# 异步文件上传服务实现设计文档

## 文档信息
- **创建日期**: 2026-03-05
- **版本**: v1.0
- **作者**: Claude
- **状态**: 已批准

## 1. 概述

### 1.1 功能描述
实现 `CcdiFileUploadServiceImpl` 中所有 TODO 方法，完成项目流水文件的异步批量上传功能的端到端流程。

### 1.2 核心需求
- 集成流水分析平台客户端（LsfxAnalysisClient）
- 实现文件上传到流水分析平台
- 实现轮询解析状态（固定间隔策略）
- 获取并判断解析结果
- 批量获取并保存流水数据到本地数据库
- 实现批次日志管理

### 1.3 技术栈
- Spring @Async 异步处理
- ThreadPoolTaskExecutor 线程池
- MyBatis Plus 批量操作
- Logback 自定义日志
- 流水分析平台 API

## 2. 设计决策

### 2.1 轮询策略
**决策**: 固定间隔策略
- 轮询次数: 300次
- 间隔时间: 2秒
- 最长等待: 10分钟
- **理由**: 简单可靠，符合设计文档要求

### 2.2 分页获取策略
**决策**: 大批量分页
- 每页数量: 1000条
- 批量插入: 每批1000条
- 先调用一次获取 totalCount
- **理由**: 性能与内存占用的平衡

### 2.3 错误处理策略
**决策**: 严格失败策略
- 任何异常直接标记为 `parsed_failed`
- 记录详细的错误信息到 `error_message` 字段
- 不进行额外重试（线程池层面已有重试机制）
- **理由**: 简单明了，便于排查问题

### 2.4 日志管理策略
**决策**: 完整实现批次日志
- 实现自定义 `FileUploadLogAppender`
- 每个批次生成独立日志文件
- 路径基于 `ruoyi.profile` 配置
- **理由**: 便于运维排查问题

## 3. 详细设计

### 3.1 依赖注入

```java
@Slf4j
@Service
public class CcdiFileUploadServiceImpl implements ICcdiFileUploadService {

    @Value("${ruoyi.profile}")
    private String uploadPath;

    @Resource
    private CcdiFileUploadRecordMapper recordMapper;

    @Resource
    private CcdiProjectMapper projectMapper;

    @Resource
    @Qualifier("fileUploadExecutor")
    private Executor fileUploadExecutor;

    @Resource
    private LsfxAnalysisClient lsfxClient;  // 新增

    @Resource
    private CcdiBankStatementMapper bankStatementMapper;  // 新增
```

### 3.2 文件上传逻辑（processFileAsync 第329-333行）

**核心流程**:
1. 将临时文件路径转换为 File 对象
2. 验证文件存在性
3. 调用 `lsfxClient.uploadFile(lsfxProjectId, file)`
4. 提取并验证返回的 logId

**关键代码**:
```java
File file = filePath.toFile();
if (!file.exists()) {
    throw new RuntimeException("临时文件不存在: " + tempFilePath);
}

UploadFileResponse uploadResponse = lsfxClient.uploadFile(lsfxProjectId, file);
if (uploadResponse == null || uploadResponse.getData() == null) {
    throw new RuntimeException("上传文件失败: 响应数据为空");
}

Integer logId = uploadResponse.getData().getLogId();
if (logId == null) {
    throw new RuntimeException("上传文件失败: 未返回logId");
}
```

### 3.3 轮询解析状态逻辑（waitForParsingComplete）

**核心流程**:
1. 调用 `checkParseStatus(groupId, logId)`
2. 检查 `parsing` 字段
3. `parsing=false` 表示解析完成
4. 固定间隔2秒，最多300次

**关键代码**:
```java
for (int i = 1; i <= maxRetries; i++) {
    CheckParseStatusResponse response = lsfxClient.checkParseStatus(groupId, logId);

    if (response == null || response.getData() == null) {
        log.warn("【文件上传】轮询第{}次: 响应数据为空", i);
        Thread.sleep(intervalSeconds * 1000L);
        continue;
    }

    Boolean parsing = response.getData().getParsing();

    // parsing=false 表示解析完成
    if (Boolean.FALSE.equals(parsing)) {
        log.info("【文件上传】解析完成: logId={}, 轮询次数={}", logId, i);
        return true;
    }

    if (i < maxRetries) {
        Thread.sleep(intervalSeconds * 1000L);
    }
}
```

