AstroResearch/docs/architecture.md
Asfmq 8cc2b74abc feat: 手动上传绕防爬、下载错误诊断与健康检查工具;模块化重构 API 与批量同步
后端:
  - 将 handlers.rs (1338行) 拆分为 helpers/papers/notes/sync 四模块
  - 将 batch_sync.rs 拆分为 batch/{mod,meta,asset} 三模块
  - 新增 POST /api/upload 多部件文件上传接口
  - 新增 POST /api/no_resource 标记文献"无全文资源"
  - 新增 GET/POST /api/active_bibcode 追踪活跃文献
  - StandardPaper 结构体扩展 pdf_error / html_error 错误诊断字段
  - download.rs 记录下载失败详情至数据库
  - 新增 health_check 二进制工具,支持只读扫描与 --fix 自动修复
  - 移除 scratch/ 目录、recovered_handlers.rs 及调试日志

  前端:
  - 新建 CustomSelect 可复用组件,替换全部原生 select
  - LibraryPanel:同步按钮反馈动画、下载失败/无资源状态筛选与计数、
    文献类型筛选、状态优先排序、搜索一键清空
  - 详情弹窗:错误诊断展示、手动 PDF/HTML 上传区、无资源标记/恢复
  - SearchPanel:扩展文献类型徽章、下载失败状态提示
  - SyncPanel:同步启动乐观 UI 更新、日志容器内自动滚动
  - Tab 状态 localStorage 持久化、弹窗 z-index 修复
2026-06-11 22:56:36 +08:00

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AstroResearch Architecture / 架构设计

AstroResearch 是一个集成了天文学文献检索、多通道下载(含防爬绕过与手动上传)、下载错误诊断、结构化解析、中英学术对比翻译、引文星系图谱以及馆藏健康度诊断的天文科研辅助系统。

1. 整体架构 (Overall Architecture)

AstroResearch 采用 C/S (Client-Server) 架构,由前端 React 单页应用和后端 Axum HTTP 服务构成,核心流程及层级如下:

graph TD
    subgraph Frontend ["React 前端 (Port 5173 / 8000)"]
        UI[仪表盘 UI / ReaderPanel]
        Canvas[引文 Canvas 拓扑图]
        API_Client[Axum API 客户端]
        CustomSelect[CustomSelect 可复用组件]
    end

    subgraph Backend ["Rust Axum 后端 (Port 8000)"]
        Router[Axum 路由与中间件]
        
        subgraph API ["API 层 (模块化)"]
            Helpers[helpers.rs 格式转换与数据库工具]
            Papers[papers.rs 文献检索/下载/上传/解析/翻译/引文/导出]
            Notes[notes.rs 笔记 CRUD]
            Sync[sync.rs 批量同步控制]
        end
        
        subgraph Services ["服务层"]
            Batch[batch/ 批量同步引擎]
            BatchMeta[batch/meta.rs 元数据采集]
            BatchAsset[batch/asset.rs 资源处理]
            Parser[parser.rs HTML/PDF 解析]
            Downloader[download.rs 多通道下载器]
            Translator[translation.rs LLM 翻译器]
            Logging[logging.rs 日志系统]
        end
        
        DB[("SQLite / astro_research.db")]
    end

    subgraph External [外部第三方服务]
        ADS[NASA ADS API]
        arXiv[arXiv Atom XML API]
        MinerU[MinerU PDF 解析服务]
        QiniuCDN[七牛云对象存储 CDN]
        LLM[LLM API]
    end

    UI -->|用户操作| API_Client
    API_Client -->|RESTful APIs| Router
    Router --> API
    
    Papers -->|查询/保存元数据| DB
    Papers -->|文献下载| Downloader
    Papers -->|文件上传| Papers
    Papers -->|正文解析| Parser
    Papers -->|学术翻译| Translator
    Sync -->|批量操作| Batch
    
    BatchMeta -->|元数据同步| ADS
    BatchMeta -->|元数据同步| arXiv
    BatchAsset -->|批量文件下载| Downloader
    BatchAsset -->|批量正文解析| Parser
    BatchAsset -->|批量翻译| Translator
    Batch -->|写库记录| DB
    
    Downloader -->|代理请求| ADS
    Downloader -->|直连或 ar5iv| arXiv
    
    Parser -->|图文降级解析| MinerU
    Parser -->|托管插图| QiniuCDN
    
    Translator -->|天文术语翻译| LLM
    
    Canvas -->|引文网络请求| Papers

2. 核心工作流 (Core Workflows)

2.1 文献下载流程 (Download Flow)

