# 项目进度追踪

> 最后更新: 2026-08-20 14:20

## 服务运行状态

| 服务 | 节点 | 地址 | 状态 | 验证结果 |
|------|------|------|------|---------|
| FAM-Core | NAS | 0.0.0.0:8000 | ✅ 运行中 | health=ok, gunicorn --threads 4, scheduler+dispatcher+poller 全部 running |
| FAM-Edge | Oracle | 0.0.0.0:5000 | ✅ 运行中 | v2.0, SQLite 异步队列 + 消费者线程 + TokenBucket 速率限制 |
| MariaDB | NAS | 127.0.0.1:3306 | ✅ 运行中 | 10.11.11, 6 张表, utf8mb4 |
| Ollama | Oracle | 127.0.0.1:11434 | ✅ 运行中 | qwen2.5:7b，仅智能问答兜底（不参与视觉/融合） |
| Tailscale | Oracle ↔ NAS | 100.74 ↔ 100.70 | ⚠️ 待修复 | Tailscale 运行但端口不通，当前用公网IP |
| FAM-UI | NAS | 0.0.0.0:8501 | ✅ 运行中 | Streamlit 1.61.1, HTTP 200, health=ok |

## 环境状态

### Oracle Cloud (129.146.203.203) - FAM-Edge 节点
| 项目 | 状态 | 备注 |
|------|------|------|
| OS | Ubuntu 20.04 ARM64 | Ampere A1 2C12G |
| Python | 3.8.10 | python3-venv 已安装 |
| pip | 25.0.1 (venv内) | |
| FFmpeg | 已安装 | apt 安装 |
| Ollama | 0.32.14 | |
| qwen2.5:7b | 已拉取 | 纯文本模型，仅问答兜底（原 llava-phi3 已废弃） |
| Python 依赖 | 全部安装成功 | flask, gunicorn, requests, PyYAML, opencv, numpy |
| 模块导入验证 | PASS | FAM-Edge 全部 8 个模块导入正常 |
| 代码部署 | /opt/fam-edge/ | rsync 同步 |
| venv | /opt/fam-edge/venv/ | 已创建 |
| Tailscale | 1.102.2 已安装 | **待用户认证** |

### Synology NAS (192.168.50.64) - FAM-Core + FAM-UI 节点
| 项目 | 状态 | 备注 |
|------|------|------|
| 型号 | DS220+ (Geminilake) | DSM 7 |
| Python | 3.8.15 (系统) + 3.10.20 (venv) | FAM-Core/UI venv 使用 Python 3.10 |
| pip3 | venv 内可用 | fam-core/venv + fam-ui/venv |
| MariaDB | **10.11.11 已运行** | 端口 3306, root 密码 iLoveJava5! |
| sentinel_home_ai 库 | **6 张表已创建** | DDL 执行成功 |
| Docker | 24.0.2 (ContainerManager) | 路径 /var/packages/ContainerManager/target/usr/bin/docker |
| Tailscale | **已运行** | IP: 100.70.234.39, hostname: ericwyuan-nas |
| FAM-Core venv | ✅ 已创建 | Python 3.10.20, flask/PyMySQL/gunicorn/PyYAML/requests |
| FAM-UI venv | ✅ 已创建 | Python 3.10.20, Streamlit 1.61.1 + pandas 2.3.3 |
| Streamlit | ✅ 已安装 | 1.61.1, 运行于 0.0.0.0:8501 (headless) |

### 网络互通 (Tailscale)
| 节点 | Tailscale IP | 状态 |
|------|-------------|------|
| NAS (ericwyuan-nas) | 100.70.234.39 | 已连接 |
| Oracle (oracle-fam-edge) | 待认证 | **需用户访问认证 URL** |
| 当前方案 | Oracle Tailscale 待认证，认证后可直连 | |

