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vrsub/src/wov_app/scheduler.py
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cat-shark 7a7212f70c docs: 注释规范要求精简可读,并清理生产代码中的历史叙事
AGENTS.md 的注释规范新增三节可执行约束:

- 只写代码真实逻辑:注释只回答"做什么"与"为什么必须这么做",禁止写决策/
  修改时间、历史版本对比、实测数据与实验结论、事故与缺陷编号(run_xxxx /
  batch_xxxx / R01 等)——这些属 docs/decisions.md 与审查跟踪文件;当前生效
  的约束可以写,但不附带它何时因何变成这样。
- 精简可读:单段连续注释不超过 3 行;docstring 一句话概括职责,不重复函数名
  已表达的信息;不写逐行翻译代码的废话注释,只在非显然处(业务规则、边界、
  易错点、外部约束)加注。
- 覆盖范围:测试注释只说明验证什么行为,回归用例可保留一句溯源;并明确
  参数说明应写在**参数读取处**附近,而不是把多个参数的解释堆在离使用位置
  很远的注释块里。

按此清理生产代码(注释净减 70 行,18 个文件),典型处理:

- nodes/whisper.py:删掉堆在一起、含"用户 2026-08 决定 / 实测 savr-1054"
  等叙事的参数块,把各参数说明移到各自的读取处与 model.transcribe 调用处;
- nodes/llm_filter.py、nodes/subtitle_cleanup.py:模块 docstring 去掉英文
  背景叙事与条数统计,保留"默认只跑规则层""整条删除而非 '-' 占位"等当前
  行为;
- src/wov_app/{batch,db,scheduler}.py 与 routers:去掉 batch_xxx/run_xxx 事故
  编号与"修复前……"对比,改为一句"否则会出现什么问题";
- nodes/ass.py、frame_extract.py:去掉废弃值对比与日期,保留判据本身。

安全验证:用 AST 对比(剥离 docstring 后比较语法树)确认 18 个文件**零逻辑
变更**;`nodes/proper_nouns.py` 的规则表 reason 字段会注入 LLM 提示词,属于
数据而非注释,已恢复原值。全量测试 476 passed。
2026-09-13 16:37:49 +08:00

357 lines
16 KiB
Python
Executable File
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""工作流调度器。
轮询 SQLite 中的排队任务,按工作流 DAG 的拓扑顺序依次调用进程内节点
处理器,并把节点产物登记为任务产物。单体版使用单线程顺序执行,节点在
同一进程内直接调用,不再经过子进程与 HTTP 协议。
"""
from __future__ import annotations
import threading
import time
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from wov_sdk.models import InvokeRequest, WorkflowDefinition
from wov_app import registry
from wov_app.config import SCHEDULER_INTERVAL_SECONDS
from wov_app.db import Database
from wov_app.logging import get_logger
from wov_app.storage import atomic_copy
# 调度器运行日志:节点进度、暂停/续跑等状态变化。
logger = get_logger("scheduler")
def _now_iso() -> str:
"""返回当前 UTC 时间的 ISO 格式字符串。"""
return datetime.now(timezone.utc).isoformat()
def topological_sort(definition: WorkflowDefinition) -> list[str]:
"""对工作流 DAG 做拓扑排序,返回可执行的节点 ID 顺序。"""
nodes = {node.id: node for node in definition.nodes}
# 统计每个节点的入度,并记录依赖关系。
indegree = {node_id: 0 for node_id in nodes}
dependents: dict[str, list[str]] = {node_id: [] for node_id in nodes}
for edge in definition.edges:
# 边引用了不存在的节点时直接报错。
if edge.from_node not in nodes or edge.to_node not in nodes:
raise ValueError(f"unknown edge: {edge.from_node} -> {edge.to_node}")
indegree[edge.to_node] += 1
dependents[edge.from_node].append(edge.to_node)
# Kahn 算法:从入度为 0 的节点开始逐层取出。
queue = [node_id for node_id, degree in indegree.items() if degree == 0]
ordered: list[str] = []
while queue:
current = queue.pop(0)
ordered.append(current)
for dependent in dependents[current]:
indegree[dependent] -= 1
if indegree[dependent] == 0:
queue.append(dependent)
