gmv-analytics/DOCKER_PREFECT_USAGE.md

Docker + Prefect 使用说明

当前方案是：

• 使用 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：

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

2. 启动 Docker 容器

推荐使用 Compose。

项目里的 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：

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

停止：

docker compose down

查看运行状态：

docker ps

当前容器名是：

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 启动：

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。

当前 work pool 是：

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：

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：

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 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 里的 flow

6. 单次手动执行

只跑数据同步：

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

只跑飞书通知：

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

先同步再通知：

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

如果要在 Docker 里手动执行：

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：

docker logs -f prefect-gmv-worker

或者：

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：

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：

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：

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

所以更推荐把 .env 里的 PREFECT_API_URL 配成类似：

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

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

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