200 lines
13 KiB
Markdown
200 lines
13 KiB
Markdown
# ProductionDataBaseSync_DataMacro
|
||
|
||
Access → SQL Server 单向增量同步（数据宏驱动）。把各 Access 库的业务数据周期性同步到 SQL Server 镜像表，作为 Access → SQL Server 迁移期的过渡数据层。
|
||
|
||
设计详见 `docs/superpowers/specs/2026-07-14-access-datamacro-sync-design.md`。
|
||
|
||
## 背景
|
||
|
||
生产数据实际承载在网络共享下的多个 Access `.accdb`（按车间/年份分库）。旧机制靠客户端前端 VBA 写变更日志，但 VBA 只在特定表单事件触发，批量改表、直接改表等路径会绕过 → 漏数据。
|
||
|
||
改用 Access **数据宏**（表级引擎触发器，任何写路径必触发）：每张业务表挂 `After Insert/Update/Delete`，变更写入各库本地 `TableChangeLog`。本程序就是「读各库日志 → 增量同步到 SQL」的搬运器，理论上 100% 捕获、对客户端零侵入。
|
||
|
||
## 架构
|
||
|
||
每个 Access 库通过数据宏把变更写入本地 `TableChangeLog`；同步服务周期性把这些变更搬运到 SQL Server 镜像表。单库一轮分三段：
|
||
|
||
| 阶段 | 动作 | 说明 |
|
||
| --- | --- | --- |
|
||
| Capture | `SELECT` 读取 `TableChangeLog` 最旧的 N 条，I/U 按 `RecordID` 回读整行 | 只读 Access |
|
||
| Apply | 调用 `dbo.usp_SyncApply` 写入 SQL 镜像表 | 按 `ID` 精确落库，保序「最后操作胜」 |
|
||
| Cleanup | `DELETE` 已应用的 `TableChangeLog` 行 | 按 `ID` 列表精确删除，遇锁自动退避重试 |
|
||
|
||
关键设计点：
|
||
- **无水位线表**——Access 日志「应用成功即删」，日志本身就是待处理队列；`dbo.SyncQueue` 的唯一索引 `(SourceFile, SourceTable, SourceLogID)` 兜底去重，重复捕获幂等。
|
||
- **保序「最后操作胜」**——同一 `RecordID` 多次操作（先 Insert 后 Delete 等）按日志顺序取最后一条，保证最终态与 Access 一致。
|
||
- **每表一个事务**——单表失败只回滚该表，失败行标 `error` 重试，超限标 `dead` 待人工。
|
||
- **`SyncQueue` 长期保留**作审计/重试日志；`applied` 行清理后标 `cleaned`，超保留期再 purge，控制表增长。
|
||
|
||
## 环境要求
|
||
|
||
- **Python 3.10+**（实测 3.13）。代码用 `X | None` 等新语法。
|
||
- **ODBC 驱动**（系统级，非 pip 安装，需预先装好）：
|
||
- `Microsoft Access Driver (*.accdb, *.mdb)`（ACE Redist 2016）
|
||
- `ODBC Driver 17 for SQL Server`
|
||
- **SQL Server ≥ 2017**（存储过程用 `STRING_AGG ... WITHIN GROUP`）。
|
||
- 执行账号需对目标表有 `ALTER` 权限（`SET IDENTITY_INSERT` 要求）。
|
||
|
||
## 安装
|
||
|
||
```bash
|
||
python -m venv .venv
|
||
.venv/Scripts/python.exe -m pip install --upgrade pip
|
||
.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt
|
||
```
|
||
|
||
依赖（`requirements.txt`）：`pyodbc`、`PyYAML`、`pydantic`、`pytest`。
|
||
|
||
## SQL 端部署
|
||
|
||
首次需在目标库建好暂存表与 apply 存储过程（两个脚本都幂等，可重复执行）：
|
||
|
||
```bash
|
||
sqlcmd -S <SERVER>,1433 -U <USER> -P <PASSWORD> -d <DB> -C -N o -i sql/01_sync_queue.sql
|
||
sqlcmd -S <SERVER>,1433 -U <USER> -P <PASSWORD> -d <DB> -C -N o -i sql/02_sync_apply.sql
|
||
```
|
||
|
||
- `sql/01_sync_queue.sql`：建 `dbo.SyncQueue` + 去重/清理索引 + `CleanedAt` 列。