# 排序结果数量不足说明存在环,无法确定执行顺序。
if len(ordered) != len(nodes):
raise ValueError("workflow contains a cycle")
return ordered
class WorkflowScheduler:
"""后台任务调度器:单线程轮询并执行排队中的工作流运行。"""
def __init__(
self,
db: Database,
storage_dir: Path,
interval_seconds: float | None = None,
) -> None:
"""保存依赖并初始化轮询线程控制字段。"""
self.db = db
self.storage_dir = storage_dir
self.interval_seconds = interval_seconds or SCHEDULER_INTERVAL_SECONDS
self._thread: threading.Thread | None = None
self._stopping = False
def start(self) -> None:
"""启动调度线程;重复调用无副作用。"""
if self._thread is not None:
return
self._stopping = False
self._thread = threading.Thread(
target=self._loop,
name="wov-workflow-scheduler",
daemon=True,
)
self._thread.start()
def stop(self) -> None:
"""请求停止并等待轮询线程退出。"""
self._stopping = True
if self._thread is not None:
self._thread.join(timeout=5)
self._thread = None
def _loop(self) -> None:
"""轮询循环:有排队任务就立即执行,否则休眠一个间隔。"""
while not self._stopping:
try:
run = self.db.next_queued_run()
if run is not None:
self.execute_run(run["id"])
else:
time.sleep(self.interval_seconds)
except Exception: # noqa: BLE001
# 单次轮询异常不能杀死调度线程:否则任务会永远停在 QUEUED
# 无人拾起。记录后跳过本轮,下一轮继续。
logger.exception("调度器轮询异常,跳过本轮")
time.sleep(self.interval_seconds)
def _resolve_ref(
self,
ref: str,
run_input_uri: str | None,
outputs_by_node: dict[str, dict[str, str]],
) -> str | None:
"""解析输入引用:input.xxx 取任务入口,node.key 取前序节点产物。"""
# 入口引用以 input. 为前缀。
if ref.startswith("input."):
return run_input_uri
# 其余引用必须形如 "节点ID.输出名"。
node_id, separator, key = ref.partition(".")
if not separator:
return None
return outputs_by_node.get(node_id, {}).get(key)
def execute_run(self, run_id: str) -> None:
"""执行单个任务:加载 DAG、按拓扑顺序调用节点并登记产物。"""
run = self.db.get_run(run_id)
# 任务不存在或不在可执行状态(排队/暂停)时直接返回,避免重复执行。
if run is None or run["status"] not in ("QUEUED", "PAUSED"):
return
# 已暂停的任务不自动续跑:直接返回保持 PAUSED,等用户显式 resume
# resume 转回 QUEUED 后才执行);否则暂停会被立刻覆盖成 RUNNING。
if run["status"] == "PAUSED":
return
# 工作流或版本记录丢失时把任务标记为失败。
workflow = self.db.get_workflow(run["workflow_id"])
if workflow is None:
self.db.update_run(run_id, status="FAILED", error="workflow not found", updated_at=_now_iso())
return
version = self.db.get_workflow_version(run["workflow_id"], run["workflow_version"])
if version is None:
self.db.update_run(run_id, status="FAILED", error="workflow version not found", updated_at=_now_iso())
return
# 解析并校验 DAG,随后计算拓扑执行顺序。
# 任何预检异常(缺字段/边引用不存在/环形依赖)都必须在这里把任务标
# FAILED:否则队首记录会一直停在 QUEUED 堵塞后续任务。
try:
definition = WorkflowDefinition.from_dict(version["definition"])
definition.validate()
ordered = topological_sort(definition)
except Exception as exc: # noqa: BLE001
logger.exception("任务 %s 工作流定义无效,标记失败: %s", run_id, exc)
self.db.update_run(
run_id,
status="FAILED",
error=str(exc),
updated_at=_now_iso(),
)
return
