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