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Claude Workbench 0f7bc05697 [Claude Workbench] Initial commit - preserving existing code

2025-11-14 17:41:15 +08:00

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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）

用户提交任务
系统扣除积分，创建任务
任务加入队列（status='queued'）
TaskScheduler 调度任务
AsyncTaskExecutor 调用OpenAI API
立即返回结果URL
更新status='completed'
发送WebSocket通知

耗时： ~10-30秒

RunningHub流程（异步）

用户提交任务
系统扣除积分，创建任务
直接调用RunningHub API
获得taskId，更新status='processing'
RunningHubPollingScheduler 每5秒轮询
检测到SUCCESS状态
调用outputs接口获取结果URL
更新status='completed'
发送WebSocket通知

耗时： ~2-5分钟

🔧 配置说明

application.yml

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

-- 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

mysql -u root -p 1818ai < V5__add_provider_support.sql

2. 更新配置

编辑 application.yml，填入RunningHub API Key：

ai:
  providers:
    runninghub:
      api-key: "YOUR_RUNNINGHUB_API_KEY"

3. 编译部署

# 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）

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

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

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

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

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

# 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

更多服务商：可以继续添加其他AI服务商（Midjourney、Stable Diffusion等）
智能路由：根据价格、速度、成功率自动选择最优服务商
负载均衡：同一个模型配置多个服务商，实现负载分担
降级策略：主服务商故障时自动切换到备用服务商
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：

数据库迁移是否成功

DESC ai_task;  -- 检查是否有provider_type字段

配置是否正确

grep "runninghub" src/main/resources/application.yml

服务是否启动
```
ps aux | grep spring_1818_user_server
```
日志是否有报错
```
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！

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