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部署机首次 docker compose up -d 实测暴露: - .dockerignore 自"重写独立dockerfile"起排除整个 deploy/,而 Dockerfile.frontend COPY deploy/nginx/frontend.conf、Dockerfile.moldinsight COPY deploy/requirements-*.txt → COPY not found。历史一直有旧镜像兜底未暴露; BuildKit 不支持重包含被排除目录的子文件,直接移除该行 - Dockerfile.celery FROM gemold-backend:latest 在 compose 并行构建下引用 尚不存在的本地镜像必挂 → 删除 Dockerfile.celery,moldinsight-celery 改为 与 API 服务同一 build 声明 + 同一 gemold-backend:latest tag(compose 去重 只构建一次),celery 仅以 command: 覆盖启动 worker,参数语义不变 - build.sh/.bat 移除 gemold-celery 构建步骤;OPERATIONS / OCC_THROUGHPUT / TECH_DEBT / .env.example 的 Dockerfile.celery 指向同步改写;STATUS 补录 Co-Authored-By: Claude Code <noreply@anthropic.com>
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# OCC 处理吞吐与隔离方案设计(OCC_THROUGHPUT)
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> 文档定位:**OCC(PythonOCC)处理吞吐与故障隔离的专题设计文档**。
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> 本文回答"OCC 串行瓶颈与超时线程泄漏的根治路线";现状事实以 [../../../STATUS.md](../../../STATUS.md) 为准,债务归属 [../../TECH_DEBT.md](../../TECH_DEBT.md) D10。
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> 2026-09-17 随批次 4 产出:**方案设计先行**,短期项(方案 A)零代码可用,中期的接口演进与进程池实施留待后续批次。
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## 1. 现状与硬约束
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### 1.1 运行时事实
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- 所有 OCC 操作(STEP 解析 / 布尔运算 / 三角化 / 倒扣检测 / STEP 转换等)统一经 [processing_service.py](../../../src/moldinsight/services/processing_service.py) 的 `run_occ(op_name, payload)` 投入 **常驻 OCC 工作进程池**([occ_process_pool.py](../../../src/moldinsight/services/occ_process_pool.py),默认 1 进程 = 1 串行通道)——OCC 非线程安全,通道内串行是正确性要求,不是实现偷懒。
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- 操作在 [occ_worker.py](../../../src/moldinsight/core/occ_worker.py) 以注册表形式实现(parse_stp / generate_mesh / generate_cavity / analyze_mold_design / detect_undercuts / convert_component_step 等);输入输出全部是**文件路径 + 普通字典**,TopoDS_Shape 不跨进程传输(方案 B 硬约束,见 §1.2)。
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- Celery worker 为 prefork 模式,`processing_service` 是模块级单例:**每个 worker 子进程各持一个常驻 OCC 工作进程**。因此 OCC 并行度 = worker 子进程数,与 web 进程数无关(web 侧 `run_occ` 仅服务于轻量同步调用,如倒扣检测)。
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- 超时/崩溃 = `terminate()` 该工作进程并换新补位——进程边界干净回收,无线程滞留。
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### 1.2 硬约束(决定方案边界)
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| 约束 | 含义 |
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| OCC 非线程安全 | 任何方案中,**一个进程内 OCC 操作必须串行**;并行只能靠多进程 |
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| C++ 栈不可中断 | 线程级超时只能"抛弃"不能"击杀";**只有进程级 kill 是干净的故障恢复** |
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| `run_occ(fn, *args)` 传闭包/绑定方法 | 函数对象不可跨进程 pickle——进程化方案必须改接口为"操作名 + 可序列化参数" |
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| STEP 重载成本 | 进程间不共享 OCC 形状对象;跨进程方案每次调用需重新读文件/传 BRep(几秒级) |
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## 2. 方案对比
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### 方案 A:Celery prefork 并行伸缩(短期,零新代码)
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**做法**:承认"每子进程一个串行 OCC 通道"的既有事实,把 OCC 吞吐问题转化为 worker 进程数问题:`celery -A celery_app worker --concurrency=N`,N = 期望的并行分析数(受 CPU 核数与每进程内存约束)。
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- **优点**:零代码改动;进程边界天然兜住线程泄漏——泄漏线程随子进程存亡,配合 `--max-tasks-per-child=M`(子进程处理 M 个任务后重启回收)可把滞留线程的存续时间限制在一个批次内。
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- **代价**:每个子进程常驻完整 Python + OCC 运行时(数百 MB),N 不能无脑调大;DB 连接按 celery 角色池(pool_size=5)随子进程倍增,PG `max_connections` 需要相应预算。
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- **不解决**:单任务超时后该子进程内的线程滞留(被 max-tasks-per-child 兜底回收);单任务无加速(串行本质不变)。
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**结论:立即可用的推荐做法**。部署侧调整(concurrency / max-tasks-per-child)随下次镜像与 compose 评审落地,先在 [OPERATIONS.md](../../OPERATIONS.md) 记录启动参数建议。
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### 方案 B:常驻 OCC 进程池 + kill-on-timeout(中期,推荐演进方向)
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**做法**:在 `run_occ` 接口之下替换执行器——不再是 `ThreadPoolExecutor`,而是**常驻的单线程 OCC 工作进程池**(每进程一个事件循环:接任务 → 执行 → 回报)。超时由主进程 `terminate()` 工作进程并更换新进程补位。
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- 接口演进:`run_occ(fn, *args)` → `run_occ(op_name: str, payload: dict)`,操作名注册表映射到模块级函数(STEP 文件路径进、JSON/BRep 文件出,杜绝 pickle 大对象);各调用点(解析、型腔、倒扣、导出三角化……)逐一迁移。
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- **优点**:超时 = 杀进程,**故障恢复干净彻底**(D10 残留泄漏根治);OCC 崩溃(segfault)不再波及 API/worker 主进程;进程池大小与 celery 并发解耦。
