fmq
d16b3d3cdc
- server/db: 拆 4929 行 db.rs 单体为 db/ 目录，migrations.rs 引入 PRAGMA user_version
版本化迁移运行器（M1~M13）
- 任务引擎 Phase 6/7b/7c 改名收敛：EngineStageConfig→PhaseConfig、StagePolicy→ResumePolicy、
Converged→Completed、删除 task_type 列、success_method 拆 tlusty_/synspec_ 双列、
新增 tlusty_status/synspec_status 半失败阶段守卫
- 科学正确性加固：conv_check 任意行 NaN/Inf/溢出判无效（0 行容忍）、新增 spec_is_valid
校验 SYNSPEC 脏谱、itek_history 逐次迭代全量保真、fmt_abn powf 溢出饱和
- 用户配置真正接通：tlusty_chain/tlusty_input 由死字段经 调度器→TaskSpec→executor→runner
透传生效；config 加载期 validate + deny_unknown_fields + 解析失败记 warn
- 调度修复：H1 活锁（pending_strategies 跳过已失败策略）、种子查找错误不再静默降级冷启动
- dashboard: 阶段配置面板 tlusty_stage/synspec_stage、"已完成"标签、迭代诊断展示
- docs: 新增 database_refactor_design.md，同步 database/api/PIPELINE/workflow_detail
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8.0 KiB
Rust
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Rust
//! 验证「历史种子导入的工作流名」与「正式工作流名」的隔离关系。
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//!
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//! 用户意图：import_results 把旧 Python 计算结果导入，标记为已完成，避免重算。
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//! 关键问题：导入到工作流 A，之后正式启动工作流 B（同名/异名），B 能否看到 A 标记的 converged？
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use common::config::GridConfig;
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use common::models::GridPointParams;
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use mq::sqlite_queue::SqliteTaskQueue;
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use server::{db::Database, scheduler::GridScheduler};
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use std::sync::Arc;
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fn make_params() -> GridPointParams {
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use common::models::GridAxisValue;
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GridPointParams {
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teff: GridAxisValue::from_value(20000.0),
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logg: GridAxisValue::from_value(5.0),
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loghe: GridAxisValue::from_value(-2.0),
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logc: GridAxisValue::from_value(-4.0),
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logn: GridAxisValue::from_value(-4.0),
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logo: GridAxisValue::from_value(-4.0),
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}
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}
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/// 构造只含一个网格点（t20000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4）的 config。
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fn make_grid_cfg() -> GridConfig {
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let yaml = "grid:\n teff: [20000]\n logg: [5.0]\n loghe: [-2]\n logc: [-4]\n logn: [-4]\n logo: [-4]\n";
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GridConfig::from_yaml_str(yaml).unwrap()
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}
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async fn setup() -> (Database, Arc<GridScheduler>) {
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let tmp = tempfile::tempdir().unwrap();
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let db = Database::new(&tmp.path().join("db.db").to_string_lossy())
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.await
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.unwrap();
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let queue = Arc::new(
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SqliteTaskQueue::new(&tmp.path().join("q.db").to_string_lossy())
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.await
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.unwrap(),
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);
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let sched = Arc::new(GridScheduler::new(db.clone(), queue));
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(db, sched)
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}
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/// 场景 1（正确用法）：导入到工作流 "sdB_cno"，再用同名 config initialize_grid。
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/// 期望：initialize_grid 的 ON CONFLICT(workflow_name, name) DO NOTHING 保留 converged 状态。
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#[tokio::test]
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async fn test_same_workflow_name_preserves_converged() {
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let (db, sched) = setup().await;
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let name = "t20000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4";
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let p = make_params();
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// 模拟 import_seed：upsert + mark_imported，工作流名 = sdB_cno
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db.upsert_grid_point_named(name, &p, 0, "sdB_cno")
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.await
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||
.unwrap();
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||
db.mark_grid_point_imported(name, "sdB_cno", None, "cold_run")
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.await
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||
.unwrap();
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||
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||
// 之后正式启动同名工作流：initialize_grid(sdB_cno)
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sched
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.initialize_grid(&make_grid_cfg(), "sdB_cno")
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.await
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.unwrap();
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let st = db.get_grid_point_status(name, "sdB_cno").await.unwrap();
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assert_eq!(
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st.unwrap().0,
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"completed",
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||
"同名工作流：导入的 converged 应被保留，避免重算"
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);
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println!("✓ 场景1（同名）：status=converged，旧结果被保留，不会重算");
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}
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/// 场景 2（错误用法）：导入到工作流 "imported"，之后正式启动 "sdB_cno"。
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/// 期望：sdB_cno 分区下是新插入的 pending 行，看不到 imported 分区的 converged。
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#[tokio::test]
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async fn test_different_workflow_name_causes_recompute() {
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let (db, sched) = setup().await;
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let name = "t20000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4";
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let p = make_params();
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||
// 模拟 import_seed：导入到 "imported" 工作流
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db.upsert_grid_point_named(name, &p, 0, "imported")
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.await
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||
.unwrap();
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||
db.mark_grid_point_imported(name, "imported", None, "cold_run")
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||
.await
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||
.unwrap();
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||
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||
// 之后正式启动 "sdB_cno" 工作流
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sched
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.initialize_grid(&make_grid_cfg(), "sdB_cno")
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.await
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||
.unwrap();
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// imported 分区：converged（种子库有，但不会被 sdB_cno 调度看到）
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let st_imp = db.get_grid_point_status(name, "imported").await.unwrap();
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assert_eq!(st_imp.unwrap().0, "completed");
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||
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||
// sdB_cno 分区：pending（重新算！看不到 imported 的 converged）
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let st_real = db.get_grid_point_status(name, "sdB_cno").await.unwrap();
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assert_eq!(
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st_real.unwrap().0,
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"pending",
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||
"异名工作流：sdB_cno 看不到 imported 的 converged，会重算"
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);
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println!("✓ 场景2（异名）：sdB_cno 分区 status=pending，会重复计算 —— 验证了工作流名必须匹配");
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}
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/// 场景 3（真实意图验证）：旧网格有部分点已算完（导入为 converged），
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/// 新网格比旧网格多了若干点。用同名工作流启动后：
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/// - 旧点保持 converged（不重算）
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/// - 新点是 pending（会被调度计算）
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/// 这正是「同步旧结果避免重算」的核心语义。
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#[tokio::test]
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async fn test_mixed_grid_import_then_init_avoids_recompute() {
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let (db, sched) = setup().await;
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let p_old = make_params(); // t20000_g5.0_...