|
||
- `sql/02_sync_apply.sql`：`dbo.usp_SyncApply` 集合化 apply 存储过程。
|
||
|
||
> 连接串/凭据以 `config.yaml` 为准，README 不硬编码。
|
||
|
||
## 配置
|
||
|
||
编辑 `config.yaml`（从 `config.example.yaml` 复制并填入真实凭据；该文件 gitignored）。关键段：
|
||
|
||
- **`sql_server`**：`conn_str`（ODBC 连接串）与 `sync_queue_table`（默认 `dbo.SyncQueue`）。
|
||
- **`access`**：`driver`（ACE 驱动名）与 `roots`（年份→根目录映射，如 `2026: "\\\\srv\\生产进度表\\2026年数据"`)。
|
||
- **`runtime`**：`poll_interval_seconds`（轮询间隔）、`capture_batch_size`/`apply_batch_size`/`cleanup_batch_size`（各段批大小）、`max_retries`/`retry_backoff_seconds`（重试）、`cleanup_lock_retries`（Access 锁重试次数）、`cleaned_retention_hours`（`cleaned` 行保留多久后 purge）。
|
||
- **`files`**：每个 Access 文件一条映射：
|
||
- `file` / `root`（对应 `access.roots` 的 key）/ `schema`（SQL 目标 schema）。
|
||
- `year_suffix`：拼到表名后（`2026年数据` 用 `_YEAR2026`，`2025年数据`/合同表用 `""`）。
|
||
- `exclude_tables` / `include_tables`：排除/包含规则，**exclude 优先于 include**。`TableChangeLog` 必须排除。
|
||
|
||
## 命令行
|
||
|
||
统一入口 `main.py`（仓库根目录），三个功能块都用它调用。配置固定读取同目录的 `config.yaml`，不在命令中指定：
|
||
|
||
```bash
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py fullsync [--db FILE] [--table NAME] [--clear-change-log]
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py incremental [--loop] [--poll-interval N]
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py compare [--granularity count|ids] [--db FILE] [--table NAME] [--report PATH]
|
||
```
|
||
|
||
| 子命令 | 说明 | 退出码 |
|
||
| --- | --- | --- |
|
||
| `fullsync` | 一次性全量同步：TRUNCATE + 批量 INSERT，绕开增量队列。 | 0 |
|
||
| `incremental` | 增量同步一轮（capture→apply→cleanup）。`--loop` 切持续轮询（服务模式）。 | 0 |
|
||
| `compare` | 数据一致性核对：默认行数总量，`--granularity ids` 精确到 ID 集合差异。 | 全一致 0 / 有不一致 1 |
|
||
|
||
> 三个块共用同一份 `config.yaml`，目标表集合完全一致（由 `sync.targets` 统一解析）。`main.py` 在根目录、自行把 `src/` 加入 `sys.path`，无需 `-m`、无需设环境变量；控制台强制 UTF-8，中文表名不乱码。
|
||
>
|
||
> 旧入口 `-m sync.service` / `-m sync.fullsync` 保留为兼容，行为不变。
|
||
|
||
## 全量同步
|
||
|
||
用于从零重建镜像表或修复 Access 与 SQL 之间的漂移。会**清空目标表再全量写入**，绕开增量队列：
|
||
|
||
```bash
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py fullsync # 全部库、全部表
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py fullsync --db OEM.accdb # 仅单个库
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py fullsync --table 表壳焊接记录 # 仅单表（作用于所有库）
