Gmarker689
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后端:
- 异步生成: POST /api/v1/generate 立即返回 taskId，后台执行管线
- 任务轮询: GET /api/v1/tasks/:id + GET /api/v1/tasks/:id/assets
- 图片保存: 生成图片写入 ../generation/{projectId}/{taskId}/，静态服务
- 图片编辑: POST /api/v1/images/edit (multipart/form-data)
- JWT 中间件: mildware/auth.go 保护生成/编辑端点
- config.yml 清空敏感默认值，交由 .env 控制
- ImageGenConfig 新增 Quality 字段
前端:
- api/generate.ts: 对接真实 API (submitGenerate + poll getTask/getAssets)
- api/types.ts: 新增 GenerateResponse, AssetsResponse, Task 类型
- stores/generation.ts: 异步提交→轮询进度→获取素材→完成
- stores/task.ts: 默认分辨率 256→1024
- GenerateForm: 分辨率范围 1024-1536
- GeneratePage: 显示状态文本，完成后可查看结果/继续生成
- ResultPage: 从 store 读取，下载功能实现
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5.7 KiB
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# 异步任务
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## 概述
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生成任务采用「提交-异步执行-轮询/推送」模式：API 同步返回 taskId，后端异步执行四阶段管线，前端通过轮询或 WebSocket 获取进度与结果。
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## 任务生命周期
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> pending : POST /api/v1/generate
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pending --> running : Worker 领取任务
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running --> completed : 四阶段全部通过
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running --> failed : 节点执行失败 / 超过重试次数
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completed --> [*]
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failed --> [*]
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```
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| 状态 | 说明 | 持久化 |
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|------|------|--------|
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| `pending` | 已入队，等待 Worker 领取 | `task.status = 'pending'` |
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| `running` | 管线执行中，`task.stage` 记录当前阶段 | `task.status = 'running'` |
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| `completed` | 管线完成，素材已保存到本地 | `task.status = 'completed'`, 写入 `asset` 表 |
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| `failed` | 执行失败或超过重试上限 | `task.status = 'failed'`, `task.error` 记录原因 |
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## 任务队列
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采用内存 Channel 队列（非 Redis），适合单实例部署场景：
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```go
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// jobqueue.go
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type JobQueue struct {
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ch chan string // taskId channel
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done chan struct{}
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}
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func NewJobQueue(size int) *JobQueue {
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return &JobQueue{
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ch: make(chan string, size),
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done: make(chan struct{}),
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}
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}
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func (q *JobQueue) Push(taskId string) {
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q.ch <- taskId
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}
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func (q *JobQueue) Pop() (string, bool) {
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select {
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case taskId := <-q.ch:
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return taskId, true
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case <-q.done:
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return "", false
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}
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}
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```
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### 提交流程
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```
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POST /api/v1/generate
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│
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├── 1. 去重检查（sync.Map，hash(prompt + assetType + params)）
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├── 2. 写入 task 表（status=pending）
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├── 3. 推入 JobQueue
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└── 4. 同步返回 taskId
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```
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### Worker 流程
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```
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JobQueue.Pop() 取出 taskId
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│
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├── 1. 更新 task.status = running
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├── 2. 查询 task + project_style
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├── 3. 构造 PipelineInput
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├── 4. RunPipeline(ctx, input)
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│ ├── PromptOptimizer → stage 更新
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│ ├── AssetGenerator → stage 更新
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│ ├── QualitySupervisor → stage 更新（可能触发重优化分支）
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│ └── FormatAdapter → stage 更新
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├── 5. 保存素材到本地，写入 asset 表
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├── 6. 更新 task.status = completed
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└── 7. 异常时更新 task.status = failed, task.error = 错误信息
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```
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### 并发控制
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通过固定数量的 Worker goroutine 控制并发：
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```go
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func (s *TaskService) StartWorkers(n int) {
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for i := 0; i < n; i++ {
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go func(workerID int) {
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for {
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taskId, ok := s.queue.Pop()
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if !ok {
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return
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}
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s.processTask(context.Background(), taskId)
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}
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}(i)
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}
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}
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```
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| 队列容量 | 100 | 内存 channel 缓冲大小 |
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| Worker 数 | 3 | 并发执行任务数 |
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### 超时控制
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每个任务的 `processTask` 执行设置超时上下文（默认 10 分钟），超时后：
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1. 取消正在执行的管线节点（如 AI 推理调用）
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2. 更新 `task.status = failed`，`task.error = "任务执行超时"`
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3. Worker 释放，继续处理下一个任务
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避免长时间卡住的任务永久占用 Worker。
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## 管线阶段与进度
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每个阶段对应 Eino Graph 的一个节点，执行过程中更新 `task.stage` 和 `task.progress`：
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| 阶段 | stage 值 | 进度范围 | 说明 |
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|------|----------|---------|------|
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| 提示词优化 | `prompt_optimizer` | 0-20% | 调用 PromptAgent/LLM 优化提示词，合并风格与技术参数 |
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| 素材生成 | `asset_generator` | 20-60% | 调用 AI 推理 API 出图 |
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| 质量检查 | `quality_supervisor` | 60-80% | 视觉模型质检 |
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| 格式适配 | `format_adapter` | 80-100% | 格式转换、spritesheet 打包、保存素材 |
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进度更新通过 WebSocket 实时推送给前端（参见 [API 设计 - WebSocket 消息格式](api.md)）。
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## 重试策略
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### 质检重试（管线内重试）
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QualitySupervisor 质检不通过时，Eino Graph 分支回到 PromptOptimizer 重新优化提示词：
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```
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QualitySupervisor -- fail --> PromptOptimizer --> AssetGenerator --> QualitySupervisor
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QualitySupervisor -- pass --> FormatAdapter
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```
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| 最大重试次数 | 3 | `task.retry_count` 达到上限后降级输出 |
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| 重试触发条件 | 质检不通过 | 视觉模型判定风格不一致 |
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超过重试次数后，跳过质检直接进入 FormatAdapter 输出（降级策略，保证任务不会无限循环）。
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### 任务级重试（管线外重试）
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管线执行过程中发生不可恢复的错误（如 AI API 超时、文件写入失败）：
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| 最大重试次数 | 1 | 仅重试一次 |
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| 重试间隔 | 5 秒 | 固定间隔 |
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重试时重新执行完整管线，不保留上次中间状态。
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## 进度推送
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前端可通过两种方式获取任务进度：
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### 轮询
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GET /api/v1/tasks/:taskId
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前端定时调用（建议间隔 2-3 秒），简单可靠，适合不需要实时性的场景。
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### WebSocket
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ws://host/api/v1/tasks/:taskId/ws
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长连接实时推送，通过 httpOnly Cookie 自动认证，每个阶段的状态变更立即通知前端。消息格式参见 [API 设计](api.md)。
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## 去重
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去重策略详见 [数据存储 — 去重策略](database.md#去重策略)。相同输入的并发请求直接返回已有 taskId，任务完成后从内存清除。
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## 文件存储
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任务完成后，FormatAdapter 将素材保存到本地文件系统。素材文件的存储结构与访问方式详见 [数据存储 — 文件存储](database.md#文件存储)。
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