## 模型可行性基准测试 (Task 1.4)

### 测试环境
- Oracle Ampere A1 2C12G ARM64
- Ollama 0.32.14 + llava-phi3:latest (2.9 GB)
- Python 3.8.10 + requests

### 测试结果

| 场景 | 加载时间 | Prompt 处理 | 生成时间 | Token 数 | 总耗时 | 是否达标(≤8s) |
|------|---------|------------|---------|---------|--------|-------------|
| 冷启动 (首次推理) | 54.56s | 37.40s | 17.22s | 86 | 109.21s | 否 (首次加载) |
| 预热 (无限制) | 0.06s | 0.20s | 13.06s | 65 | 13.35s | 否 |
| 预热 (num_predict=30) | 0.07s | 1.41s | 2.83s | 15 | **4.34s** | **PASS** |

### 结论
1. **冷启动延迟**: 首次推理需加载 2.9GB 模型到内存，耗时 ~55s。建议通过 systemd keep-alive 或定时心跳保持模型常驻
2. **预热性能**: 模型加载后，单图推理可控制在 4-5s（限制输出 30 token），满足 ≤8s 设计目标
3. **ARM CPU 瓶颈**: token 生成速度 ~0.1-0.2s/token，多帧分析(5-8帧)需合理设置 `num_predict`(默认 500)
4. **已优化**: OllamaAdapter 新增 `num_predict` 可配置参数，默认 500