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py fullsync --clear-change-log # 同步后同时清空 TableChangeLog（谨慎）
|
||
```
|
||
|
||
- `year_suffix` 通过 `FileMapping` 拼到表名后（如 `表壳焊接记录` → `表壳焊接记录_YEAR2026`）。
|
||
- 写入时 `SET IDENTITY_INSERT ON`，保留 Access 原 ID，保证后续增量的 `RecordID` 匹配不错位。
|
||
- 无镜像表的目标表按设计跳过（`target table missing`），不报错。
|
||
|
||
## 增量同步
|
||
|
||
以 Access 数据宏日志为唯一变更源，每轮跑一遍 capture → apply → cleanup（三段说明见上面「架构」）。这是**主用模式**，生产上常驻运行。两种调用方式：
|
||
|
||
```bash
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py incremental # 跑一轮就退出（手动/按需补跑）
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py incremental --loop # 持续轮询（服务模式，不退出）
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py incremental --loop --poll-interval 30 # 覆盖 runtime.poll_interval_seconds
|
||
```
|
||
|
||
- 生产环境以 nssm 服务 `DataMacroSync` 常驻（即 `--loop` 模式），见下文「NSSM 服务」；手动单轮适合验证或临时补跑积压。
|
||
- `--loop` 持续轮询直到进程被停（`nssm stop` 或 Ctrl+C）；默认单轮跑完即退出。
|
||
- 单轮一次最多处理每库 `capture_batch_size` 条日志；积压多时连续跑几轮或用 `--loop` 直到清空。
|
||
- 每个文件的 capture/cleanup 独立隔离，单文件失败不影响其它；apply 失败不阻塞 cleanup；失败行 `error` 下轮重试、超 `max_retries` 标 `dead` 待人工。
|
||
- 幂等：`SyncQueue` 唯一索引去重，重复 capture、中断续跑都不会重写或漏写。
|
||
- 与全量同步共用同一份 `config.yaml` 和 `sync.targets`，目标表集合完全一致；全量是「从零重建」的补充手段，不替代增量。
|
||
|
||
## 数据对比
|
||
|
||
核对 Access 源表与 SQL 镜像表是否一致。两种粒度：
|
||
|
||
- **行数总量**（默认）：逐表比对 `COUNT(*)`。
|
||
- **ID 集合**（`--granularity ids`）：逐表比对两边 `ID` 集合，报告「Access 有 / SQL 无」与「SQL 有 / Access 无」的 ID（每表前 50 个 + 总数）。
|
||
|
||
```bash
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py compare # 全部库、全部表，行数总量
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py compare --db 氩弧焊.accdb # 仅单个库
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py compare --granularity ids --table 表壳焊接记录 # 单表 ID 级
|
||
.venv/Scripts/python.exe main.py compare --report report.txt # 同时写入报告文件（UTF-8）
|
||
```
|
||
|
||
- 无镜像表按设计跳过（`[SKIPPED no mirror]`），不计为不一致——这类表多半是该排除却没排除（如 `*_停` 停用表、`USysApplicationLog`），可作为配置清理的线索。
|
||
- 任一表不一致时退出码 `1`（便于脚本化）；全部一致为 `0`。
|
||
- 实时增量同步存在秒级延迟窗口，刚写入 Access 的行可能尚未到 SQL，属正常（稍后再核或对照 `SyncQueue` 的 pending 行）。
|
||
|
||
## NSSM 服务（114）
|
||
|
||
增量同步在 host 114 上以 nssm 服务 `DataMacroSync` 常驻运行。常用操作（经 `ssh 114`）：
|
||
|
||
```bash
|
||
ssh 114 "nssm status DataMacroSync" # 查状态（SERVICE_RUNNING / SERVICE_STOPPED）
|
||
ssh 114 "nssm stop DataMacroSync" # 停
|
||
