# Сводка изменений: Асинхронная обработка данных Lyngsat

## Обзор

Реализована полная асинхронная обработка данных Lyngsat с использованием Celery, Redis и детальным логированием.

## Ключевые улучшения

### 1. ✅ Асинхронная обработка
- Задачи выполняются в фоновом режиме
- Веб-интерфейс не блокируется
- Можно обрабатывать несколько задач одновременно

### 2. ✅ Отслеживание прогресса
- Прогресс-бар в реальном времени
- Текущий статус обработки
- Процент выполнения

### 3. ✅ Детальное логирование
- Логи на уровне задачи
- Логи на уровне спутника
- Логи на уровне источника
- Все ошибки записываются в лог

### 4. ✅ Результаты и статистика
- Количество обработанных спутников
- Количество обработанных источников
- Количество созданных/обновленных записей
- Список всех ошибок

## Новые файлы

### Backend
1. **dbapp/dbapp/celery.py** - конфигурация Celery
2. **dbapp/dbapp/__init__.py** - инициализация Celery app
3. **dbapp/lyngsatapp/tasks.py** - асинхронная задача заполнения данных
4. **dbapp/start_celery_worker.sh** - скрипт запуска worker

### Frontend
5. **dbapp/mainapp/templates/mainapp/lyngsat_task_status.html** - страница отслеживания прогресса

### Документация
6. **ASYNC_LYNGSAT_GUIDE.md** - полное руководство
7. **QUICKSTART_ASYNC.md** - быстрый старт
8. **ASYNC_CHANGES_SUMMARY.md** - этот файл

## Измененные файлы

### Конфигурация
1. **dbapp/requirements.txt**
   - Добавлено: `celery>=5.4.0`
   - Добавлено: `django-celery-results>=2.5.1`

2. **dbapp/dbapp/settings/base.py**
   - Добавлено: `django_celery_results` в INSTALLED_APPS
   - Добавлено: полная конфигурация Celery (брокер, результаты, таймауты, логирование)

3. **docker-compose.yaml**
   - Добавлено: сервис Redis
   - Добавлено: сервис FlareSolver
   - Добавлено: volume для Redis

### Backend логика
4. **dbapp/lyngsatapp/utils.py**
   - Добавлено: параметр `task_id` для логирования
   - Добавлено: параметр `update_progress` для обновления прогресса
   - Добавлено: детальное логирование на всех уровнях
   - Добавлено: логирование каждые 10 источников
   - Улучшено: обработка ошибок с логированием

5. **dbapp/mainapp/views.py**
   - Изменено: `FillLyngsatDataView` теперь запускает асинхронную задачу
   - Добавлено: `LyngsatTaskStatusView` - страница отслеживания
   - Добавлено: `LyngsatTaskStatusAPIView` - API для проверки статуса

6. **dbapp/mainapp/urls.py**
   - Добавлено: `/lyngsat-task-status/` - страница статуса
   - Добавлено: `/lyngsat-task-status/<task_id>/` - статус конкретной задачи
   - Добавлено: `/api/lyngsat-task-status/<task_id>/` - API endpoint

## Технические детали

### Архитектура

```
User Request → Django View → Celery Task → Redis Broker
                                ↓
                          Celery Worker
                                ↓
                    ┌───────────┴───────────┐
                    ↓                       ↓
              LyngSat Parser          PostgreSQL
                    ↓                       ↓
              FlareSolver            Save Results
```

### Поток данных

1. **Пользователь отправляет форму**
   - Django view получает данные
   - Создается асинхронная задача Celery
   - Возвращается task_id
   - Перенаправление на страницу статуса

2. **Celery Worker обрабатывает задачу**
   - Логирует начало обработки
   - Вызывает `fill_lyngsat_data` с callback
   - Обновляет прогресс через `update_state`
   - Логирует каждый шаг
   - Сохраняет результат в кеш