**异常处理**:
- `InterruptedException`: 恢复中断状态，返回 false
- 其他异常: 记录日志，继续轮询

### 3.4 获取解析结果逻辑（processFileAsync 第355-383行）

**核心流程**:
1. 调用 `getFileUploadStatus(groupId, logId)`
2. 判断 `status == -5 && uploadStatusDesc == "data.wait.confirm.newaccount"`
3. 提取 `enterpriseNameList` 和 `accountNoList`
4. 解析成功则调用 `fetchAndSaveBankStatements()`

**关键代码**:
```java
GetFileUploadStatusRequest statusRequest = new GetFileUploadStatusRequest();
statusRequest.setGroupId(lsfxProjectId);
statusRequest.setLogId(logId);

GetFileUploadStatusResponse statusResponse = lsfxClient.getFileUploadStatus(statusRequest);

GetFileUploadStatusResponse.LogItem logItem = statusResponse.getData().getLogs().get(0);
Integer status = logItem.getStatus();
String uploadStatusDesc = logItem.getUploadStatusDesc();

// 判断解析结果
boolean parseSuccess = status != null && status == -5
    && "data.wait.confirm.newaccount".equals(uploadStatusDesc);

if (parseSuccess) {
    // 提取主体信息
    List<String> enterpriseNames = logItem.getEnterpriseNameList();
    List<String> accountNos = logItem.getAccountNoList();

    String enterpriseNamesStr = enterpriseNames != null ? String.join(",", enterpriseNames) : "";
    String accountNosStr = accountNos != null ? String.join(",", accountNos) : "";

    record.setFileStatus("parsed_success");
    record.setEnterpriseNames(enterpriseNamesStr);
    record.setAccountNos(accountNosStr);
    recordMapper.updateById(record);

    // 获取流水数据
    fetchAndSaveBankStatements(projectId, lsfxProjectId, logId);
} else {
    record.setFileStatus("parsed_failed");
    record.setErrorMessage("解析失败: " + uploadStatusDesc);
    recordMapper.updateById(record);
}
```

### 3.5 批量保存流水数据逻辑（fetchAndSaveBankStatements）

**核心流程**:
1. 先调用一次接口获取 totalCount（pageSize=1, pageNow=1）
2. 计算分页信息（每页1000条）
3. 循环分页获取所有数据
4. 每累积1000条批量插入一次
5. 设置 projectId 到每条流水记录

**关键代码**:
```java
// 步骤1: 先调用一次接口获取 totalCount
GetBankStatementRequest firstRequest = new GetBankStatementRequest();
firstRequest.setGroupId(groupId);
firstRequest.setLogId(logId);
firstRequest.setPageNow(1);
firstRequest.setPageSize(1);

GetBankStatementResponse firstResponse = lsfxClient.getBankStatement(firstRequest);
Integer totalCount = firstResponse.getData().getTotalCount();

// 步骤2: 计算分页信息
int pageSize = 1000;
int batchSize = 1000;
int totalPages = (int) Math.ceil((double) totalCount / pageSize);

List<CcdiBankStatement> batchList = new ArrayList<>(batchSize);

// 步骤3: 循环分页获取
for (int pageNow = 1; pageNow <= totalPages; pageNow++) {
    GetBankStatementRequest request = new GetBankStatementRequest();
    request.setGroupId(groupId);
    request.setLogId(logId);
    request.setPageNow(pageNow);
    request.setPageSize(pageSize);

    GetBankStatementResponse response = lsfxClient.getBankStatement(request);

    for (GetBankStatementResponse.BankStatementItem item : items) {
        CcdiBankStatement statement = CcdiBankStatement.fromResponse(item);
        statement.setProjectId(projectId);  // 设置业务项目ID
        batchList.add(statement);

        // 达到批量插入阈值（1000条）
        if (batchList.size() >= batchSize) {
            bankStatementMapper.insertBatch(batchList);
            batchList.clear();
        }
    }
}

// 步骤4: 保存剩余的数据
if (!batchList.isEmpty()) {
    bankStatementMapper.insertBatch(batchList);
}
```

**性能优化**:
- 每页1000条，减少请求次数
- 批量插入1000条，提高数据库性能
- 异常不中断，继续处理下一页

### 3.6 批次日志管理（FileUploadLogAppender）

**核心功能**:
1. 继承 `UnsynchronizedAppenderBase<ILoggingEvent>`
2. 使用 `ThreadLocal` 存储当前批次的 FileAppender
3. 为每个批次创建独立的日志文件

**日志文件路径**:
```
{ruoyi.profile}/logs/file-upload/{projectId}/{timestamp}.log
```

**示例**:
- Windows: `D:/ruoyi/uploadPath/logs/file-upload/123/20260305-103025.log`
- Linux: `/var/ruoyi/logs/file-upload/123/20260305-103025.log`

