Files
Hitonabi bfb13f44a5
Ampel / ampel (push) Successful in 30s
fix(ui+api): das "Neuladen" war HTTP 429 - und "Neu" komprimierte immer
Zwei Commander-Befunde, beide mit derselben Wurzel: Rippy hat sich selbst
ausgebremst und dann geschwiegen.

## "Wenn der Worker installiert ist, wird dieser Bereich oft neu geladen"

Gemessen statt geraten. Die Antworten von /jobs und /capabilities waren ueber
zwanzig Sekunden byteweise identisch, alle Endpunkte antworteten unter 30 ms -
es wurde also gar nichts neu geladen. Im nginx-Log standen dagegen 97 Antworten
mit HTTP 429.

Drei Fehler griffen ineinander:

1. Das Limit war zu klein fuer Rippy selbst: 100 Anfragen/min, waehrend ein
   offener Tab 111/min verursacht (Dashboard 75 + Log-Kasten 24 + Laufwerke 12)
   und der Windows-Tray weitere 12/min dazulegt.
2. Der nginx gab die Client-Adresse nicht weiter. Fuer die API kam damit ALLES
   von 172.19.0.6 - Browser, zweiter Tab und Tray teilten sich einen Eimer
   (812 von 876 Anfragen). Das erklaert die Kopplung an den Worker: tray.py
   fragt /api/jobs ueber Port 80, also durch denselben Proxy.
3. Ein abgewiesener Abruf leerte das UI. `catch(() => [])` heisst "es gibt
   keine Jobs" - richtig waere "ich weiss gerade nichts Neues". Fuer einen Takt
   stand "Keine Jobs", die Zaehler sprangen auf (0), vier Sekunden spaeter war
   alles zurueck.

Behoben: X-Real-IP im nginx, Grenze auf 600/min mit vorgerechneter Herleitung,
jeder Fehlschlag laesst den alten Stand stehen (null statt []), axios bekommt
eine Zeitgrenze, und das Dashboard trennt schnelle Daten (Jobs/Laufwerke, 4 s)
von langsamen (Hardware/Worker/Ablagen, 12 s) - 75/min werden zu 30/min.
Ein greifendes Limit steht ab jetzt im Log, gedrosselt auf eine Meldung pro
Client und Minute.

## "Hier gibt es den Button 'neu' aber WAS wird dann gemacht?"

Immer die Komprimierung - auch bei einem Job, dessen RIP abgebrochen war. Am
26.07.2026 waeren aus 5,1 GB Bruchstueck (von rund 40 GB) brav ein Film
geworden, der bei 12 % aufhoert.

Die Phase war nach `status = "failed"` nicht mehr feststellbar, also wird sie
jetzt vermerkt (rip_fertig in den Job-Metadaten: false beim Rip-Start, true bei
der Uebergabe an die Kompression). Daraus folgt die Beschriftung: "Neu
komprimieren", "Neu rippen" - oder bei Bestandsjobs ohne Vermerk ein Dialog,
der beide Wege erklaert und die Groesse der Rohdaten als Entscheidungshilfe
nennt. Geraten wird nicht. Fuer den Rip-Fall gibt es POST
/jobs/{id}/retry-rip: neuer Job mit neuer ID (sonst laege das Bruchstueck im
Roh-Verzeichnis des neuen Rips), Titel/Ablage/Sprachwahl uebernommen, mit
ehrlicher Absage wenn keine Disc im Laufwerk liegt.