本流程实现了文献的多通道流式下载,支持多级回退、错误诊断记录以及安全反爬防线绕过:

sequenceDiagram
    participant U as 用户 (React 前端)
    participant H as 处理器 (papers.rs)
    participant D as 下载器 (download.rs)
    participant DB as 本地数据库 (SQLite)
    
    U->>H: 1. 发起下载请求 (POST /api/download, 含 bibcode, force)
    H->>DB: 2. 查询文献元数据 (获取 arxiv_id, doi 等)
    alt force == true
        H->>DB: 3. 重置本地下载路径字段为 NULL
    end
    
    H->>D: 4. 调度下载器执行物理拉取
    alt 文献含有 arxiv_id (通道 AarXiv 直连优先)
        D->>D: 5a. 去除版本号 (strip_arxiv_version, v2 -> 无版本)
        D->>D: 5b. 随机延时 (maybe_delay: 500-2000ms) 并伪装 UA
        D->>D: 5c. 下载 PDF 并校验文件头 (%PDF + %%EOF)
        D->>D: 5d. 优先请求官方 HTML (arxiv.org/html/)
        note over D: 若官方 HTML 返回 404/错误
        D->>D: 5e. 自动降级回退请求 ar5iv HTML (ar5iv.labs.arxiv.org)
        D->>D: 5f. 校验 HTML 内容 (detect_anti_bot 检测反爬)
    else 无 arxiv_id (通道 BADS 路由回退)
        D->>D: 6a. 跟踪 ADS Link Gateway 重定向路由
        note over D: 若遇到 validate.perfdrive.com 拦截
        D->>D: 6b. 自动解析并解码 ssc 参数提取直链
        note over D: 若指向 IOPscience / Springer
        D->>D: 6c. IOP 专属策略:预热主页写入 Cookie带 Referer 下载 PDF
        D->>D: 6d. Springer 专属策略:使用 Chrome 头下载 HTML 页
        note over D: 若网关均失败且存在 DOI
        D->>D: 6e. CrossRef 兜底:请求 CrossRef API 获取 PDF URL 并直连下载
    end
    
    alt 下载成功
        D-->>H: 7a. 返回下载好的本地物理 PDF & HTML 路径
        H->>DB: 8a. 更新 pdf_path & html_path 记录
        H-->>U: 9a. 返回最新文献状态 (is_downloaded: true)
    else 下载失败
        D-->>H: 7b. 返回失败原因
        H->>DB: 8b. 以 error: 前缀记录诊断信息
        H-->>U: 9b. 返回文献状态 (pdf_error / html_error 已填充)
    end

详细下载说明:

  1. 指令接收与校验:后端 download_paper 接口在 force 参数为 true 时,会强行擦除数据库中已下载的文件路径,启动无缓存的物理文件重新拉取。
  2. 下载反爬伪装:下载器 Downloader 请求时采用动态生成的 Firefox/Chrome 轮换 User-Agent并在每次 HTTP 访问前强制加入随机休眠机制500ms - 2000ms模拟人类自然阅读行为。
  3. 内容完整性校验
    • 对 PDF 严格校验前四个字节(必须是 %PDF)以及尾部检索(必须包含 %%EOF 终止符),排查登录墙、错误页伪装成 PDF 导致下载坏文件的问题。
    • 对 HTML 文本利用 detect_anti_bot 流水线过滤 "cloudflare"、"captcha"、"robot check" 等拦截特征。
  4. 错误诊断记录:下载失败时,系统会将具体的失败原因(如 "Cloudflare 拦截"、"404 Not Found" 等)以 error: 前缀存入数据库的 pdf_path / html_path 字段。前端通过 pdf_error / html_error 字段读取并向用户展示。

2.2 手动上传流程 (Upload Flow)

当自动下载受防爬或人机验证阻碍时,用户可手动上传文献文件:

sequenceDiagram
    participant U as 用户 (React 前端 / 浏览器书签)
    participant H as 处理器 (papers.rs)
    participant DB as 本地数据库 (SQLite)
    participant FS as 本地文件系统
    
    U->>H: 1. 上传文件 (POST /api/upload, Multipart: bibcode + type + file)
    H->>H: 2. 解析 Multipart 字段
    alt bibcode 未直接匹配数据库
        H->>DB: 3a. 尝试通过 DOI 匹配
        H->>DB: 3b. 尝试通过 arXiv ID 匹配(自动去除版本号)
    end
    H->>H: 4. 校验文件格式 (PDF 校验 %PDF 文件头)
    H->>FS: 5. 写入物理文件 (library/PDF/ 或 library/HTML/)
    H->>DB: 6. 更新 pdf_path / html_path清除 error: 诊断记录
    H-->>U: 7. 返回更新后的文献元数据 (is_downloaded: true)