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// 模拟 import_seed：旧网格里这个点已收敛，导入到 sdB_cno
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db.upsert_grid_point_named("t20000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4", &p_old, 0, "sdB_cno")
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.await
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||
.unwrap();
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||
db.mark_grid_point_imported("t20000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4", "sdB_cno", None, "cold_run")
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.await
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.unwrap();
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||
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||
// 正式启动 sdB_cno，config 比旧网格多了一个新点（t25000）
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let yaml = "grid:\n teff: [20000, 25000]\n logg: [5.0]\n loghe: [-2]\n logc: [-4]\n logn: [-4]\n logo: [-4]\n";
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let cfg = GridConfig::from_yaml_str(yaml).unwrap();
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||
sched.initialize_grid(&cfg, "sdB_cno").await.unwrap();
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// 旧点：converged（不重算）
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let st_old = db
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.get_grid_point_status("t20000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4", "sdB_cno")
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||
.await
|
||
.unwrap();
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||
assert_eq!(
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||
st_old.unwrap().0,
|
||
"completed",
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||
"旧点应保持 converged 不重算"
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);
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||
// 新点：pending（会被调度）
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let st_new = db
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.get_grid_point_status("t25000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4", "sdB_cno")
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||
.await
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||
.unwrap();
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||
assert_eq!(st_new.unwrap().0, "pending", "新点应为 pending 等待计算");
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||
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||
println!("✓ 场景3（混合网格）：旧点converged保留 + 新点pending待算 —— 完全符合避免重算的意图");
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}
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/// 场景 4（精度差异命门）：旧 conv.json name=g5（无小数），但配置 logg=5.0 → model_name()=g5.0。
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/// 导入工具必须把 name 重写为 g5.0 入库，否则 initialize_grid 插入的 g5.0 行与导入的 g5 行
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||
/// 复合唯一键不匹配，导入的 converged 被孤立、g5.0 被重算。
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/// 本测试直接模拟「入库的 grid_points.name = g5.0」（即工具重写后的状态），
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/// 验证 initialize_grid(sdB_cno) 后该行保持 converged（不重算）。
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#[tokio::test]
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async fn test_precision_diff_import_then_init_preserves_converged() {
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let (db, sched) = setup().await;
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// 配置权威名（logg=5.0 → g5.0，保留小数）
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let canonical = "t20000_g5.0_he-2_c-4_n-4_o-4";
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use common::models::GridAxisValue;
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let p = GridPointParams {
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||
teff: GridAxisValue::from_value(20000.0),
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||
logg: GridAxisValue::from_value(5.0),
|
||
loghe: GridAxisValue::from_value(-2.0),
|
||
logc: GridAxisValue::from_value(-4.0),
|
||
logn: GridAxisValue::from_value(-4.0),
|
||
logo: GridAxisValue::from_value(-4.0),
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||
};
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// 模拟 import_results 重写 name 后入库：grid_points.name = canonical(g5.0)
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db.upsert_grid_point_named(canonical, &p, 0, "sdB_cno")
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.await
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.unwrap();
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||
db.mark_grid_point_imported(canonical, "sdB_cno", None, "cold_run")
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.await
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||
.unwrap();
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||
// 启动同名工作流：initialize_grid 用配置 model_name()(=g5.0) 插入
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let yaml = "grid:\n teff: [20000]\n logg: [5.0]\n loghe: [-2]\n logc: [-4]\n logn: [-4]\n logo: [-4]\n";
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let cfg = GridConfig::from_yaml_str(yaml).unwrap();
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||
sched.initialize_grid(&cfg, "sdB_cno").await.unwrap();
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// 关键断言：name=g5.0 的行保持 converged（ON CONFLICT DO NOTHING 命中）
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let st = db
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.get_grid_point_status(canonical, "sdB_cno")
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||
.await
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||
.unwrap();
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||
assert_eq!(
|
||
st.unwrap().0,
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"completed",
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||
"精度一致(g5.0=g5.0)时导入的 converged 必须保留，不重算"
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||
);
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||
println!("✓ 场景4（精度差异命门）：g5.0 入库 + initialize_grid → converged 保留，避免重算");
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||
}
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