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[Claude Workbench] Initial commit - preserving existing code

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Claude Workbench
2025-11-14 17:41:15 +08:00
commit 0f7bc05697
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391
RUNNINGHUB_INTEGRATION_COMPLETE.md Normal file
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@@ -0,0 +1,391 @@
# RunningHub集成完成报告
**完成时间：** 2025-10-20
**版本号：** v2.1.0
---
## ✅ 实现完成清单
### 1. 核心接口和DTO ✅
| 文件 | 说明 | 状态 |
|------|------|------|
| `AIProvider.java` | 统一服务商接口 | ✅ 完成 |
| `ProviderTaskRequest.java` | 统一请求DTO | ✅ 完成 |
| `ProviderTaskResponse.java` | 统一响应DTO | ✅ 完成 |
| `ProviderTaskStatus.java` | 任务状态DTO | ✅ 完成 |
| `ProviderTaskResult.java` | 任务结果DTO | ✅ 完成 |
### 2. RunningHub专用DTO ✅
| 文件 | 说明 | 状态 |
|------|------|------|
| `RunningHubSubmitRequest.java` | 提交请求 | ✅ 完成 |
| `RunningHubNodeInfo.java` | 节点信息 | ✅ 完成 |
| `RunningHubSubmitResponse.java` | 提交响应 | ✅ 完成 |
| `RunningHubStatusResponse.java` | 状态查询响应 | ✅ 完成 |
| `RunningHubOutputResponse.java` | 结果查询响应 | ✅ 完成 |
### 3. Provider实现 ✅
| 文件 | 说明 | 状态 |
|------|------|------|
| `OpenAIProviderImpl.java` | OpenAI适配器（同步） | ✅ 完成 |
| `RunningHubProviderImpl.java` | RunningHub适配器（异步） | ✅ 完成 |
### 4. 核心服务 ✅
| 文件 | 说明 | 状态 |
|------|------|------|
| `AIProviderService.java` | Provider路由服务 | ✅ 完成 |
| `RunningHubPollingScheduler.java` | 轮询调度器 | ✅ 完成 |
| `AiTaskServiceImpl.java` | 任务服务（已集成） | ✅ 完成 |
### 5. 数据库和配置 ✅
| 文件 | 说明 | 状态 |
|------|------|------|
| `V5__add_provider_support.sql` | 数据库迁移脚本 | ✅ 完成 |
| `application.yml` | 多厂商配置 | ✅ 完成 |
| `AiTask.java` | 实体类更新 | ✅ 完成 |
| `PointsConfig.java` | 实体类更新 | ✅ 完成 |
| `AiTaskMapper.xml` | SQL映射更新 | ✅ 完成 |
---
## 🎯 系统架构
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户提交任务 │
│ (JWT or API Key认证) │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AiTaskController │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AiTaskServiceImpl │
│ 1. 扣积分 │
│ 2. 创建任务 │
│ 3. 读取 points_config.provider_type │
│ 4. 路由到不同流程 │
└────────┬──────────────────────────────┬─────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ OpenAI流程 │ │ RunningHub流程 │
│ (同步) │ │ (异步) │
└──────┬───────────┘ └─────────┬─────────┘
│ │
↓ ↓
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│1. 加入队列 │ │1. 直接提交 │
│2. TaskScheduler │ │2. 返回taskId │
│ 定时调度 │ │3. 更新DB │
│3. AsyncExecutor │ │ │
│ 同步执行 │ │ │
│4. 立即返回结果 │ │ │
└──────────────────┘ └─────────┬─────────┘
│
↓
┌──────────────────┐
│RunningHub │
│PollingScheduler │
│ │
│每5秒轮询: │
│1. 查询状态 │
│2. SUCCESS→获取 │
│3. FAILED→退款 │
│4. 更新DB+通知 │
└──────────────────┘
```
---
## 📋 工作流程对比
### OpenAI流程（同步）
1. 用户提交任务
2. 系统扣除积分，创建任务
3. 任务加入队列（status='queued'）
4. `TaskScheduler` 调度任务
5. `AsyncTaskExecutor` 调用OpenAI API
6. 立即返回结果URL
7. 更新status='completed'
8. 发送WebSocket通知
**耗时：** ~10-30秒
### RunningHub流程（异步）
1. 用户提交任务
2. 系统扣除积分，创建任务
3. 直接调用RunningHub API
4. 获得taskId，更新status='processing'
5. `RunningHubPollingScheduler` 每5秒轮询
6. 检测到SUCCESS状态
7. 调用outputs接口获取结果URL
8. 更新status='completed'
9. 发送WebSocket通知
**耗时：** ~2-5分钟
---
## 🔧 配置说明
### application.yml
```yaml
ai:
providers:
openai:
enabled: true
base-url: https://api.apiyi.com/v1/chat/completions
api-key: "sk-xxx"
runninghub:
enabled: true
base-url: https://www.runninghub.cn
submit-url: /task/openapi/ai-app/run
status-url: /task/openapi/status
output-url: /task/openapi/outputs
default-webapp-id: "1973555977595301890"
api-key: "your_runninghub_api_key"
polling-interval: 5000
max-polling-times: 120
```
### points_config表配置
```sql
-- RunningHub模型示例
INSERT INTO `points_config` VALUES
(8, 'rh_sora2_portrait', 160, 'RunningHub Sora2 竖屏视频（10秒）', 1, 'runninghub',
'{"webappId":"1973555977595301890","duration":10,"model":"portrait"}', NOW(), NOW());
```
**providerConfig字段说明：**
- `webappId`: RunningHub应用ID
- `duration`: 视频时长（秒）