## 任务进度

### 已完成

| # | 任务 | 提交 | 日期 |
|---|------|------|------|
| 1 | 项目骨架 + 全部 Python 模块代码 | `d741ade` 等 | 2026-08-19 |
| 2 | DDL 数据库建表脚本 | `d741ade` | 2026-08-19 |
| 3 | 部署脚本 + 文档 | `d741ade` | 2026-08-19 |
| 4 | __init__.py 导出链路 | `c45464c` | 2026-08-19 |
| 5 | Storage-Cleaner 补全 | `5e4587b` | 2026-08-19 |
| 6 | 服务器凭证写入 README | `ba905d2` | 2026-08-19 |
| 7 | requirements.txt 兼容 Python 3.8 | `c1bfac5` | 2026-08-19 |
| 8 | Oracle 部署: venv + 依赖 + 导入验证 | `50d8353` | 2026-08-19 |
| 9 | 模型基准测试 (llava-phi3 ≤8s PASS) | `50d8353` | 2026-08-19 |
| 10 | OllamaAdapter 优化 (num_predict) | `50d8353` | 2026-08-19 |
| 11 | Tailscale 安装 (Oracle + NAS) + 认证 | `e5ac667` | 2026-08-19 |
| 12 | NAS MariaDB DDL 执行 (6 张表) | `e5ac667` | 2026-08-19 |
| 13 | db_layer.py 切换 PyMySQL (45KB 替代 19MB) | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 14 | config_loader.py 路径修复 (3 级 dirname) | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 15 | NAS Python 依赖安装 (flask/gunicorn/pymysql/PyYAML) | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 16 | NAS 代码部署 + FAM-Core 导入验证 PASS | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 17 | NAS DB 连接验证 PASS (PyMySQL → MariaDB 10.11.11) | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 18 | config.yaml 实际配置 (FAM-Core + FAM-Edge + FAM-UI) | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 19 | NAS 启动 FAM-Core (gunicorn, Python 3.10 venv) | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 20 | Oracle 启动 FAM-Edge (gunicorn) | ✅ 完成 | 2026-08-19 |
| 21 | MariaDB JSON 路径兼容修复 (name_member) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 22 | FAM-Core API 全端点测试通过 | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 23 | FAM-Edge 聊天代理端点 (/api/edge/chat) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 24 | FAM-UI PyMySQL 迁移 | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 25 | FAM-Core 配置切换至 Oracle 公网 IP | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 26 | 端到端聊天验证 (Core→Edge→Ollama) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 27 | NAS 安装 Streamlit + pandas + 部署 FAM-UI | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 28 | Ollama 模型常驻内存 (OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 29 | 关键帧提取改为自适应帧数 (随视频时长动态计算) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 30 | FFmpeg 快速 seek 替代 fps 滤镜 (6-8x 提速) | `7ce8aff` | 2026-08-20 |
| 31 | 真实视频性能基准测试 (30min 360MB 视频) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 32 | 视频端到端集成测试 (task 289 → SUCCESS, 落库正确) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 33 | 生产目录切换 forward-only (285 历史视频占位跳过) | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 34 | 今日 17 片段诊断（根因：Ollama 本地融合 300s 超时） | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 35 | **架构重构**：移除本地融合（run_text_fusion），云端 VLM 直出 JSON → format_cloud_result → 直存 DB | `babf5b0` | 2026-08-20 |
| 36 | 适配器 chat() 方法 + run_qa 三模型降级（Gemini→NVIDIA→Ollama 兜底） | `babf5b0` | 2026-08-20 |
| 37 | 端点 /api/edge/chat/ask + chat_handler 改走 Edge 编排（qa_url） | `babf5b0` | 2026-08-20 |
| 38 | 双端部署验证：Oracle 7 文件 + 重启；NAS chat_handler + config 手术 + HUP；实测 /api/edge/chat/ask provider=nvidia、NAS→Edge 编排 43s 落库 | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 39 | **fix: NVIDIA 单帧 JSON 解析** — parse_vlm_json 要求全 schema 但 NVIDIA 只返回单帧 JSON，改用轻量 _parse_single_frame_json | `853cb21` | 2026-08-20 |
| 40 | **fix: Gemini timeout 30s→90s + 熔断器 threshold 3→5 cooldown 600→300** | `853cb21` | 2026-08-20 |
| 41 | **fix: dispatcher crash on invalid failure_stage** — Edge 返回 'process' 不在 ENUM 中导致 DataError 崩溃，db_layer 加容错映射 + dispatcher per-task try/except | `d75c745` | 2026-08-20 |
| 42 | **视频管线批量处理验证** — task 291/297 SUCCESS，NVIDIA 6 帧分析 ~15s/任务，events + event_details 落库正确 | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 43 | **异步任务队列架构** — Edge 端 SQLite 队列 + TokenBucket 速率限制 (Gemini 1000 RPM, NVIDIA 40 RPM, burst 2x) + 消费者线程 | `02da23e` | 2026-08-20 |
| 44 | **NAS Dispatcher 重构为 enqueue 模式** — 上传视频后立即返回 202，不等 AI 处理结果 | `02da23e` | 2026-08-20 |
| 45 | **NAS Poller 线程** — 定期从 Edge /api/edge/results 拉取处理结果写 MariaDB | `02da23e` | 2026-08-20 |
| 46 | **fix: dispatcher/poller 超时分离模式** — timeout 改为 (connect, read) 元组，stale_timeout 3600→600s | `4f0f19b` | 2026-08-20 |
| 47 | **异步队列端到端验证** — task 312 (5.7MB e2e clip): 上传38s + Edge处理54s + Poller落库 = 93s 总耗时，event_id=12 落库 PASS | ✅ 完成 | 2026-08-20 |
| 48 | **分块断点续传上传** — 20MB/块 + 分块级重试(3次) + 断点查询 + /assemble 合并入队 | `b6c13a9` | 2026-08-20 |
| 49 | **串行上传 + 看门狗** — Dispatcher limit=1 避免带宽争抢 + 线程存活检测(is_alive) + 60s 看门狗自动重启 + 退避缩短至 30×(n+1)s | `881ea3f` | 2026-08-20 |
| 50 | **fix: 分块大小 5MB + chunk_size 变更防护** — Edge 端 total_chunks 变更自动清理旧分块；NAS 端断点续传检测 total_chunks 不匹配时从头上传；timeout (60,180) | `5915cf4` | 2026-08-20 |

### 待完成

| # | 任务 | 依赖 | 优先级 |
|---|------|------|--------|
| 48 | 单元测试 (JSON parser, circuit breaker, schema) | - | 中 |
| 49 | Tailscale 防火墙修复 (NAS↔Oracle) | - | 低 |
| 50 | daily_summaries 每日摘要 | - | 低 |
| 51 | **视频预压缩** — 360MB 生产视频 HTTP 上传超时/断连，需在 NAS 端预压缩后再上传 Edge（5MB 分块已缓解但 72 块仍需 ~18min） | - | 中 |