# 从已登记产物重建已完成节点的输出,支持暂停后断点续跑。
outputs_by_node = self.db.restore_run_outputs(run_id)
run_started = time.monotonic()
# 清除可能残留的暂停信号(重启/异常中断后),避免本次执行误触发节点内暂停。
(self.storage_dir / "runs" / run_id / "paused.flag").unlink(missing_ok=True)
self.db.update_run(run_id, status="RUNNING", progress=0, updated_at=_now_iso())
try:
for index, node_id in enumerate(ordered):
# 暂停检查:用户暂停后调度器在节点边界停下,保持 PAUSED 等待续跑。
current = self.db.get_run(run_id)
if current is None or current["status"] == "PAUSED":
logger.info("任务 %s 已暂停,停止在节点 %s 之前", run_id, node_id)
return
# 断点续跑:跳过已产出结果的节点(其产物已作为输入可用)。
if node_id in outputs_by_node:
continue
# 当前节点进度 = 已完成节点数 / 总节点数。
node_spec = next(item for item in definition.nodes if item.id == node_id)
self.db.update_run(
run_id,
current_node_id=node_id,
progress=index / len(ordered),
updated_at=_now_iso(),
)
# 解析节点声明的每个输入引用,缺任一输入即失败。
invoke_inputs: dict[str, str] = {}
for input_name, ref in node_spec.inputs.items():
value = self._resolve_ref(ref, run.get("input_uri"), outputs_by_node)
if value is None:
raise ValueError(f"missing input {input_name} for node {node_id}")
invoke_inputs[input_name] = value
# 前端框选的 crop 等参数覆盖:按节点 ID 合并进节点参数。
node_params = dict(node_spec.params)
overrides = run.get("param_overrides") or {}
node_params.update(overrides.get(node_id, {}))
# 每个任务的每个节点使用独立产物目录,避免并发冲突。
node_started = time.monotonic()
output_dir = (
self.storage_dir
/ "runs"
/ run_id
/ "steps"
/ node_id
)
response = registry.invoke(
node_spec.node_type,
InvokeRequest(
run_id=run_id,
node_instance_id="",
inputs=invoke_inputs,
params=node_params,
output_dir=str(output_dir),
),
)
# 节点返回非 completed 即视为步骤失败。
if response.status != "completed":
raise RuntimeError(response.error or f"node {node_id} failed")
# 记录节点输出,供后续节点引用和最终产物映射使用。
outputs_by_node[node_id] = {
str(key): str(value) for key, value in response.outputs.items()
}
for key, uri in outputs_by_node[node_id].items():
# 产物名带节点前缀,例如 asr.srt_uri,避免跨节点重名。
artifact = {
"run_id": run_id,
"node_id": node_id,
"name": f"{node_id}.{key}",
"uri": uri,
"mime_type": self._mime_type(uri),
"size": self._file_size(uri),
}
self.db.create_artifact(artifact)
# 进度日志:节点序号/总数、耗时与任务累计运行时间(数据速度可观测)。
logger.info(
"任务 %s 进度 %d/%d 节点: %s 耗时 %.1fs, 运行累计 %.1fs",
run_id, index + 1, len(ordered), node_id,
time.monotonic() - node_started,
time.monotonic() - run_started,
)
# 处理 final_outputs,为用户端提供简洁的下载别名。
for alias, ref in definition.final_outputs.items():
resolved = self._resolve_ref(ref, run.get("input_uri"), outputs_by_node)
if resolved is None:
raise ValueError(f"missing final output: {alias} ({ref})")
# 成品按 上传文件名.标识.时间戳 命名,保留节点原始文件与 URI。
# 同一个 run 重复收尾使用稳定路径,不再因暂停/重启反复改名。
resolved = self._final_artifact_uri(resolved, run, definition, alias, ref)
self.db.create_artifact(
{
"run_id": run_id,
"node_id": ref.partition(".")[0],
