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# Docker Compose 部署指南
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## 1. 启动
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```bash
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docker compose up -d --build
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```
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查看状态：
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```bash
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docker compose ps
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docker compose logs --tail=100 backend
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docker compose logs --tail=100 frontend
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```
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## 2. 访问地址
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- 前端：`http://<服务器IP>:7888/`
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- 后端健康检查（反代）：`http://<服务器IP>:7888/admin139/api/health`
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示例：
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- `http://caddns.pandoras.work:7888/`
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- `http://caddns.pandoras.work:7888/admin139/api/health`
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## 3. 端口与持久化
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- `7888:3000`（frontend 对外）
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- backend 默认不直接暴露端口（经 frontend 反代）
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- 数据卷：`csp_data` -> `/data/csp.db`
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## 4. 常用运维命令
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```bash
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docker compose down
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docker compose up -d --build
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docker compose restart frontend backend
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```
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## 4.1 初始化大规模题库（winterant/oi）
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```bash
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set -a; source .env; set +a
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python3 scripts/import_winterant_oi.py \
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--db-path /var/lib/docker/volumes/csp_csp_data/_data/csp.db \
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--workers 3 \
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--clear-all-problems
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```
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当前导入流程为：下载 PDF -> LLM 识别 -> 固定 JSON 落库 + 任务状态落库（内置 500/502/503/504 自动重试）。
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仅下载导入、跳过 LLM：
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```bash
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python3 scripts/import_winterant_oi.py --skip-llm --workers 3
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```
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前端可通过 `/imports` 查看导入进度与明细结果。
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请在 `.env` 中配置：
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```env
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OI_LLM_API_URL=https://one.hao.work/v1/chat/completions
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OI_LLM_API_KEY=<your_key>
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OI_LLM_MODEL=qwen3-max
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OI_LLM_STREAM=true
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OI_LLM_RETRY_MAX=5
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OI_LLM_RETRY_SLEEP_SEC=1.5
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OI_PDF_RETRY_MAX=5
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OI_PDF_RETRY_SLEEP_SEC=1.5
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OI_IMPORT_DIRECT_FALLBACK=true
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OI_IMPORT_PREFER_DIRECT=true
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OI_IMPORT_AUTO_RUN=true
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OI_IMPORT_WORKERS=3
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OI_IMPORT_CLEAR_EXISTING=true
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OI_IMPORT_CLEAR_SOURCE_PREFIX=winterant/oi
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OI_IMPORT_CLEAR_ALL_PROBLEMS=false
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# SQLite 锁守护（定时探测 + 自愈）
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CSP_SQLITE_BUSY_TIMEOUT_MS=15000
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CSP_DB_LOCK_GUARD_ENABLED=true
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CSP_DB_LOCK_GUARD_INTERVAL_SEC=20
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CSP_DB_LOCK_GUARD_PROBE_TIMEOUT_MS=2000
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CSP_DB_LOCK_GUARD_BUSY_STREAK=3
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# Lark 机器人（事件回调 + 对话）
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CSP_LARK_BOT_ENABLED=false
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CSP_LARK_VERIFICATION_TOKEN=
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CSP_LARK_APP_ID=
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CSP_LARK_APP_SECRET=
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CSP_LARK_OPEN_BASE_URL=https://open.feishu.cn
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CSP_LARK_LLM_API_URL=
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CSP_LARK_LLM_API_KEY=
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CSP_LARK_LLM_MODEL=qwen3-max
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CSP_LARK_LLM_SYSTEM_PROMPT=你是 CSP Quest World 的编程助教。请用简洁中文回答，先给结论，再给步骤。
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CSP_LARK_LLM_TIMEOUT_SEC=30
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CSP_LARK_API_TIMEOUT_SEC=15
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CSP_LARK_MEMORY_TURNS=6
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CSP_LARK_MAX_REPLY_CHARS=1200
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# 网站爬虫守护（URL 入库后自动：生成规则 -> 测试 -> 运行）
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CSP_CRAWLER_ENABLED=true
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CSP_CRAWLER_INTERVAL_SEC=15
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CSP_CRAWLER_REQUEUE_INTERVAL_SEC=43200
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CSP_CRAWLER_FETCH_TIMEOUT_SEC=20
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CSP_CRAWLER_SCRIPT_DIR=/data/crawlers
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CSP_CRAWLER_LLM_API_URL=https://one.hao.work/v1/chat/completions
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CSP_CRAWLER_LLM_API_KEY=替换为你的Key
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CSP_CRAWLER_LLM_MODEL=qwen3-max
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CSP_CRAWLER_LLM_TIMEOUT_SEC=30
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```
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说明：
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- `CSP_SQLITE_BUSY_TIMEOUT_MS`：主连接遇到锁时的等待时间（毫秒）。
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- `CSP_DB_LOCK_GUARD_ENABLED`：是否启用定时守护。
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- `CSP_DB_LOCK_GUARD_INTERVAL_SEC`：守护探测间隔（秒）。
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- `CSP_DB_LOCK_GUARD_PROBE_TIMEOUT_MS`：守护探测连接的 busy timeout（毫秒）。
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- `CSP_DB_LOCK_GUARD_BUSY_STREAK`：连续探测到 busy/locked 达到阈值后触发一次自愈（WAL checkpoint + optimize）。
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- `CSP_LARK_BOT_ENABLED`：是否启用 Lark 对话机器人回调处理。
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- `CSP_LARK_VERIFICATION_TOKEN`：Lark 事件回调 token（建议配置）。
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- `CSP_LARK_APP_ID/CSP_LARK_APP_SECRET`：Lark 应用凭据。
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- `CSP_LARK_LLM_*`：机器人对话调用的模型配置。
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- `CSP_CRAWLER_*`：网站爬虫守护配置（URL 入库后自动生成规则/测试/运行）。
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- `CSP_CRAWLER_REQUEUE_INTERVAL_SEC`：已激活目标再次入队执行的周期（秒，`43200`=12小时，`0`=关闭周期重跑）。
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## 5. 故障排查
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### 5.1 无法访问 7888
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1) 检查监听：
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```bash
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ss -ltnp | rg 7888
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```
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2) 检查容器端口映射：
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```bash
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docker compose ps
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```
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3) 本机探活：
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```bash
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curl -i http://127.0.0.1:7888/
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curl -i http://127.0.0.1:7888/admin139/api/health
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```
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### 5.2 检查是否被 Clash 拦截
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通常 inbound 到 `7888` 不会被 Clash 代理规则拦截，但可按下列方式确认：
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```bash
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ps -ef | rg clash
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cat /opt/clash/runtime.yaml | rg "allow-lan|port|socks-port|redir-port"
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iptables -t nat -S
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nft list ruleset
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```
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若你希望 Clash 自身也允许局域网访问（与本项目 7888 端口不是同一件事），可设置：
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- `/opt/clash/runtime.yaml` 中 `allow-lan: true`
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- 重启 Clash 服务/进程
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### 5.3 Docker 拉取慢/失败
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可为 Docker 配置镜像加速，例如：
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`/etc/docker/daemon.json`
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```json
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{
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"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io"]
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}
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```
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然后：
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```bash
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systemctl daemon-reload
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systemctl restart docker
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```
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## 6. 安全建议
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- 生产环境建议在 Nginx/Caddy 前加 TLS。
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- 在线编译运行属于高风险能力，建议部署到隔离沙箱执行。
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