs 2>/dev/null || true)
# ── 1. M1 Pi 抓取(headful Playwright + HTTP 代理)──
LOG "[1/2] Pi M1 抓取(8G headful + HTTP 代理)..."
bash "$SCRIPT_DIR/domestic_crawl_8g.sh" 2>&1 | tail -5 || LOG "WARNING: 部分源抓取失败,继续管道"
# 部分源抓取失败不阻塞管道(原语义);抓取本身按 URL 去重(index.jsonl),
# 已抓取过的 URL 不会重复写入
if step_should_run M1_crawl; then
LOG "[1/2] Pi M1 抓取(8G headful + HTTP 代理)..."
bash "$SCRIPT_DIR/domestic_crawl_8g.sh" 2>&1 | tail -5 || LOG "WARNING: 部分源抓取失败,继续管道"
step_mark M1_crawl
fi
# ── 2. M2→M6 管道(含日报)──
LOG "[2/2] 全链路管道..."
bash "$SCRIPT_DIR/pipeline.sh" 2>&1 | tail -10
if [ "$RESUME" = "1" ]; then
bash "$SCRIPT_DIR/pipeline.sh" --resume 2>&1 | tail -10
else
bash "$SCRIPT_DIR/pipeline.sh" 2>&1 | tail -10
fi
LOG "══════ 国内全流程完成 ✅ ══════"
+32 -15
View File
@@ -2,9 +2,19 @@
# =============================================
# 国内服务器:全链路管道 M2 → M3 → M4 → M5 → M6 → 日报
# =============================================
# 用法:./scripts/pipeline.sh
# 用法:
# ./scripts/pipeline.sh # 全新执行(步骤级不跳过)
# ./scripts/pipeline.sh --resume # 从中断处继续(跳过已完成步骤)
# 前提:domestic_sync.sh 已完成
# =============================================
# 各步骤"跳过已处理文件"(文件级增量,由各 Python 模块自带):
# M2 正文提取: data/processed/{source}/{date}/{url_hash}.json 存在则跳过
# M3 去重: 指纹库 SQLite(data/dedup_fingerprints.sqlite3)判重,重复自动丢弃
# M4 翻译: data/events/{date}/{url_hash}.json 存在则跳过
# M5 向量: data/embeddings/{date}/index.json 记录已向量化,跳过
# M6 入库: Qdrant upsert 幂等(点 id = url_hash,重复写入覆盖,无重复)
# 日报: MySQL 唯一键 (report_date, intl, "") 幂等覆盖
# =============================================
set -euo pipefail
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
@@ -12,57 +22,64 @@ PROJECT_DIR="$(dirname "$SCRIPT_DIR")"
cd "$PROJECT_DIR"
echo "[$(date)] ═══ 全链路管道开始 ═══"
# ── 参数解析 ──
RESUME=0
for arg in "$@"; do
case "$arg" in
--resume) RESUME=1 ;;
*) echo "未知参数: ${arg}(支持 --resume)" >&2; exit 1 ;;
esac
done
source "$SCRIPT_DIR/_step_state.sh"
LOG() { echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $*"; }
LOG "══════ 全链路管道开始(resume=${RESUME})═══════"
# 加载 .env
export $(grep -v '^#' .env | grep -v '^$' | xargs 2>/dev/null || true)
# ── M2: 正文提取 ──
echo "[$(date)] [M2] 正文提取..."
.venv/bin/python3 -c "
step_run M2_extract .venv/bin/python3 -c "
from extractor.pipeline import process_all_sources
stats = process_all_sources()
print(f'M2: {stats[\"total_articles\"]} 篇, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
"
# ── M3: 去重 ──
echo "[$(date)] [M3] 三层去重..."
.venv/bin/python3 -c "
step_run M3_dedup .venv/bin/python3 -c "
from dedup.pipeline import dedup_all_sources
stats = dedup_all_sources()
print(f'M3: 唯一 {stats[\"unique\"]}/重复 {stats[\"duplicate\"]}, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
"
# ── M4: 翻译+事件 ──
echo "[$(date)] [M4] 翻译+事件抽取..."
.venv/bin/python3 -c "
step_run M4_translate .venv/bin/python3 -c "
from llm.pipeline import translate_all_deduped
stats = translate_all_deduped()
print(f'M4: {stats[\"success\"]}/{stats[\"total\"]} 篇, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
"
# ── M5: 向量生成 ──
echo "[$(date)] [M5] 向量生成..."
.venv/bin/python3 -c "
step_run M5_embed .venv/bin/python3 -c "
from embedding.pipeline import embed_all_events
stats = embed_all_events()
print(f'M5: {stats[\"success\"]}/{stats[\"total\"]} 篇, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
"
# ── M6: Qdrant 入库 ──
echo "[$(date)] [M6] Qdrant 入库..."
.venv/bin/python3 -c "
step_run M6_index .venv/bin/python3 -c "
from vectorstore.pipeline import ingest_all_embeddings
stats = ingest_all_embeddings()
print(f'M6: {stats[\"ingested\"]}/{stats[\"total\"]} 条, {stats[\"elapsed_sec\"]:.0f}s')
"
# ── 日报 ──
echo "[$(date)] [日报] 生成日报(结构化入库)..."
.venv/bin/python3 -c "
step_run report .venv/bin/python3 -c "
from scheduler.reporter import generate_report
report_id = generate_report()
print(f'日报: report_id={report_id}' if report_id is not None else '日报: 无数据/失败')
"
echo "[$(date)] ═══ 全链路管道完成 ✅ ═══"
LOG "══════ 全链路管道完成 ✅ ═══════"