ssh 114 "nssm start DataMacroSync" # 起
|
||
ssh 114 "nssm restart DataMacroSync" # 重启
|
||
ssh 114 "nssm list" # 列出所有 nssm 服务
|
||
```
|
||
|
||
## 测试
|
||
|
||
```bash
|
||
.venv/Scripts/python.exe -m pytest # 仅单元测试（默认）
|
||
RUN_INTEGRATION=1 .venv/Scripts/python.exe -m pytest # 含集成测试（需能连真实 Access + SQL Server）
|
||
```
|
||
|
||
- 单元测试用 mock，不依赖数据库；集成测试（`@pytest.mark.integration`）连 `config.yaml` 里的真实库，且自带清理。
|
||
- `pyproject.toml` 仅用于配置 pytest（`pythonpath = ["src", "."]`、`testpaths`、`integration` 标记）。
|
||
|
||
## 项目结构
|
||
|
||
```
|
||
main.py 统一命令行入口（fullsync / incremental / compare）
|
||
config.yaml 真实配置（gitignored）；config.example.yaml 是模板
|
||
requirements.txt 依赖
|
||
pyproject.toml pytest 配置
|
||
sql/
|
||
01_sync_queue.sql dbo.SyncQueue 建表 + 索引（幂等）
|
||
02_sync_apply.sql dbo.usp_SyncApply 存储过程
|
||
src/sync/
|
||
config.py Pydantic 配置模型 + load_config
|
||
targets.py 共享目标表解析（exclude/include，全量/增量/对比共用）
|
||
serialize.py Access 值 → JSON 可序列化
|
||
access_reader.py 读 Access（日志/整行/计数/ID/删除日志）
|
||
sql_writer.py 写 SQL（SyncQueue/apply/计数/ID/全量灌表）
|
||
capture.py 增量编排：读日志→回读整行→入队
|
||
cleanup.py 清理编排：回删已应用日志
|
||
service.py 主循环 cycle() / run()
|
||
fullsync.py 一次性全量同步
|
||
compare.py 数据一致性对比（count / ids）
|
||
logging_setup.py 日志配置（滚动文件 + 控制台）
|
||
tests/ 单元 + 集成测试
|
||
docs/superpowers/ 设计文档与实现计划
|
||
```
|
||
|
||
## 常见问题
|
||
|
||
- **cleanup 报 `-1102 无法更新；当前被锁定`**：Access 是文件型数据库，cleanup 反写 `DELETE` 与生产客户端数据宏写日志争用页级锁。服务已对锁冲突自动退避重试（`access_reader.delete_log_ids` 捕获 `pyodbc.Error` 并判断 `-1102`/「被锁定」）。偶发属正常，持续刷错再排查。
|
||
- **`No module named 'pydantic_core'` / `pyodbc`**：venv 解释器与轮子 ABI 不匹配（常见于 Python 3.13 装到 cp310 轮子）。修复：`.venv/Scripts/python.exe -m pip install --force-reinstall --no-cache-dir pyodbc pydantic`。
|
||
- **compare/fullsync 报 `[SKIPPED no mirror]` / `target table missing`**：该表在 Access 里但 SQL 端没有镜像表（多为 `*_停` 停用表、`USysApplicationLog` 等系统表，或尚未建镜像的新表）。若是该停用的表，加进对应 `exclude_tables`；若该同步，先在 SQL 建表再 fullsync。
|
||
- **`SyncQueue` 出现 `error`/`dead` 行**：`error` 会在下轮自动重试（未超 `max_retries`）；`dead` 是超限放弃，需人工看 `ErrorMsg` 排查后处理。
|
||
- **`UserWarning: Field name "schema" ... shadows ... BaseModel`**：`FileMapping.schema` 字段名与 Pydantic 基类属性重名，仅告警、不影响功能。
|
||
- **控制台中文乱码**：`main.py` 已强制 stdout/stderr 为 UTF-8；若仍乱码，设环境变量 `PYTHONIOENCODING=utf-8`，或用 `compare --report` 输出 UTF-8 文件。
|