## 技术决策记录

1. **移除 google-generativeai SDK 硬依赖** - 代码用 requests 直接调 REST API，兼容 Python 3.8
2. **rsync 替代 git clone** - Oracle 无法直连 NAS Gitea (无 Tailscale)，用 rsync 从本地同步
3. **num_predict 参数** - ARM CPU 上 qwen2.5:7b 生成速度较慢，限制输出 token 数控制延迟
4. **PyMySQL 替代 mysql-connector-python** - 45KB 纯 Python 替代 19MB C 扩展，NAS 无需编译
5. **MariaDB JSON 路径兼容** - MariaDB 10.11 不支持 MySQL 的 `$[*]` 通配符 JSON 路径和 `->` 操作符，name_member() 改用 Python 层解析 + 逐行 UPDATE
6. **Python 3.10 venv** - NAS 系统 Python 3.8 过旧，用 Synology Python3.10 包创建 venv
7. **FAM-Edge 聊天代理** - 历史：/api/edge/chat 直连 Ollama 代理；架构重构后被 `/api/edge/chat/ask` 三模型编排端点取代（旧端点保留兼容）
8. **Oracle 公网 IP 替代 Tailscale** - Tailscale 两节点在线但端口不通（防火墙），edge_url 和 qa_url 改用 Oracle 公网 IP 129.146.203.203
9. **Ollama 模型常驻内存** - systemd 加 `OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1`，模型加载后永不卸载，消除 55s 冷启动延迟，常驻占用 4.3GB 内存（系统 12GB 够用）
10. **关键帧自适应帧数** - 原固定 5-8 帧对长视频太稀疏（30分钟仅8帧=每3.75分钟1帧），改为随视频时长自适应：候选帧 `clamp(duration_min×2, 30, 120)`，关键帧上限 `clamp(duration/150s, 8, 30)`。30分钟→12帧，60分钟→24帧，封顶30帧
11. **云端直出直存（架构重构）** - 本地 Ollama 完全移出视频链路：云端 VLM（Gemini 多图单请求 / NVIDIA 逐帧聚合）直接产出结构化 JSON，Edge 仅 `format_cloud_result` 格式化/校验（无模型调用）后直存 NAS DB。根因：CPU 版 Ollama 对无上限融合 prompt 预填充极慢导致 300s 超时
12. **Q&A 三模型降级编排** - 智能问答由 Edge `run_qa` 编排：Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama（仅两云端都失败才启用本地兜底）；各适配器实现 `chat()` 纯文本接口
13. **FFmpeg 快速 seek 替代 fps 滤镜** - 原方案 `ffmpeg -vf fps=1/interval` 需全解码视频，30min 360MB 视频在 ARM CPU 上需 180s+（超 120s 超时）。改为逐帧 `ffmpeg -ss <ts> -frames:v 1` 快速 seek，仅 33s（6-8x 提速）
14. **异步任务队列架构 (SQLite + TokenBucket)** - 原 Dispatcher 同步推送 360MB 视频至 Edge 等待 AI 处理，单任务阻塞 15+ 分钟导致后续任务积压。重构为：NAS Dispatcher 仅上传视频入 Edge SQLite 队列（202 立即返回）→ Edge 消费者线程异步处理（TokenBucket 按 API 限制 2x 速率：Gemini 1000 RPM / NVIDIA 40 RPM）→ NAS Poller 定期拉取结果写 MariaDB。e2e 验证：5.7MB 视频全链路 93s (上传 38s + 处理 54s + 落库 1s)
15. **超时分离模式** - `requests.post(timeout=300)` 对大文件上传无总超时限制（per-write 不触发），改为 `timeout=(10, 60)` 分离连接/读取超时，配合 stale_timeout 600s 回收僵尸任务
16. **生产视频预压缩（待实施）** - 360MB 30min 1080p H.264 视频跨公网 HTTP 上传超时/断连，需在 NAS 端 FFmpeg 预压缩（降分辨率/码率）后再上传
17. **串行上传策略** - Dispatcher 轮询 limit=1，一次只处理一个任务，避免多任务并行上传争抢带宽。NAS 上行带宽仅 ~1Mbps，并行上传会导致所有任务都超时
18. **5MB 分块大小** - 实测 NAS→Oracle 上行带宽 ~1Mbps：1MB 需 6s，5MB 需 35s，10MB 需 85s。20MB 分块在 ~1Mbps 下需 170s 超出 120s 读取超时。5MB 分块 + timeout(60,180) 在 ~35s/块 下有充裕余量，72 块 360MB 约 18min 完成上传
19. **chunk_size 变更防护** - Edge 端 upload_chunk 检测 total_chunks 变更（由 chunk_size 变化导致），自动清理旧分块防止混合不同大小分块导致 assemble 后文件损坏。NAS 端 _query_uploaded_chunks 比对 expected_total != edge_total 时跳过断点续传
20. **看门狗机制** - app.py 启动 daemon 看门狗线程，每 60s 检查 scheduler/dispatcher/poller 线程 is_alive()，崩溃自动 check_and_restart()。/api/status 改用 thread.is_alive() 替代 _running 标志，防止线程假死误报