"name": alias,
"uri": resolved,
"mime_type": self._mime_type(resolved),
"size": self._file_size(resolved),
}
)
# 全部节点成功后标记完成;期间被暂停则保持 PAUSED,等待续跑补做收尾。
if self.db.get_run(run_id)["status"] == "PAUSED":
logger.info("任务 %s 节点全部完成但已暂停,保持 PAUSED", run_id)
return
self.db.update_run(
run_id,
status="COMPLETED",
current_node_id=None,
progress=1.0,
updated_at=_now_iso(),
)
except Exception as exc: # noqa: BLE001
# 节点执行中被暂停(节点内检测到 paused.flag 而中止):保持 PAUSED
# 等待用户 resume 从断点续跑,而不是把暂停误报为 FAILED。
current = self.db.get_run(run_id)
if current is not None and current["status"] == "PAUSED":
logger.info("任务 %s 节点内被暂停,保持 PAUSED: %s", run_id, exc)
return
# 其余异常:结束任务并记录错误,等待用户重试。
self.db.update_run(
run_id,
status="FAILED",
error=str(exc),
updated_at=_now_iso(),
)
def _final_artifact_uri(
self,
resolved: str,
run: dict,
definition: WorkflowDefinition,
alias: str,
ref: str,
) -> str:
"""生成命名成品副本并返回稳定 URI,节点原始产物始终保留。
标识优先取产出节点的 target_language,否则回退别名;时间戳固定为
run 创建时间。每个别名单独目录,防止相同语言/扩展名的输出互相覆盖。
复制使用原子替换;收尾重复执行覆盖相同目标,不生成新的时间戳副本。
"""
source = Path(resolved)
if not source.is_file():
# 兼容历史记录:原文件已改名,但最终别名仍指向有效路径时复用。
existing = self.db.get_artifact(run["id"], alias)
if existing is not None and Path(existing["uri"]).is_file():
return existing["uri"]
raise ValueError(f"missing final output file: {alias} ({resolved})")
# 基础名来自上传文件名;无上传文件时退回通用名称 subtitle。
base = Path(run["input_uri"]).stem if run.get("input_uri") else "subtitle"
# 通过最终输出引用定位产出节点,取其语言参数作为标识。
node_id = ref.partition(".")[0]
node = next((item for item in definition.nodes if item.id == node_id), None)
tag = (node.params.get("target_language") if node else None) or alias
# 编码目录别名避免路径分隔符;保留常规 cn_srt/ass 名称便于排查。
from urllib.parse import quote
timestamp = datetime.fromisoformat(run["created_at"]).strftime("%Y%m%d%H%M%S")
final_dir = self.storage_dir / "runs" / run["id"] / "finals" / ("output-" + quote(alias, safe=""))
filename = f"{base}.{tag}.{timestamp}{source.suffix}"
if Path(filename).name != filename or "\\" in filename:
raise ValueError(f"invalid final output filename: {alias}")
new_path = final_dir / filename
atomic_copy(source, new_path)
return str(new_path)
@staticmethod
def _mime_type(uri: str) -> str:
"""按扩展名推断产物 MIME 类型,未知类型使用通用二进制类型。"""
path = Path(uri)
suffix = path.suffix.lower()
return {
".srt": "application/x-subrip",
".ass": "text/plain",
".wav": "audio/wav",
".mp4": "video/mp4",
".txt": "text/plain",
}.get(suffix, "application/octet-stream")
@staticmethod
def _file_size(uri: str) -> int:
"""读取产物文件大小;文件缺失或路径非法时按 0 处理。
需同时捕获 ValueError:节点返回的产物 URI 可能来自把二进制文件当
文本读取的输入(含 \x00 等字符),Path.stat() 会抛 "embedded null
character in path"。此处只影响产物元数据登记大小,不应让整个任务
失败;真实产物不存在时 _final_artifact_uri 已负责报错。
"""
try:
return Path(uri).stat().st_size
except (OSError, ValueError):
return 0