fix celery

backend/apps/generation/tasks.py

@@ -1,27 +1,25 @@
 """Celery tasks for async video generation polling."""
 
 import logging
-import time
 
 from celery import shared_task
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# 固定轮询间隔：全程每 5 秒（RPM 12000 足够，400 并发仅用 40%）
+# 轮询间隔（秒）：每次查完后重新入队，不占 worker 进程
 POLL_INTERVAL = 5
 
 
-@shared_task(bind=True, max_retries=0, ignore_result=True)
+@shared_task(bind=True, max_retries=None, ignore_result=True)
 def poll_video_task(self, record_id):
-    """Poll Volcano API for a video generation task until it reaches a terminal state.
+    """Poll Volcano API for a video generation task.
 
-    This is the server-side counterpart to the frontend polling.
+    每次只执行一轮查询，查完通过 self.retry 重新入队。
-    It runs independently of the browser — even if the user closes the page,
+    这样 worker 不会被 sleep 占死，重启也不丢任务。
-    this task keeps polling until Volcano returns completed or failed.
     """
     from django.utils import timezone
     from apps.generation.models import GenerationRecord
-    from utils.airdrama_client import query_task, map_status, extract_video_url, ERROR_MESSAGES
+    from utils.airdrama_client import query_task, map_status
 
     try:
         record = GenerationRecord.objects.get(pk=record_id)
@@ -38,62 +36,42 @@ def poll_video_task(self, record_id):
         logger.info('poll_video_task: record %s already in terminal state: %s', record_id, record.status)
         return
 
-    elapsed = 0
+    # Poll Volcano API
-    logger.info('poll_video_task: start polling record=%s ark=%s', record_id, ark_task_id)
+    try:
+        ark_resp = query_task(ark_task_id)
+        new_status = map_status(ark_resp.get('status', ''))
+    except Exception:
+        logger.exception('poll_video_task: API query failed for %s, will retry', ark_task_id)
+        raise self.retry(countdown=POLL_INTERVAL)
 
-    while True:
+    if new_status in ('queued', 'processing'):
-        time.sleep(POLL_INTERVAL)
+        # Still running — update status, then re-enqueue
-        elapsed += POLL_INTERVAL
-
-        # Re-fetch record to check if frontend already updated it
-        try:
-            record.refresh_from_db()
-        except GenerationRecord.DoesNotExist:
-            logger.info('poll_video_task: record %s deleted during polling', record_id)
-            return
-
-        if record.status not in ('queued', 'processing'):
-            logger.info('poll_video_task: record %s resolved by frontend: %s', record_id, record.status)
-            return
-
-        # Poll Volcano API
-        try:
-            ark_resp = query_task(ark_task_id)
-            new_status = map_status(ark_resp.get('status', ''))
-        except Exception:
-            logger.exception('poll_video_task: API query failed for %s, will retry', ark_task_id)
-            continue  # retry on next interval
-
-        if new_status in ('queued', 'processing'):
-            # Still running, update status and touch updated_at
-            record.status = new_status
-            record.save(update_fields=['status', 'updated_at'])
-            continue
-
-        # Terminal state reached — process result
         record.status = new_status
+        record.save(update_fields=['status', 'updated_at'])
+        raise self.retry(countdown=POLL_INTERVAL)
 
-        # Save seed
+    # Terminal state reached — process result
-        returned_seed = ark_resp.get('seed')
+    record.status = new_status
-        if returned_seed is not None:
-            record.seed = returned_seed
 
-        if new_status == 'completed':
+    returned_seed = ark_resp.get('seed')
-            _handle_completed(record, ark_resp)
+    if returned_seed is not None:
-        elif new_status == 'failed':
+        record.seed = returned_seed
-            _handle_failed(record, ark_resp)
 
-        record.completed_at = timezone.now()
+    if new_status == 'completed':
-        record.save(update_fields=[
+        _handle_completed(record, ark_resp)
-            'status', 'result_url', 'error_message', 'raw_error',
+    elif new_status == 'failed':
-            'seed', 'completed_at',
+        _handle_failed(record, ark_resp)
-        ])
 