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- **代价**:一次明确的接口迁移(所有 `run_occ` 调用点 + 结果序列化);进程池自管理(补位、健康检查、启动预热——spawn 下 import OCC 秒级,需常驻而非按任务拉起);跨进程只传文件路径 + JSON,现有"传形状对象"的内部调用要改为落盘中转。
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- **风险**:自建进程池的运维复杂度;Windows 开发环境 spawn 语义与 Linux fork 差异需测试覆盖。
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### 方案 C:OCC sidecar 服务(长期,视伸缩需求)
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**做法**:OCC 能力独立成进程/容器(HTTP 或 gRPC),API 与 worker 都是客户端;STEP 按路径/对象键传入,返回 JSON 摘要 + 产物对象键。
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- **优点**:隔离最彻底;OCC 可独立伸缩、独立发布、独立扩容 GPU/内存型节点;多语言可复用。
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- **代价**:新增一个部署单元与序列化边界(大网格/形状数据传输设计);超出当前"单 compose 栈"的部署叙事,需与 DEPLOYMENT 文档体系一起演进。
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**结论:除非出现独立伸缩/隔离性硬需求,暂不启动。**
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## 3. 决策与路线
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| 阶段 | 动作 | 状态 |
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| 短期 | 方案 A:`--concurrency` 伸缩 + `--max-tasks-per-child` 兜底回收;`cancel_futures=True` 修复重建并发风险 | ✅ 部署参数 2026-09-18 落地(`CELERY_CONCURRENCY` / `CELERY_MAX_TASKS_PER_CHILD` 进 compose + .env.example;2026-09-24 起 worker 与后端共用 `gemold-backend` 镜像、Dockerfile.celery 移除,参数以 compose `command:` 覆盖传递) |
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| 中期 | 方案 B:`run_occ(op_name, payload)` 接口演进 + 常驻进程池,kill-on-timeout 根治泄漏 | ✅ 2026-09-18 实施完成(见 §5;回归测试 [tests/test_occ_process_pool.py](../../../tests/test_occ_process_pool.py)) |
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| 长期 | 方案 C:sidecar,仅在出现独立伸缩需求时启动 | 暂不启动 |
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## 4. 已落地的缓解(2026-09-17,批次 4)
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`_reset_occ_executor` 的 `shutdown(wait=False)` 补 `cancel_futures=True`。这不只是卫生问题:旧实现下旧 executor 的**排队任务不会消失**——若挂死线程后来"慢恢复",旧线程会继续消化旧队列,与新 executor **并发操作非线程安全的 OCC**(数据竞争 / 崩溃风险)。补参后排队任务即被丢弃,残留问题收敛为"运行中线程滞留 1 个",由方案 A 的进程回收兜底。
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## 5. 方案 B 实施记录(2026-09-18)
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**接口**:`run_occ(fn, *args)` → `run_occ(op_name, payload)`;执行器由进程内线程池替换为常驻进程池。
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- **新增** [occ_process_pool.py](../../../src/moldinsight/services/occ_process_pool.py):`OccProcessPool`(默认 size=1)。每个 `_OccWorker` 是一个 spawn 出的常驻子进程 + 双工管道 + 独立 `asyncio.Lock`(通道串行);阻塞收发经 `asyncio.to_thread` 不卡事件循环。操作超时或进程死亡 → `terminate()` + 换新补位;任务级整体超时(`process_file_with_storage` 外层 wait_for)→ `recover()` 整体重建。`shutdown()` 供应用退出/测试清理。
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- **新增** [occ_worker.py](../../../src/moldinsight/core/occ_worker.py):操作注册表 + `worker_main` 消息循环。OCC 模块在 handler 内惰性导入(父进程 pip 环境无 OCC 也可 import),进程内单例缓存(parser/planner/analyzer/mesh_gen 等)。全部操作输入输出为**文件路径 + 普通字典**,TopoDS 不跨进程。
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- **调用点迁移**(processing_service):
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- `parse_stp` = 原 load_step_file + analyze_geometry 两步合一(形状在子进程内即生即用)
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- `generate_mesh` / `analyze_mold_design` / `detect_undercuts` / `convert_component_step` 同名对位
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- `generate_cavity` = 分模 + 方案形状持久化 STEP 导出全在子进程内;`_export_shapes`(TopoDS)不再回主进程,返回 export_manifest(与旧 `_persist_step_exports` 结构一致,主进程原样存 export_artifacts)
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- 旧 `_cache_export_shapes` / `get_export_shapes` / `_persist_step_exports` / `_export_shapes_cache` 及线程 executor / `_reset_occ_executor` 全部删除(跨进程本就不存在内存形状缓存,export_router 相应移除 `export_mold_results` 内存分支)
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- [shape_loader.py](../../../src/moldinsight/services/shape_loader.py) → [stp_materializer.py](../../../src/moldinsight/services/stp_materializer.py):只把 STP 原件落盘临时文件,OCC 解析交给子进程操作
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- **成本确认**:每个 spawn 子进程首次操作需 import OCC(秒级);进程常驻后后续操作复用缓存实例。每个操作从 STP 原件重新加载形状(STEP 重载成本,见 §1.2)——原线程方案跨步骤共享 shape 的内存优势让位于进程隔离,符合方案 B 设计取舍。
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- **测试**:[tests/test_occ_process_pool.py](../../../tests/test_occ_process_pool.py)(OCC-gated,6 例):spawn+管道往返 / 未知操作错误回传 / 子进程异常浮出 / 超时换新补位 / 真实盒体 STP 解析端到端 / generate_cavity 分模+STEP 落盘端到端。
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