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K12Study/docs/architecture/base-services.md

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2026-04-16 15:46:29 +08:00
# 基础服务配置方案PG / Redis / 知识图谱 / 向量库)
## 1. 目标
- 为 4.13-7.1 研发阶段提供统一、可重复的基础服务底座。
- 与现有 `docker/dev-common``.devcontainer` 方案兼容,减少环境差异。
## 2. 服务基线
- 必选
- PostgreSQL主业务数据存储多 schema
- Redis缓存、会话、热点数据。
- Nacos配置中心与注册中心服务化阶段
- NebulaGraph知识图谱主方案Neo4j 作为开发备选)。
- Milvus向量检索主方案。
- 可选
- Python AI 服务:统一模型调用、图谱同步、向量写入。
## 3. 环境变量命名建议
- PostgreSQL
- `K12STUDY_DB_HOST`
- `K12STUDY_DB_PORT`
- `K12STUDY_DB_NAME`
- `K12STUDY_DB_USER`
- `K12STUDY_DB_PASSWORD`
- Redis
- `K12STUDY_REDIS_HOST`
- `K12STUDY_REDIS_PORT`
- `K12STUDY_REDIS_PASSWORD`
- Nacos
- `K12STUDY_REGISTRY_HOST`
- `K12STUDY_REGISTRY_PORT`
- `K12STUDY_REGISTRY_GRPC_PORT`
- `K12STUDY_REGISTRY_RAFT_PORT`
- 知识图谱Nebula
- `K12STUDY_GRAPH_HOST`
- `K12STUDY_GRAPH_PORT`
- `K12STUDY_GRAPH_USER`
- `K12STUDY_GRAPH_PASSWORD`
- 向量库Milvus
- `K12STUDY_VECTOR_HOST`
- `K12STUDY_VECTOR_PORT`
- `K12STUDY_VECTOR_GRPC_PORT`
## 4. 配置落地建议
- 阶段一M2
- 先以本地单机编排启动,保证联调可用。
- 阶段二M5-M6
- 将图谱/向量配置接入 `ai-client``python-ai`
- 阶段三M7-M8
- 增加连通性与降级测试图谱不可用、向量库超时、Redis 抖动)。
## 5. 健康检查建议
- PostgreSQL`pg_isready`
- Redis`redis-cli ping`
- NebulaGraph`graphd` 端口连接可用
- MilvusHTTP `/healthz`
- Python AI`GET /health`
## 6. 与现有目录关系
- 现有公共服务编排:`docker/dev-common/docker-compose.public-services.yml`
- 本文新增服务编排样例:`docs/architecture/service-baseline.compose.yaml`