-        logger.info(
+    record.completed_at = timezone.now()
-            'poll_video_task: record=%s ark=%s final_status=%s elapsed=%ds',
+    record.save(update_fields=[
-            record_id, ark_task_id, new_status, elapsed,
+        'status', 'result_url', 'error_message', 'raw_error',
-        )
+        'seed', 'completed_at',
-        return
+    ])
+
+    logger.info(
+        'poll_video_task: record=%s ark=%s final_status=%s',
+        record_id, ark_task_id, new_status,
+    )
 
 
 def _handle_completed(record, ark_resp):
@@ -122,16 +100,16 @@ def _handle_completed(record, ark_resp):
 
 @shared_task(ignore_result=True)
 def recover_stuck_tasks():
-    """定时扫描卡在 processing/queued 超过 10 分钟的任务，重新派发轮询。"""
+    """定时扫描卡在 processing/queued 超过 3 分钟的任务，重新派发轮询。"""
     from datetime import timedelta
     from django.utils import timezone
     from apps.generation.models import GenerationRecord
 
-    cutoff = timezone.now() - timedelta(minutes=10)
+    cutoff = timezone.now() - timedelta(minutes=3)
     stuck_records = GenerationRecord.objects.filter(
         status__in=('queued', 'processing'),
         ark_task_id__isnull=False,
-        updated_at__lt=cutoff,  # updated_at 超过 10 分钟没更新，说明没有 worker 在轮询
+        updated_at__lt=cutoff,
     ).exclude(ark_task_id='')
 
     count = 0

backend/config/settings.py

@@ -182,7 +182,7 @@ CELERY_TIMEZONE = 'Asia/Shanghai'
 CELERY_BEAT_SCHEDULE = {
     'recover-stuck-tasks': {
         'task': 'apps.generation.tasks.recover_stuck_tasks',
-        'schedule': 600,  # 每 10 分钟
+        'schedule': 180,  # 每 3 分钟
     },
 }
 