2.3 文献解析流程 (Parse Flow)

本流程负责将本地下载的 HTML 或 PDF 转换为高保真的 Markdown

sequenceDiagram
    participant U as 用户 (React 前端)
    participant H as 处理器 (papers.rs)
    participant P as 解析器 (parser.rs)
    participant M as MinerU (PDF解析服务)
    participant Q as 七牛云 (对象存储)
    participant DB as 本地数据库 (SQLite)
    
    U->>H: 1. 发起解析请求 (POST /api/parse, 含 bibcode, force)
    H->>DB: 2. 查询文献物理路径 (pdf_path, html_path, markdown_path)
    alt force == false 且本地已存在 Markdown 物理缓存
        H->>H: 3. 读取本地 Markdown 物理文件
        H-->>U: 4. 直接返回缓存 Markdown流程结束
    end
    
    H->>P: 5. 触发结构化文献解析
    alt 本地存在 HTML 文件
        P->>P: 6a. 剥离广告/导航栏与尾页页脚噪声
        P->>P: 6b. 公式保护:利用占位符隔离 MathJax/LaTeX 公式段
        P->>P: 6c. 标签规范:还原 LaTeXML 特定 span 为标准 table/tr/td修正上下标
        P->>P: 6d. 插图处理:把相对图像路径替换为绝对 CDN 外链地址
        P->>P: 6e. 转换 GFM Markdown 并恢复 LaTeX 公式
        P->>P: 6f. 后处理:清除冗余的 margin 空白与前导缩进
    else 仅有 PDF 文件 (PDF 降级解析)
        P->>M: 7a. 获取批量预签名上传 URL (POST /file-urls/batch/)
        M-->>P: 7b. 返回预签名上传 URL 与 Batch ID
        P->>M: 7c. 上传 PDF 二进制字节流 (PUT 至预签名 URL)
        loop 轮询任务状态 (每 10s 一次,最多 45 次)
            P->>M: 7d. 查询提取进度与结果 (GET /extract-results/batch/{id})
            M-->>P: 7e. 返回处理状态 ("done"/"error"等)
        end
        P->>P: 7f. 下载解析结果的 ZIP 压缩包并解压提取
        loop 遍历每一个提取的插图
            P->>Q: 7g. 上传插图文件并获取七牛云 CDN 域名外链
        end
        P->>P: 7h. 在 Markdown 中重写插图链接为七牛云 CDN 绝对路径
    end
    
    P-->>H: 8. 返回清洗转换出的标准英文 Markdown 文本
    H->>P: 9. 写入本地物理缓存 Markdown/ 目录
    H->>DB: 10. 更新数据库 markdown_path 记录
    H-->>U: 11. 返回标准 Markdown 内容渲染展示

2.4 智能对照翻译流程 (Translation Flow)

本流程实现了基于天文学专属词汇表的 LLM 专业对比翻译:

sequenceDiagram
    participant U as 用户 (React 前端)
    participant H as 处理器 (papers.rs)
    participant T as 翻译器 (translation.rs)
    participant D as 天文词典 (Trie 树)
    participant L as 大模型 (LLM API)
    participant DB as 本地数据库 (SQLite)
    
    U->>H: 1. 请求文献对比翻译 (POST /api/translate, 含 bibcode, force)
    H->>DB: 2. 查询文献路径及状态
    alt force == false 且本地已存在翻译缓存文件
        H->>H: 3. 读取本地 Translation/{bibcode}_zh.md 物理文件
        H-->>U: 4. 直接返回缓存译文,流程结束
    end
    
    H->>H: 5. 读取对应的英文解析 Markdown 物理文件
    H->>T: 6. 调度翻译器执行翻译工作流
    
    T->>D: 7. 加载本地 dictionary.txt 并初始化 Trie 树结构
    T->>D: 8. 执行英文 Markdown 文本分词匹配
    D->>D: 9a. 进行前缀匹配检索
    D->>D: 9b. 遵循"最长匹配优先"原则,过滤子词去重
    D-->>T: 10. 返回该篇文献提取出的天文学名词对照 (Glossary)
    
    loop 针对英文 Markdown 进行段落分块 (Token 长度控制)
        T->>L: 11. 携带 Glossary + 英文原文段落发送 Prompt 请求
        note over L: LLM 遵循系统 Prompt 约束:<br>1. 专业词汇严格对应 Glossary 译出<br>2. 严禁改变 LaTeX 公式及 Markdown 标签<br>3. 保持中英段落高度对齐
        L-->>T: 12. 返回学术级双语对照翻译段落
    end
    
