# Docker + Prefect 使用说明

当前方案是：

- 使用 [prefect.yaml](/Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/prefect.yaml) 管理 deployment
- 使用 Docker 容器运行 Prefect worker
- 由 Prefect Server 统一调度

当前有两条调度：

- `08:00` 执行数据统计并写入飞书多维表格
- `09:00` 推送结果到飞书群

## 1. 创建 Docker 镜像

在项目目录执行：

```bash
cd /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics
docker build -t gmv-analytics-prefect:0.1.0 .
```

镜像构建特点：

- 基础镜像：`python:3.12-slim-bookworm`
- 使用 `uv` 安装依赖
- 使用清华 `apt` 和 `PyPI` 源
- 依赖来源：[pyproject.toml](/Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/pyproject.toml)

## 2. 启动 Docker 容器

推荐使用 Compose。

项目里的 [docker-compose.yaml](/Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/docker-compose.yaml) 已经配置了：

- `PREFECT_API_URL`
- `host.docker.internal`
- `PROJECT_MAPPING_FILE`
- `uv_cache` 持久化卷
- CPU / 内存资源限制

启动：

```bash
cd /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics
docker compose up -d --build
```

停止：

```bash
docker compose down
```

查看运行状态：

```bash
docker ps
```

当前容器名是：

```bash
prefect-gmv-worker
```

## 3. 容器启动后会做什么

容器启动后：

1. 加载 `.env`
2. 自动修正：
   - `PROJECT_MAPPING_FILE=/app/店铺映射表.xlsx`
3. 启动 `supervisord`
4. 再由 [supervisord.conf](/Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/supervisord.conf) 启动：

```bash
prefect worker start --pool "gmv-analytics-pool" --type process
```

也就是说，这个容器的职责不是直接跑 flow，而是作为 Prefect worker 等待调度。

## 4. 注册 Prefect 调度

调度定义在 [prefect.yaml](/Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/prefect.yaml)。

当前 work pool 是：

```bash
gmv-analytics-pool
```

注册 deployment 的方式：

### 方式 A：在本机或服务器上直接执行

前提是当前环境里有 `prefect` CLI，并且能访问 `PREFECT_API_URL`：

```bash
cd /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics
prefect deploy --all
```

### 方式 B：在容器里执行

如果宿主机没有 `prefect` 命令，可以直接在容器里执行：

```bash
docker exec -it prefect-gmv-worker sh -lc 'cd /app && prefect deploy --all'
```

注意：

- 这条命令要求容器里的 `PREFECT_API_URL` 可访问
- 如果你看到 `ConnectError`，通常是 `.env` 里的 `PREFECT_API_URL` 地址在容器里不可达

## 5. 自动执行是怎么发生的

完整流程如下：

1. `prefect deploy --all` 把 [prefect.yaml](/Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/prefect.yaml) 注册到 Prefect Server
2. Prefect Server 根据 cron 触发：
   - `gmv-daily-data-sync-8am`
   - `gmv-daily-notify-9am`
3. `prefect-gmv-worker` 容器里的 worker 从 `gmv-analytics-pool` 拉取任务
4. worker 执行 [prefect_gmv_scheduler.py](/Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/prefect_gmv_scheduler.py) 里的 flow

## 6. 单次手动执行

只跑数据同步：

```bash
python /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/prefect_gmv_scheduler.py --mode sync
```

只跑飞书通知：

```bash
python /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/prefect_gmv_scheduler.py --mode notify
```

先同步再通知：

```bash
python /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/prefect_gmv_scheduler.py --mode all
```

如果要在 Docker 里手动执行：

```bash
docker run --rm \
  --env-file /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics/.env \
  -e PROJECT_MAPPING_FILE=/app/店铺映射表.xlsx \
  -e PREFECT_API_URL=http://host.docker.internal:4200/api \
  --add-host host.docker.internal:host-gateway \
  gmv-analytics-prefect:0.1.0 \
  python prefect_gmv_scheduler.py --mode sync
```

## 7. Docker 中的日志

现在日志分成三层：

### 7.1 容器标准输出日志

查看 worker 容器日志：

```bash
docker logs -f prefect-gmv-worker
```

或者：

```bash
cd /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics
docker compose logs -f
```

这里通常能看到：

- worker 启动日志
- Prefect 调度执行日志
- Python 进程报错堆栈

### 7.2 容器内本地文件日志

业务日志还会写到容器内文件：

- 目录：`/app/logs`
- 文件：`/app/logs/gmv_sync.log`

查看方式：

```bash
docker exec -it prefect-gmv-worker sh
tail -f /app/logs/gmv_sync.log
```

worker 自己的 supervisor 日志也会在：

- `/app/logs/prefect_worker.out.log`
- `/app/logs/prefect_worker.err.log`

### 7.3 Prefect UI 日志

现在业务日志已经接入 Prefect run logger，所以在 Prefect UI 的 `Logs` 面板里也能看到：

- 数据同步开始/结束
- 每天处理日期
- 查询销售额/退款额
- 匹配目标表
- GMV 计算
- 飞书推送

如果 UI 没看到新日志，通常说明：

- worker 还没重启到最新代码
- 或本次 run 还是旧 deployment / 旧镜像执行的

## 8. 常见问题

### 8.1 `prefect: command not found`

说明宿主机没有安装 Prefect CLI。  
可改为在容器里执行：

```bash
docker exec -it prefect-gmv-worker sh -lc 'cd /app && prefect deploy --all'
```

### 8.2 `httpx.ConnectError: All connection attempts failed`

说明容器里访问不到 `PREFECT_API_URL`。  
常见原因：

- `.env` 里的 `PREFECT_API_URL` 写成了 `localhost`
- 容器里访问不到宿主机 Prefect API

当前 compose 已经加了：

```yaml
extra_hosts:
  - "host.docker.internal:host-gateway"
```

所以更推荐把 `.env` 里的 `PREFECT_API_URL` 配成类似：

```bash
PREFECT_API_URL=http://host.docker.internal:4200/api
```

## 9. 最推荐的执行方式

如果你要的是“服务器上长期稳定自动执行”，建议按这个顺序：

1. 构建镜像
2. 准备 `.env`
3. 启动 worker 容器

```bash
cd /Users/idss/YXT_Project/gmv-analytics
docker compose up -d --build
```

4. 在能连到 `PREFECT_API_URL` 的环境里注册 deployment

```bash
docker exec -it prefect-gmv-worker sh -lc 'cd /app && prefect deploy --all'
```

5. 到 Prefect UI 检查：
   - deployment 是否已注册
   - work pool 是否是 `gmv-analytics-pool`
   - schedule 是否正确