3. **Страница статуса отслеживает прогресс**
   - JavaScript опрашивает API каждые 2 секунды
   - Обновляет прогресс-бар
   - Показывает текущий статус
   - Отображает результаты при завершении

### Логирование

#### Уровни логирования
- **INFO**: Основные события (начало, завершение, прогресс)
- **DEBUG**: Детальная информация (каждая запись)
- **WARNING**: Некритичные ошибки (спутник не найден)
- **ERROR**: Критичные ошибки (с traceback)

#### Формат логов
```
[Timestamp: Level/Process][Task Name(Task ID)] [Task ID] Message
```

Пример:
```
[2024-01-15 10:30:45: INFO/MainProcess][lyngsatapp.fill_lyngsat_data_async(abc123)] [Task abc123] Начало обработки данных Lyngsat
[2024-01-15 10:30:45: INFO/MainProcess][lyngsatapp.fill_lyngsat_data_async(abc123)] [Task abc123] Спутники: Astra 4A, Hotbird 13G
[2024-01-15 10:30:46: INFO/MainProcess][lyngsatapp.fill_lyngsat_data_async(abc123)] [Task abc123] Получено данных по 2 спутникам
[2024-01-15 10:31:00: INFO/MainProcess][lyngsatapp.fill_lyngsat_data_async(abc123)] [Task abc123] Обработка спутника 1/2: Astra 4A
[2024-01-15 10:31:00: INFO/MainProcess][lyngsatapp.fill_lyngsat_data_async(abc123)] [Task abc123] Найдено 150 источников для Astra 4A
[2024-01-15 10:31:05: DEBUG/MainProcess][lyngsatapp.fill_lyngsat_data_async(abc123)] [Task abc123] Создана запись для Astra 4A 11766.0 МГц
[2024-01-15 10:31:10: INFO/MainProcess][lyngsatapp.fill_lyngsat_data_async(abc123)] [Task abc123] Обработано 10/150 источников для Astra 4A
```

### API Endpoints

#### GET /api/lyngsat-task-status/<task_id>/

**Ответ при выполнении:**
```json
{
    "task_id": "abc123",
    "state": "PROGRESS",
    "status": "Обработка Astra 4A...",
    "current": 1,
    "total": 2,
    "percent": 50
}
```

**Ответ при успехе:**
```json
{
    "task_id": "abc123",
    "state": "SUCCESS",
    "status": "Задача завершена успешно",
    "result": {
        "total_satellites": 2,
        "total_sources": 300,
        "created": 250,
        "updated": 50,
        "errors": []
    }
}
```

**Ответ при ошибке:**
```json
{
    "task_id": "abc123",
    "state": "FAILURE",
    "status": "Ошибка при выполнении задачи",
    "error": "Connection timeout"
}
```

## Настройки Celery

### Основные параметры
```python
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db'
CELERY_TASK_TRACK_STARTED = True
CELERY_TASK_TIME_LIMIT = 30 * 60  # 30 минут
```

### Переменные окружения
Можно переопределить через `.env`:
```bash
CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
```

## Зависимости

### Обязательные сервисы
1. **Redis** - брокер сообщений Celery
2. **FlareSolver** - обход Cloudflare
3. **PostgreSQL** - хранение данных и результатов

### Python пакеты
- `celery>=5.4.0` - асинхронная обработка
- `django-celery-results>=2.5.1` - хранение результатов
- `redis>=6.4.0` - клиент Redis

## Команды для работы

### Запуск сервисов
```bash
# Redis и FlareSolver
docker-compose up -d redis flaresolverr

# Celery Worker
celery -A dbapp worker --loglevel=info

# Celery Worker в фоне
celery -A dbapp worker --loglevel=info --logfile=logs/celery_worker.log --detach
```

### Мониторинг
```bash
# Просмотр логов
tail -f dbapp/logs/celery_worker.log

# Flower (веб-интерфейс)
pip install flower
celery -A dbapp flower
# Откройте http://localhost:5555
```