**关键方法**:
```java
/**
 * 为指定批次创建独立的日志文件
 */
public static void createBatchLogFile(String uploadPath, Long projectId, String batchId) {
    String timestamp = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd-HHmmss").format(new Date());
    String logDirPath = uploadPath + File.separator + "logs" + File.separator
                      + "file-upload" + File.separator + projectId;

    File logDir = new File(logDirPath);
    if (!logDir.exists()) {
        logDir.mkdirs();
    }

    String logFilePath = logDirPath + File.separator + timestamp + ".log";

    FileAppender<ILoggingEvent> appender = new FileAppender<>();
    appender.setFile(logFilePath);

    PatternLayout layout = new PatternLayout();
    layout.setPattern("%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n");
    layout.start();

    appender.setLayout(layout);
    appender.start();

    currentAppender.set(appender);
}

/**
 * 关闭当前批次的日志文件
 */
public static void closeBatchLogFile() {
    FileAppender<ILoggingEvent> appender = currentAppender.get();
    if (appender != null) {
        appender.stop();
        currentAppender.remove();
    }
}
```

**使用方式**:
```java
private void submitTasksAsync(...) {
    // 创建批次日志文件
    FileUploadLogAppender.createBatchLogFile(uploadPath, projectId, batchId);

    try {
        // 任务提交逻辑
    } finally {
        // 关闭日志文件
        FileUploadLogAppender.closeBatchLogFile();
    }
}
```

## 4. 实现细节

### 4.1 文件上传完整流程

```java
@Async("fileUploadExecutor")
public void processFileAsync(Long projectId, Integer lsfxProjectId, String tempFilePath,
                              Long recordId, String batchId, CcdiFileUploadRecord record) {
    try {
        // 步骤1: 状态已是uploading，记录已存在
        Path filePath = Paths.get(tempFilePath);
        if (!Files.exists(filePath)) {
            throw new RuntimeException("临时文件不存在: " + tempFilePath);
        }

        // 步骤2: 上传文件到流水分析平台
        File file = filePath.toFile();
        UploadFileResponse uploadResponse = lsfxClient.uploadFile(lsfxProjectId, file);
        Integer logId = uploadResponse.getData().getLogId();

        // 步骤3: 更新状态为 parsing
        record.setLogId(logId);
        record.setFileStatus("parsing");
        recordMapper.updateById(record);

        // 步骤4: 轮询解析状态（最多300次，间隔2秒）
        boolean parsingComplete = waitForParsingComplete(lsfxProjectId, logId.toString());
        if (!parsingComplete) {
            throw new RuntimeException("解析超时(超过10分钟)");
        }

        // 步骤5: 获取文件上传状态
        GetFileUploadStatusRequest statusRequest = new GetFileUploadStatusRequest();
        statusRequest.setGroupId(lsfxProjectId);
        statusRequest.setLogId(logId);
        GetFileUploadStatusResponse statusResponse = lsfxClient.getFileUploadStatus(statusRequest);

        GetFileUploadStatusResponse.LogItem logItem = statusResponse.getData().getLogs().get(0);
        Integer status = logItem.getStatus();
        String uploadStatusDesc = logItem.getUploadStatusDesc();

        // 步骤6: 判断解析结果
        boolean parseSuccess = status != null && status == -5
            && "data.wait.confirm.newaccount".equals(uploadStatusDesc);

        if (parseSuccess) {
            // 解析成功
            List<String> enterpriseNames = logItem.getEnterpriseNameList();
            List<String> accountNos = logItem.getAccountNoList();

            record.setFileStatus("parsed_success");
            record.setEnterpriseNames(enterpriseNames != null ? String.join(",", enterpriseNames) : "");
            record.setAccountNos(accountNos != null ? String.join(",", accountNos) : "");
            recordMapper.updateById(record);

            // 步骤7: 获取流水数据并保存
            fetchAndSaveBankStatements(projectId, lsfxProjectId, logId);
        } else {
            // 解析失败
            record.setFileStatus("parsed_failed");
            record.setErrorMessage("解析失败: " + uploadStatusDesc);
            recordMapper.updateById(record);
        }

    } catch (Exception e) {
        log.error("【文件上传】处理失败: fileName={}", record.getFileName(), e);
        updateRecordStatus(recordId, "parsed_failed", e.getMessage());
    } finally {
        // 清理临时文件
        try {
            Path filePath = Paths.get(tempFilePath);
            if (Files.exists(filePath)) {
                Files.delete(filePath);
            }
        } catch (IOException e) {
            log.warn("【文件上传】清理临时文件失败: {}", tempFilePath, e);
        }
    }
}
```

