# GYXX Flow 部署

## 推荐部署方式

生产环境推荐使用 Linux 主机：

- PostgreSQL 使用云端服务，完整 DSN 由服务器密钥环境注入。
- Python 调度器、本机 Hermes 和需要登录状态的浏览器运行在宿主机。
- systemd 只守护一个 Python 调度进程，所有业务时间规则仍来自 `config/schedules.json`。
- 运行数据使用 `/var/lib/gyxx-flow`，不得把生产 `GYXX_DATA_ROOT` 指向源码目录中的 `var/`。

这种方式能够直接访问两个本机 Hermes 角色和浏览器 CDP，也不会把业务定时规则复制到 systemd timer、cron 或 Windows Task Scheduler。

## 环境要求

- Python 3.12 和 `uv`
- 可访问的 PostgreSQL 13+ 云端实例及运行时注入的 `GYXX_POSTGRES_DSN`
- 本机 Hermes `data-analyzer` 与 `data-collector`
- Chrome/Playwright，以及个别业务入口仍需要的 PowerShell 运行条件
- 可访问现有飞书身份的专用系统用户

创建生产目录和服务账户：

```bash
sudo useradd --system --create-home --shell /usr/sbin/nologin gyxx-flow
sudo install -d -o gyxx-flow -g gyxx-flow /opt/gyxx-flow
sudo install -d -o gyxx-flow -g gyxx-flow /var/lib/gyxx-flow
sudo install -d -o root -g gyxx-flow -m 0750 /etc/gyxx-flow
```

将代码发布到 `/opt/gyxx-flow` 后安装锁定依赖：

```bash
cd /opt/gyxx-flow
sudo -u gyxx-flow uv sync --python 3.12 --no-group dev --frozen
```

凭据放入 `/etc/gyxx-flow/gyxx-flow.env`，权限设为 `0640`。该文件不提交到 Git，至少按实际环境注入数据库密码、飞书身份和可选 Hermes 密钥。

控制台和调度器都支持可重复的 `--env-file`，只加载显式列出的文件。systemd 的
`EnvironmentFile=` 或当前进程环境优先于文件中的同名值，避免本地文件意外覆盖密钥系统
注入值。

## PostgreSQL

从受限环境文件加载云端数据库连接：

```bash
cd /opt/gyxx-flow
set -a
source /etc/gyxx-flow/gyxx-flow.env
set +a
uv run gyxx doctor --json
```

生产环境必须设置 `GYXX_POSTGRES_DSN`，且 DSN 主机必须是非回环地址。项目不会把云端地址、用户名或密码写入源码；`deploy/postgres.compose.yml` 仅保留为开发和恢复场景的可选本地工具，不是当前生产数据库入口。

## 本机 Hermes

启动并验证两个独立角色：

```text
data-analyzer:  API base http://127.0.0.1:8642/v1
data-collector: API base http://127.0.0.1:8643/v1
```

`28790/28791` 不作为工作流业务端点。

运行时配置必须保持回环地址。Hermes 不可用时，纯采集、文件处理和数据库同步仍可运行；依赖 Hermes 分析或通知的工作流应保持停用或手工执行，不得静默改用远程 AI。

## 上线前验证

使用生产服务账户运行：

```bash
cd /opt/gyxx-flow
sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx doctor --json
sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx schedule run --dry-run --once
sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx list --json
```

开发或发布流水线另外执行：

```bash
uv run ruff check src tests
uv run pytest
uv build
uv run gyxx acceptance status --json
```

## systemd 调度服务

项目提供 `deploy/gyxx-flow.service`。安装并启动：

```bash
sudo cp /opt/gyxx-flow/deploy/gyxx-flow.service /etc/systemd/system/gyxx-flow.service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now gyxx-flow.service
sudo systemctl status gyxx-flow.service
```

unit 的唯一业务入口是：

```text
/opt/gyxx-flow/.venv/bin/python -m gyxx_flow schedule run
```

若 unit 不使用 systemd `EnvironmentFile=`，入口必须显式追加：

```text
--env-file /etc/gyxx-flow/gyxx-flow.env
```

调度状态写入 `/var/lib/gyxx-flow/state/scheduler`，日志和子进程产物写入同一外置数据根。修改 `config/schedules.json` 后先运行一次 dry-run，再重启服务：

```bash
sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow \
  /opt/gyxx-flow/.venv/bin/python -m gyxx_flow schedule run --dry-run --once
sudo systemctl restart gyxx-flow.service
```

不要为单个工作流创建 systemd timer 或 cron 条目，也不得同时运行两个调度器实例。

## 发布更新

```bash
sudo systemctl stop gyxx-flow.service
cd /opt/gyxx-flow
# 切换到已验收版本后：
sudo -u gyxx-flow uv sync --python 3.12 --no-group dev --frozen
sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx doctor --json
sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx schedule run --dry-run --once
sudo systemctl start gyxx-flow.service
```

代码发布和回滚都不得覆盖 `/var/lib/gyxx-flow`。

## Docker 边界

当前 Compose 只负责 PostgreSQL。完整应用若进入容器，容器内 `127.0.0.1` 不再指向宿主机的两个 Hermes 和浏览器 CDP；同时部分工作流仍可能依赖可见桌面登录或 PowerShell。因此在完成网络、安全、浏览器 Profile 持久化和目标工作流验收前，不将完整生产应用声明为纯容器部署。

## Windows 兼容入口

`deploy/windows-service/` 暂时保留为 legacy NSSM 兼容入口。NSSM 只守护同一个 `gyxx schedule run` 进程，不注册 Windows Task Scheduler，也不保存业务时间规则。新服务器部署以 Linux systemd 为准。