### Отладка
```bash
# Проверка Redis
redis-cli ping

# Проверка FlareSolver
curl http://localhost:8191/v1

# Django shell
python manage.py shell
>>> from celery.result import AsyncResult
>>> task = AsyncResult('task_id')
>>> print(task.state, task.info)
```

## Производственное развертывание

### Systemd сервис
```bash
sudo systemctl enable celery-worker
sudo systemctl start celery-worker
sudo systemctl status celery-worker
```

### Supervisor
```bash
sudo supervisorctl start celery-worker
sudo supervisorctl status celery-worker
```

### Docker
Можно добавить Celery worker в docker-compose.yaml:
```yaml
celery-worker:
  build: ./dbapp
  command: celery -A dbapp worker --loglevel=info
  depends_on:
    - redis
    - db
  environment:
    - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
```

## Тестирование

### Проверка системы
```bash
# 1. Проверка Django
python manage.py check

# 2. Проверка миграций
python manage.py migrate --check

# 3. Проверка Celery
celery -A dbapp inspect ping

# 4. Проверка Redis
redis-cli ping

# 5. Проверка FlareSolver
curl http://localhost:8191/v1
```

### Тестовый запуск
```python
# Django shell
python manage.py shell

from lyngsatapp.tasks import fill_lyngsat_data_task

# Запуск задачи
task = fill_lyngsat_data_task.delay(['Astra 4A'], ['europe'])
print(f"Task ID: {task.id}")

# Проверка статуса
print(task.state)
print(task.info)
```

## Метрики и мониторинг

### Что отслеживать
- Количество активных workers
- Количество задач в очереди
- Среднее время выполнения задачи
- Количество ошибок
- Использование памяти Redis

### Инструменты
- **Flower** - веб-интерфейс для Celery
- **Redis Commander** - GUI для Redis
- **Prometheus + Grafana** - метрики и дашборды

## Безопасность

### Рекомендации
1. Используйте пароль для Redis в production
2. Ограничьте доступ к Redis только для localhost
3. Используйте SSL для Redis в production
4. Ограничьте время выполнения задач
5. Логируйте все действия

### Пример конфигурации Redis с паролем
```python
CELERY_BROKER_URL = 'redis://:password@localhost:6379/0'
```

## Масштабирование

### Горизонтальное масштабирование
Запустите несколько workers:
```bash
# Worker 1
celery -A dbapp worker --loglevel=info -n worker1@%h

# Worker 2
celery -A dbapp worker --loglevel=info -n worker2@%h

# Worker 3
celery -A dbapp worker --loglevel=info -n worker3@%h
```

### Приоритеты задач
Можно настроить разные очереди для разных типов задач:
```python
@shared_task(queue='high_priority')
def urgent_task():
    pass

@shared_task(queue='low_priority')
def background_task():
    pass
```

## Следующие шаги

1. ✅ Применить миграции
2. ✅ Запустить Redis и FlareSolver
3. ✅ Запустить Celery Worker
4. ✅ Протестировать через веб-интерфейс
5. ⏳ Настроить production окружение
6. ⏳ Добавить периодические задачи (Celery Beat)
7. ⏳ Настроить email уведомления
8. ⏳ Настроить мониторинг (Flower)

## Заключение

Система асинхронной обработки данных Lyngsat обеспечивает:
- ✅ Неблокирующий веб-интерфейс
- ✅ Отслеживание прогресса в реальном времени
- ✅ Детальное логирование всех операций
- ✅ Масштабируемость (несколько workers)
- ✅ Надежность (retry при ошибках)
- ✅ Мониторинг и отладка
- ✅ Production-ready решение

Для получения дополнительной помощи:
- Полное руководство: `ASYNC_LYNGSAT_GUIDE.md`
- Быстрый старт: `QUICKSTART_ASYNC.md`
- Документация Celery: https://docs.celeryproject.org/