10 neue Tests (289 gruen), darunter eine Kopplungspruefung: der Name der
Phasen-Marke muss in worker/tasks.py und api/phasen.py zusammenpassen - genau
diese Sorte Auseinanderdriften hat die Zombie-Erkennung ein Release lang blind
gemacht.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-26 16:49:10 +02:00

262 lines
8.0 KiB
Python

"""Job- und Log-Persistenz in PostgreSQL (KONZEPT: Postgres für Job-Logs).
Die Tabellendefinition existiert bewusst identisch in API und Worker
(docker/api/db.py) — es gibt kein geteiltes Paket zwischen den Containern.
Wer die Struktur ändert, ändert BEIDE Dateien. create_all ist idempotent.
"""
import os
from datetime import datetime, timezone
from sqlalchemy import (
Column,
DateTime,
Integer,
MetaData,
String,
Table,
Text,
create_engine,
)
DATABASE_URL = os.getenv(
"DATABASE_URL", "postgresql://rippy:rippy@localhost:5432/rippy"
)
engine = create_engine(DATABASE_URL, pool_pre_ping=True)
metadata = MetaData()
jobs = Table(
"jobs",
metadata,
Column("id", String(36), primary_key=True),
Column("disc_type", String(16)),
Column("device", String(64)),
Column("title", String(255)),
Column("status", String(16), nullable=False, server_default="pending"),
Column("progress", Integer, nullable=False, server_default="0"),
Column("output_path", Text),
Column("target_dir", String(255)),
Column("error", Text),
Column("meta", Text), # Disc-Metadaten (JSON) — Quelle für Ordnernamen + NFO
Column("created_at", DateTime(timezone=True)),
Column("finished_at", DateTime(timezone=True)),
)
logs = Table(
"logs",
metadata,
Column("id", Integer, primary_key=True, autoincrement=True),
Column("ts", DateTime(timezone=True)),
Column("level", String(16)),
Column("source", String(32)),
Column("message", Text),
)
def utcnow() -> datetime:
return datetime.now(timezone.utc)
def init_db() -> None:
"""Legt fehlende Tabellen an (idempotent) und zieht Mini-Migrationen nach.
Die ALTERs stehen identisch in docker/api/db.py — wer zuerst startet,
migriert; der andere findet die Spalten dann bereits vor.
"""
metadata.create_all(engine)
with engine.begin() as conn:
conn.exec_driver_sql(
"ALTER TABLE jobs ADD COLUMN IF NOT EXISTS target_dir VARCHAR(255)"
)
conn.exec_driver_sql(
"ALTER TABLE jobs ADD COLUMN IF NOT EXISTS meta TEXT"
)
conn.exec_driver_sql(
"ALTER TABLE workers ADD COLUMN IF NOT EXISTS info TEXT"
)
settings_table = Table(
"settings",
metadata,
Column("key", String(64), primary_key=True),
Column("value", Text),
)
workers = Table(
"workers",
metadata,
Column("name", String(128), primary_key=True),
Column("encoders", Text),
Column("info", Text), # Werkzeug-Versionen (JSON: makemkv/handbrake/key-Quelle)
Column("last_seen", DateTime(timezone=True)),
)
def save_worker(name: str, encoder_liste: list, info: dict = None) -> None:
"""Worker meldet Name + Encoder-Fähigkeiten + Werkzeug-Versionen (Upsert)."""
import json
payload = json.dumps(encoder_liste)
info_payload = json.dumps(info or {})
with engine.begin() as conn:
vorhanden = conn.execute(
workers.select().where(workers.c.name == name)
).first()
if vorhanden:
conn.execute(
workers.update().where(workers.c.name == name).values(
encoders=payload, info=info_payload, last_seen=utcnow()
)
)
else:
conn.execute(
workers.insert().values(
name=name, encoders=payload, info=info_payload, last_seen=utcnow()
)
)
def get_settings(key: str = "ui") -> dict:
"""UI-Einstellungen lesen (der Worker respektiert Transcode-Optionen)."""
import json
from sqlalchemy import select
try:
with engine.connect() as conn:
zeile = conn.execute(
select(settings_table.c.value).where(settings_table.c.key == key)
).first()
if zeile and zeile[0]:
return json.loads(zeile[0])
except Exception:
pass
return {}
def get_job(job_id: str) -> dict:
"""Ganze Job-Zeile — der Worker braucht Titel + Metadaten für die
Ordner-Benennung und die Media-Server-Aufbereitung (NFO/Poster)."""
from sqlalchemy import select
with engine.connect() as conn:
zeile = conn.execute(
select(jobs).where(jobs.c.id == job_id)
).mappings().first()
return dict(zeile) if zeile else None
def save_settings(werte: dict, key: str = "ui") -> None:
"""Upsert in die settings-Tabelle — der Worker legt hier z. B. die
Track-Scan-Ergebnisse ab (key 'tracks:<device>'), die API liest sie."""
import json
from sqlalchemy import select
payload = json.dumps(werte)
with engine.begin() as conn:
vorhanden = conn.execute(
select(settings_table.c.key).where(settings_table.c.key == key)
).first()
if vorhanden:
conn.execute(
settings_table.update()
.where(settings_table.c.key == key)
.values(value=payload)
)
else:
conn.execute(settings_table.insert().values(key=key, value=payload))
def get_job_status(job_id: str) -> str:
"""Nur der Status — der Worker prüft damit kooperative Abbruch-Anfragen."""
from sqlalchemy import select
with engine.connect() as conn:
zeile = conn.execute(
select(jobs.c.status).where(jobs.c.id == job_id)
).first()
return zeile[0] if zeile else ""
def list_jobs_mit_status(stati) -> list:
"""Alle Jobs in einem der genannten Zustände (id/status/title/created_at).
Basis der Zombie-Erkennung: Jobs, die behaupten, es arbeite gerade jemand
an ihnen. Bewusst NUR diese schmale Auswahl statt der ganzen Zeile — die
Erkennung braucht nichts weiter.
"""
from sqlalchemy import select
with engine.connect() as conn:
zeilen = conn.execute(
select(jobs.c.id, jobs.c.status, jobs.c.title, jobs.c.created_at)
.where(jobs.c.status.in_(list(stati)))
).mappings().all()
return [dict(z) for z in zeilen]
def zaehle_online_worker(sekunden: int = 120) -> int:
"""Wie viele Worker gelten laut Herzschlag gerade als online?
Die Zombie-Erkennung vergleicht das mit der Zahl der Celery-Antworten:
melden sich weniger Worker als bekannt sind, ist die Auskunft
unvollständig — dann wird NICHTS als Leiche gewertet.
"""
from datetime import timedelta
from sqlalchemy import func, select
grenze = utcnow() - timedelta(seconds=sekunden)
with engine.connect() as conn:
anzahl = conn.execute(
select(func.count()).select_from(workers).where(workers.c.last_seen >= grenze)
).scalar()
return int(anzahl or 0)
def meta_merken(job_id: str, **felder) -> None:
"""Ergänzt EINZELNE Schlüssel in den Job-Metadaten. Wirft nie.
`update_job(meta=...)` würde die Spalte ersetzen — Poster, Jahr, Titel-Wahl
und Sprachwunsch dieses Rips wären damit fort. Also lesen, mischen,
schreiben.
Fehler werden geschluckt: Diese Funktion vermerkt nur, in welcher Phase ein
Job steht (api/phasen.py). Ein Rip darf daran nicht scheitern — im
schlimmsten Fall fehlt die Marke und der „Neu"-Knopf fragt nach.
"""
import json
try:
zeile = get_job(job_id)
if not zeile:
return
try:
vorher = json.loads(zeile.get("meta") or "{}")
except (ValueError, TypeError):
vorher = {}
if not isinstance(vorher, dict):
vorher = {}
vorher.update(felder)
update_job(job_id, meta=json.dumps(vorher))
except Exception as e:
try:
add_log("warning", "worker", f"Job {job_id}: Metadaten-Vermerk fehlgeschlagen: {e}")
except Exception:
pass
def update_job(job_id: str, **fields) -> None:
with engine.begin() as conn:
conn.execute(jobs.update().where(jobs.c.id == job_id).values(**fields))
def add_log(level: str, source: str, message: str) -> None:
with engine.begin() as conn:
conn.execute(
logs.insert().values(ts=utcnow(), level=level, source=source, message=message)
)