docs/celery-polling-fix-20260404.md

@@ -0,0 +1,134 @@
+# Celery 轮询机制修复报告
+
+> 日期：2026-04-04
+> 版本：v0.16.0
+> 影响范围：backend/apps/generation/tasks.py, backend/config/settings.py
+
+---
+
+## 一、问题现象
+
+2026/4/1 下午，大量用户反馈视频生成任务长时间卡在"生成中"，前端显示耗时 60~65 分钟。
+火山引擎侧确认视频实际生成仅需约 10 分钟，结果已就绪但未被平台及时同步。
+
+**截图数据**（4/1 下午完成的任务）：
+
+| 提交时间 | 显示耗时 |
+|---------|---------|
+| 2026/4/1 16:57:28 | 63 分 33 秒 |
+| 2026/4/1 16:58:41 | 62 分 37 秒 |
+| 2026/4/1 16:59:16 | 62 分 7 秒 |
+| 2026/4/1 17:00:36 | 64 分 24 秒 |
+| 2026/4/1 17:04:53 | 64 分 2 秒 |
+
+## 二、根因分析
+
+### 2.1 状态同步链路
+
+```
+用户提交任务
+    → 后端调 create_task（火山 API）
+    → 获得 ark_task_id
+    → 派发 Celery 任务 poll_video_task
+    → Celery worker 每 5 秒查一次火山 API
+    → 火山返回完成 → 写 DB + 上传 TOS + 结算
+    → 前端轮询 DB → 展示结果
+```
+
+前端只读 DB 状态，**不直接调火山 API**。整个链路完全依赖 Celery worker 轮询。
+
+### 2.2 旧实现缺陷
+
+`poll_video_task` 使用 `while True` + `time.sleep(5)` 长驻循环：
+
+```python
+# 旧代码
+while True:
+    time.sleep(POLL_INTERVAL)   # 5 秒
+    ark_resp = query_task(...)  # 查一次
+    if terminal:
+        break
+```
+
+**三个致命问题：**
+
+| 问题 | 影响 |
+|------|------|
+| 每个任务占死一个 worker 进程 | `concurrency=4` 最多同时轮询 4 个任务，第 5 个排队 |
+| worker 重启后循环直接丢失 | 内存中的 `while True` 不可持久化，OOM/重启 = 任务丢失 |
+| `time.sleep` 浪费进程资源 | worker 99% 时间在 sleep，实际有用工作不到 1% |
+
+### 2.3 OOM 重启链
+
+```
+4 个任务同时轮询
+    → 某些任务完成，触发 TOS 上传（下载视频 + 上传对象存储）
+    → 内存飙升超过 512Mi 限制
+    → K8s OOM Kill → worker 重启（共重启 15 次）
+    → 4 个进程中的 while True 循环全部丢失
+    → 等 recover_stuck_tasks（每 10 分钟）重新派发
+    → 重新派发后 worker 又被占满 → 又 OOM → 循环
+    → 实际恢复耗时 ≈ 50~60 分钟
+```
+
+## 三、修复方案
+
+### 3.1 核心改动：self.retry 替代 while True
+
+```python
+# 新代码
+@shared_task(bind=True, max_retries=None, ignore_result=True)
+def poll_video_task(self, record_id):
+    record = GenerationRecord.objects.get(pk=record_id)
+
+    ark_resp = query_task(record.ark_task_id)
+    new_status = map_status(ark_resp.get('status', ''))
+
+    if new_status in ('queued', 'processing'):
+        record.save(update_fields=['status', 'updated_at'])
+        raise self.retry(countdown=5)  # 5 秒后重新入队
+
+    # 到达终态 → 处理结果
+    ...
+```
+
+**原理对比：**
+
+| | 旧方式（while True） | 新方式（self.retry） |
+|---|---|---|
+| 任务生命周期 | 在 worker 进程内存中 | 在 Redis 队列中 |
+| worker 占用 | 持续占用直到完成（分钟级） | 每次查询仅占用毫秒级 |
+| worker 重启 | 任务丢失 | Redis 中的任务自动恢复 |
+| 并发能力 | 最多 4 个（= concurrency） | 数百个（受 API RPM 限制） |
+
+### 3.2 recover_stuck_tasks 间隔缩短
+
+| | 旧值 | 新值 |
+|---|---|---|
+| Beat 调度间隔 | 600 秒（10 分钟） | 180 秒（3 分钟） |
+| stuck 判定门槛 | 10 分钟 | 3 分钟 |
+| 最坏恢复时间 | ~20 分钟 | ~6 分钟 |
+
+### 3.3 变更文件
+
+| 文件 | 改动 |
+|------|------|
+| `backend/apps/generation/tasks.py` | `poll_video_task`: while True → self.retry；`recover_stuck_tasks`: 门槛 10 → 3 分钟 |
+| `backend/config/settings.py` | Beat schedule: 600 → 180 秒 |
+
+## 四、效果预估
+
+| 指标 | 修复前 | 修复后 |
+|------|--------|--------|
+| 同时轮询任务数上限 | 4 | 数百 |
+| worker 重启后任务恢复 | 丢失，等 10 分钟兜底 | 自动恢复，无需兜底 |
+| 最坏同步延迟 | 60+ 分钟 | ~15 秒（= 查询间隔 + 网络延迟） |
+| 内存占用 | 持续占满（sleep 期间不释放） | 脉冲式占用（查完释放） |
+| OOM 风险 | 高（4 进程常驻 + TOS 上传峰值） | 低（进程闲置时内存极小） |
+
+## 五、部署注意
+
+1. **无需数据库迁移** — 仅修改 Python 代码
+2. **部署后旧的 while True 任务会自然消亡** — 不需要手动干预
+3. **Redis 中可能有旧格式的任务** — 兼容无问题，新旧 `poll_video_task` 签名一致（`record_id` 参数不变）
+4. **建议同步部署**：先部署代码，再重启 Celery worker（`kubectl rollout restart deployment celery-worker`）