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# GYXX Flow 部署
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## 推荐部署方式
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生产环境推荐使用 Linux 主机：
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- PostgreSQL 使用云端服务，完整 DSN 由服务器密钥环境注入。
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- Python 调度器、本机 Hermes 和需要登录状态的浏览器运行在宿主机。
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- 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`。
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- 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/`。
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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。
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## 环境要求
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- Python 3.12 和 `uv`
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- 可访问的 PostgreSQL 13+ 云端实例及运行时注入的 `GYXX_POSTGRES_DSN`
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- 本机 Hermes `data-analyzer` 与 `data-collector`
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- Chrome/Playwright，以及个别业务入口仍需要的 PowerShell 运行条件
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- 可访问现有飞书身份的专用系统用户
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创建生产目录和服务账户：
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```bash
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sudo useradd --system --create-home --shell /usr/sbin/nologin gyxx-flow
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sudo install -d -o gyxx-flow -g gyxx-flow /opt/gyxx-flow
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sudo install -d -o gyxx-flow -g gyxx-flow /var/lib/gyxx-flow
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sudo install -d -o root -g gyxx-flow -m 0750 /etc/gyxx-flow
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```
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将代码发布到 `/opt/gyxx-flow` 后安装锁定依赖：
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```bash
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cd /opt/gyxx-flow
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sudo -u gyxx-flow uv sync --python 3.12 --no-group dev --frozen
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```
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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。
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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
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`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
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注入值。
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## PostgreSQL
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从受限环境文件加载云端数据库连接：
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```bash
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cd /opt/gyxx-flow
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set -a
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source /etc/gyxx-flow/gyxx-flow.env
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set +a
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uv run gyxx doctor --json
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```
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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。
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## 本机 Hermes
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启动并验证两个独立角色：
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```text
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data-analyzer: API base http://127.0.0.1:8642/v1
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data-collector: API base http://127.0.0.1:8643/v1
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```
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`28790/28791` 不作为工作流业务端点。
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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。
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## 上线前验证
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使用生产服务账户运行：
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```bash
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cd /opt/gyxx-flow
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sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx doctor --json
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sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx schedule run --dry-run --once
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sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx list --json
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```
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开发或发布流水线另外执行：
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```bash
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uv run ruff check src tests
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uv run pytest
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uv build
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uv run gyxx acceptance status --json
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```
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## systemd 调度服务
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项目提供 `deploy/gyxx-flow.service`。安装并启动：
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```bash
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sudo cp /opt/gyxx-flow/deploy/gyxx-flow.service /etc/systemd/system/gyxx-flow.service
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sudo systemctl daemon-reload
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sudo systemctl enable --now gyxx-flow.service
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sudo systemctl status gyxx-flow.service
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```
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unit 的唯一业务入口是：
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```text
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/opt/gyxx-flow/.venv/bin/python -m gyxx_flow schedule run
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```
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若 unit 不使用 systemd `EnvironmentFile=`，入口必须显式追加：
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```text
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--env-file /etc/gyxx-flow/gyxx-flow.env
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```
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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：
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```bash
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sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow \
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/opt/gyxx-flow/.venv/bin/python -m gyxx_flow schedule run --dry-run --once
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sudo systemctl restart gyxx-flow.service
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```
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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。
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## 发布更新
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```bash
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sudo systemctl stop gyxx-flow.service
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cd /opt/gyxx-flow
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# 切换到已验收版本后：
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sudo -u gyxx-flow uv sync --python 3.12 --no-group dev --frozen
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sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx doctor --json
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sudo -u gyxx-flow env GYXX_DATA_ROOT=/var/lib/gyxx-flow uv run gyxx schedule run --dry-run --once
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sudo systemctl start gyxx-flow.service
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```
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代码发布和回滚都不得覆盖 `/var/lib/gyxx-flow`。
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## Docker 边界
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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。
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## Windows 兼容入口
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`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。
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