### 4.2 错误处理规范

**异常分类**:
1. **文件异常**: 临时文件不存在、文件转换失败
2. **网络异常**: 流水分析平台接口调用失败
3. **业务异常**: 解析失败、解析超时
4. **数据库异常**: 批量插入失败

**处理策略**:
- 所有异常统一捕获，记录详细日志
- 直接标记为 `parsed_failed`
- 记录错误信息到 `error_message` 字段
- finally 块确保临时文件被清理

### 4.3 日志记录规范

**日志级别**:
- `INFO`: 关键步骤（开始上传、上传成功、解析完成、保存成功）
- `DEBUG`: 详细信息（轮询次数、每页数据量）
- `WARN`: 警告信息（响应数据为空、清理失败）
- `ERROR`: 错误信息（处理失败、异常）

**日志格式**:
```
【文件上传】{步骤描述}: {关键参数}={值}
```

**示例**:
```
【文件上传】开始处理文件: fileName=流水1.xlsx, recordId=123
【文件上传】文件上传成功: logId=456789
【文件上传】解析完成: logId=456789, 轮询次数=15
【文件上传】流水数据保存完成: 总共保存5000条
```

## 5. 文件清单

### 5.1 需要修改的文件

| 文件路径 | 修改内容 |
|---------|---------|
| `CcdiFileUploadServiceImpl.java` | 实现 processFileAsync、waitForParsingComplete、fetchAndSaveBankStatements 中的 TODO |

### 5.2 需要新增的文件

| 文件路径 | 说明 |
|---------|------|
| `ccdi-project/src/main/java/com/ruoyi/ccdi/project/log/FileUploadLogAppender.java` | 批次日志管理器 |

## 6. 测试策略

### 6.1 单元测试

**测试用例**:
1. `waitForParsingComplete` - 正常轮询成功
2. `waitForParsingComplete` - 轮询超时
3. `waitForParsingComplete` - 轮询被中断
4. `fetchAndSaveBankStatements` - 无数据
5. `fetchAndSaveBankStatements` - 单页数据
6. `fetchAndSaveBankStatements` - 多页数据
7. `fetchAndSaveBankStatements` - 异常处理

### 6.2 集成测试

**测试场景**:
1. 完整流程测试（单个文件，正常场景）
2. 大文件测试（50MB）
3. 批量文件测试（10个文件）
4. 解析失败场景
5. 网络异常场景
6. 线程池满载场景

### 6.3 性能测试

**测试指标**:
- 单个文件处理时长: 3-15分钟
- 100个文件并发处理
- 数据库批量插入性能
- 内存占用情况

## 7. 部署注意事项

### 7.1 配置检查

- [ ] `ruoyi.profile` 配置正确且目录有写权限
- [ ] 线程池容量配置（默认100）
- [ ] 流水分析平台地址配置正确
- [ ] 应用认证信息配置正确

### 7.2 监控指标

- 线程池活跃线程数
- 文件上传成功率
- 平均处理时长
- 批量插入性能
- 日志文件大小和数量

### 7.3 运维建议

- 定期清理30天前的日志文件
- 监控线程池状态
- 关注数据库连接池使用情况
- 流水分析平台接口调用成功率监控

## 8. 风险与缓解

### 8.1 风险识别

| 风险 | 影响 | 概率 | 缓解措施 |
|------|------|------|----------|
| 流水分析平台不稳定 | 高 | 中 | 异常捕获，标记失败，详细日志 |
| 大文件内存溢出 | 高 | 低 | 批量插入，及时清理临时文件 |
| 线程池满载 | 中 | 中 | 重试机制，提示系统繁忙 |
| 日志文件过大 | 低 | 中 | 按批次分离，定期清理 |

### 8.2 回滚方案

如遇严重问题，可以：
1. 禁用异步上传功能
2. 回退到同步上传方式
3. 暂停新的上传任务

## 9. 参考资料

- [项目异步文件上传功能设计文档](../../design/2026-03-05-async-file-upload-design.md)
- [项目异步文件上传需求](../../assets/项目异步文件上传/task.md)
- [流水分析平台接口文档](../2026-03-02-lsfx-integration-design.md)
- [银行流水实体设计](../2026-03-04-bank-statement-entity-design.md)

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**文档结束**