    T->>T: 13. 拼接所有段落,生成完整的对照 Markdown
    T->>H: 14. 写入本地物理缓存 Translation/ 目录
    H->>DB: 15. 更新数据库中的 translation_path 字段
    H-->>U: 16. 返回翻译后 Markdown 渲染展示

3. 核心模块说明

3.1 API 层 (src/api/)

模块文件 职责
mod.rs 定义全局共享状态 AppState(含 active_bibcode 追踪)和统一文献格式 StandardPaper(含 pdf_error / html_error 诊断字段),通过 pub mod handlers 保持向后兼容命名空间。
helpers.rs 共享工具函数:convert_ads_doc_to_standardconvert_arxiv_to_standardsave_paper_to_dbget_paper_from_dbcheck_paper_paths_in_db。负责数据库 CRUD 和 error: 前缀诊断信息的读取与解析。
papers.rs 文献相关核心处理器:统一检索 (search_papers)、下载 (download_paper)、手动上传 (upload_paper_file)无资源标记 (mark_no_resource)、解析 (parse_paper)、翻译 (translate_paper)、引文拓扑 (get_citation_network)、文献详情 (get_paper_detail)、馆藏列表 (get_library)、BibTeX 导出 (export_citations)、活跃文献追踪 (get/set_active_bibcode)
notes.rs 笔记 CRUD 处理器:创建 (create_note)、查询 (get_notes)、删除 (delete_note)。
sync.rs 批量同步控制处理器:元数据同步启动/状态/计数、资源同步启动/停止/状态、检索条件管理。

3.2 服务层 (src/services/)

模块文件 职责
batch/mod.rs 批量同步引擎公共导出模块。
batch/meta.rs 元数据大批量采集引擎 (MetaSync):分页检索 ADS/arXiv 并增量入库。
batch/asset.rs 物理资源批量处理引擎 (AssetSync):后台异步执行下载/解析/翻译流水线,记录 download_failed / parse_failed 计数,保留最新 100 条日志。
download.rs 多通道下载器浏览器头伪装与请求延迟控制、ADS Link Gateway 重定向追踪与 validate.perfdrive.com 防护解码绕过、官方 arxiv.org/html 优先及 ar5iv 兜底、下载失败时以 error: 前缀记录诊断信息至数据库
parser.rs HTML 语法树向 GFM Markdown 逆向转换,使用占位符保护 LaTeX 公式;统一图表链接;集成 MinerU PDF 解析。
translation.rs 基于本地天文双语词典的 Trie 树最长匹配分词,注入 Glossary 系统提示词让 LLM 实现学术级精细翻译。
query_parser.rs 高级检索语法解析器将前端组合条件AND/OR/NOT + 字段限定)转换为 ADS API 查询语法。
logging.rs 全局日志记录系统,基于 tracing-subscriber 实现控制台美化日志输出与基于时间的每日滚动日志文件写出,使用上海时区 (+08:00) 格式化时间。

3.3 客户端层 (src/clients/)

模块文件 职责
ads.rs NASA ADS API 客户端文献检索、元数据获取、BibTeX 导出。
arxiv.rs arXiv Atom XML API 客户端:解析 XML Feed 提取文献元数据。
qiniu.rs 七牛云对象存储客户端PDF 插图上传与 CDN 外链生成。

3.4 独立工具 (src/bin/)

文件 职责
health_check.rs 馆藏健康度诊断与修复工具:检测损坏文件、丢失文件、error: 报错记录和孤立 Markdown--fix 模式自动清理并重置数据库状态。

3.5 前端核心组件 (dashboard/src/)

组件文件 职责
App.tsx 全局状态管理Tab 持久化、手动上传处理、无资源标记、活跃文献追踪、详情弹窗(含错误诊断和上传区)。
components/CustomSelect.tsx 可复用下拉选择组件:统一视觉风格、点击外部关闭、选中高亮。
components/CitationGalaxyCanvas.tsx 基于 HTML5 Canvas 的自研力导向引文星系图谱引擎:节点排斥力、中心引力、拖拽阻尼、双击多层级衍生。
features/library/LibraryPanel.tsx 馆藏管理面板:同步反馈、下载失败/无资源状态筛选、文献类型筛选13 种)、状态优先排序。
features/search/SearchPanel.tsx 跨源检索面板高级组合条件、排序分页、下载失败状态提示、文献类型徽章16 种)。
features/sync/SyncPanel.tsx 批量同步控制台:乐观 UI 更新、容器内日志自动滚动。