## 真实视频性能基准测试 (2026-08-20)

测试视频: `Generic_ONVIF-001-20260819-210403` (30分钟, 360MB, 1080p H.264)

| 步骤 | 耗时 | 详情 |
|------|------|------|
| 1. 视频传输 (NAS→Oracle) | 70s | 360MB, 5.1 MB/s (Tailscale) |
| 2a. FFmpeg 快速 seek 抽帧 | 33s | 60 张候选帧 (每30s一张) |
| 2b. OpenCV 关键帧筛选 | 5s | MSE 帧差 → 12 张关键帧 |
| 2c. 压缩 | 0.6s | 12 帧, 总 1.9MB |
| 3. Ollama llava-phi3 分析 | 820s | 12 帧, avg 68s/帧, 0.9 tokens/s |
| **总计** | **929s (15.5min)** | 30 分钟视频处理 |

AI 分析瓶颈: 帧5耗时 229s (疑似 ARM CPU 热降频), 其余帧 50-65s

## FAM-Core API 测试结果 (2026-08-20)

| 端点 | 方法 | 测试数据 | 结果 |
|------|------|---------|------|
| /health | GET | - | ✅ `{"service":"fam-core","status":"ok"}` |
| /api/status | GET | - | ✅ `{"dispatcher_running":true,"scheduler_running":true}` |
| /api/member/list | GET | - | ✅ 返回 2 名成员 (人物A未命名, 人物B=汤圆) |
| /api/member/unnamed | GET | - | ✅ 返回 1 名未命名成员 (人物A) |
| /api/member/name | POST | 人物A→张三 | ✅ 成功命名, 0 条事件记录回溯更新 |
| /api/chat/ask | POST | "今天有什么事件?" | ✅ 端到端成功, 回答"今天没有观察到张三" |

## 端到端聊天链路验证 (2026-08-20，新架构)

```
用户 → FAM-Core (NAS:8000) → FAM-Edge (Oracle:5000) → Gemini / NVIDIA NIM / 本地 Ollama (兜底)
                              /api/edge/chat/ask        run_qa 三模型降级编排
```

- FAM-Core Chat-Handler 调用 `qa_url` 配置的 `http://129.146.203.203:5000/api/edge/chat/ask`（不再直连 Ollama）
- FAM-Edge `run_qa` 按 Gemini → NVIDIA → 本地 Ollama 顺序调用 `chat()`，首个成功即返回 `{answer, provider}`
- **验证结果**：
  - Edge 单测：`/api/edge/chat/ask` → 200，`provider=nvidia`（Gemini 30s 超时后 NVIDIA 兜底成功，耗时 51s）
  - NAS E2E：插入临时事件上下文后 `/api/chat/ask` → 43s 返回模型回答，`context_summary` 命中 1 条事件，chat_id 落库；测试数据已清理
- 无上下文时走短路分支（直接返回提示，不调 Edge），响应 <1s，属正常设计