- `model`: 模型类型（portrait/landscape/portrait-hd/landscape-hd）
---
## 🚀 部署步骤
### 1. 数据库迁移
```bash
mysql -u root -p 1818ai < V5__add_provider_support.sql
```
### 2. 更新配置
编辑 `application.yml`，填入RunningHub API Key：
```yaml
ai:
providers:
runninghub:
api-key: "YOUR_RUNNINGHUB_API_KEY"
```
### 3. 编译部署
```bash
# 编译
mvn clean package -DskipTests
# 停止服务
sudo systemctl stop spring_1818_user_server
# 备份旧版本
sudo cp /www/wwwroot/1818_user_server/1818_user_server-1.0-SNAPSHOT.jar \
/www/wwwroot/1818_user_server/1818_user_server-1.0-SNAPSHOT.jar.bak
# 部署新版本
sudo cp target/1818_user_server-1.0-SNAPSHOT.jar \
/www/wwwroot/1818_user_server/
# 启动服务
sudo systemctl start spring_1818_user_server
# 查看日志
sudo journalctl -u spring_1818_user_server -f
```
---
## 🧪 测试指南
### 1. 测试OpenAI模型（验证兼容性）
```bash
curl -X POST "http://localhost:8081/user/ai/tasks/submit" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"modelName": "sora_image",
"prompt": "一只可爱的猫咪"
}'
```
**预期结果：**
- 任务立即执行
- 30秒内返回completed状态
- resultUrl包含图片地址
### 2. 测试RunningHub模型
```bash
curl -X POST "http://localhost:8081/user/ai/tasks/submit" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"modelName": "rh_sora2_portrait",
"prompt": "一个人在海边奔跑，镜头从远到近"
}'
```
**预期结果：**
- 任务提交成功，status='processing'
- 返回taskNo和providerTaskId
- 2-5分钟后status变为'completed'
- resultUrl包含视频地址
### 3. 查看轮询日志
```bash
tail -f logs/application.log | grep "RunningHub"
```
**正常日志示例：**
```
2025-10-20 15:30:05 INFO - 提交任务到RunningHub: TASK20251020153005ABC
2025-10-20 15:30:06 INFO - RunningHub任务提交成功: TASK20251020153005ABC, providerTaskId: 1980149306768457730
2025-10-20 15:30:11 DEBUG - RunningHub轮询 - 发现1个待处理任务
2025-10-20 15:30:11 DEBUG - 轮询任务: TASK20251020153005ABC, providerTaskId: 1980149306768457730
2025-10-20 15:30:11 DEBUG - 任务 TASK20251020153005ABC 状态: RUNNING
...
2025-10-20 15:33:21 INFO - 任务成功 - taskNo: TASK20251020153005ABC
2025-10-20 15:33:22 INFO - 任务 TASK20251020153005ABC 处理完成，结果URL: https://rh-images.xiaoyaoyou.com/...
```
---
## 📊 数据库变更
### ai_task表新增字段
```sql
ALTER TABLE `ai_task`
ADD COLUMN `provider_type` VARCHAR(50) NULL,
ADD COLUMN `provider_task_id` VARCHAR(100) NULL,
ADD COLUMN `provider_response` TEXT NULL;
```
### points_config表新增字段
```sql
ALTER TABLE `points_config`
ADD COLUMN `provider_type` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT 'openai',
ADD COLUMN `provider_config` TEXT NULL;
```
---
## ⚠️ 注意事项
### 1. 兼容性
- ✅ 现有OpenAI模型完全不受影响
- ✅ 现有API接口保持不变
- ✅ 现有数据可正常使用
### 2. 轮询性能
- 每5秒轮询一次RunningHub任务
- 最多同时处理100个任务
- 建议生产环境增加Redis缓存减少数据库压力
### 3. 错误处理
- RunningHub任务失败会自动退还积分
- 超时任务会被标记为failed
- 所有异常都有详细日志记录
### 4. 监控建议
```bash
# 查看RunningHub任务数量
SELECT COUNT(*) FROM ai_task
WHERE provider_type='runninghub' AND status='processing';
# 查看平均处理时间
SELECT AVG(TIMESTAMPDIFF(SECOND, start_time, complete_time)) as avg_seconds
FROM ai_task
WHERE provider_type='runninghub' AND status='completed'
AND complete_time > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY);
```
---
## 🎯 功能对比
| 特性 | OpenAI格式 | RunningHub |
|------|-----------|------------|
| **认证方式** | Bearer Token | API Key |
| **调用方式** | 同步 | 异步 |
| **返回方式** | 立即返回 | 轮询查询 |
| **处理时间** | 10-30秒 | 2-5分钟 |
| **支持类型** | 图片、视频 | 视频 |
| **横竖屏** | URL参数 | model字段 |
| **队列管理** | Redis队列 | RunningHub内部 |
| **进度追踪** | WebSocket | WebSocket |
---
## 🔮 未来扩展
1. **更多服务商**：可以继续添加其他AI服务商（Midjourney、Stable Diffusion等）
2. **智能路由**：根据价格、速度、成功率自动选择最优服务商
3. **负载均衡**：同一个模型配置多个服务商，实现负载分担
4. **降级策略**：主服务商故障时自动切换到备用服务商
5. **成本优化**：根据用户等级选择不同价格的服务商
---
## 📞 技术支持
如遇问题，请检查：
1. **数据库迁移是否成功**
```sql
DESC ai_task; -- 检查是否有provider_type字段
```
2. **配置是否正确**
```bash
grep "runninghub" src/main/resources/application.yml
```
3. **服务是否启动**
```bash
ps aux | grep spring_1818_user_server
```
4. **日志是否有报错**
```bash
tail -100 logs/application.log
```
---
**集成完成！** 🎉
系统现已支持OpenAI和RunningHub双服务商，用户可以无感切换使用不同的AI生成服务！