fix(kafka): обновлено хранение state генератора без pickle

- Зачем:
  - упростить и сделать безопаснее сериализацию состояния генератора
  - повысить устойчивость старта при временной недоступности Kafka
- Что:
  - заменена сериализация rng state на JSON-safe формат без pickle/base64
  - добавлено восстановление tuple-структуры rng state после json
  - добавлен общий retry с exponential backoff для ensure_topics
  - обновлена документация по continuity и ограничениям после рестарта
  - расширены тесты state-сценариев и retry-логики
- Проверка:
  - make generator-test
  - 50 passed

generator/README.md

@@ -116,9 +116,11 @@ docker compose exec kafka /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
 
 Генератор сохраняет своё состояние между перезапусками в Kafka-топик `generator_state` (compact topic). Это позволяет:
 
-- Продолжить нумерацию тиков с места остановки
+- Продолжить нумерацию тиков с места остановки (continuity)
 - Сохранить последовательность случайных чисел (RNG state)
-- Избежать дублирования при рестарте
+- Восстановить интенсивность генерации после рестарта
+
+**Важно:** восстанавливается continuity по номеру тика и интенсивности, но не гарантируется отсутствие дублирования событий — `event_id` и `click_id` всегда генерируются заново (`uuid4()`).
 
 ### Как работает
 

generator/generator.py

@@ -6,12 +6,10 @@
 держим целевую интенсивность events/min без крупных минутных batch.
 """
 
-import base64
 import json
 import logging
 import math
 import os
-import pickle
 import random
 import sys
 import time
@@ -368,25 +366,33 @@ class BatchRecord:
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # State record для сохранения состояния генератора
 # ---------------------------------------------------------------------------
+def _nested_list_to_tuple(obj):
+    """Рекурсивно преобразует list в tuple (для восстановления RNG state после JSON)."""
+    if isinstance(obj, list):
+        return tuple(_nested_list_to_tuple(x) for x in obj)
+    return obj
+
+
 @dataclass
 class GeneratorState:
-    """Состояние генератора для восстановления после рестарта."""
+    """Состояние генератора для восстановления после рестарта.
+
+    Используем JSON-safe сериализацию:
+    - rng_state от random.getstate() - кортеж из простых типов (int, tuple),
+      безопасно сериализуется в JSON напрямую без pickle
+    """
 
     tick: int
-    rng_state: tuple  # результат random.getstate()
+    rng_state: tuple  # результат random.getstate() - JSON-serializable
     last_batch_id: str
     last_timestamp: datetime
     version: str = "1.0"
 
     def to_dict(self) -> dict:
-        """Конвертирует в словарь для сериализации."""
-        # Сериализуем rng_state через pickle + base64
-        rng_state_bytes = pickle.dumps(self.rng_state)
-        rng_state_b64 = base64.b64encode(rng_state_bytes).decode("utf-8")
-
+        """Конвертирует в словарь для JSON-сериализации."""
         return {
             "tick": self.tick,
-            "rng_state": rng_state_b64,
+            "rng_state": self.rng_state,  # tuple из int - JSON-serializable
             "last_batch_id": self.last_batch_id,
             "last_timestamp": self.last_timestamp.isoformat(),
             "version": self.version,
@@ -394,14 +400,10 @@ class GeneratorState:
 
     @classmethod
     def from_dict(cls, data: dict) -> "GeneratorState":
-        """Создаёт состояние из словаря."""
-        # Десериализуем rng_state
-        rng_state_bytes = base64.b64decode(data["rng_state"])
-        rng_state = pickle.loads(rng_state_bytes)
-
+        """Создаёт состояние из словаря (JSON-only, без pickle)."""
         return cls(
             tick=data["tick"],
-            rng_state=rng_state,
+            rng_state=_nested_list_to_tuple(data["rng_state"]),  # рекурсивно list->tuple
             last_batch_id=data["last_batch_id"],
             last_timestamp=datetime.fromisoformat(data["last_timestamp"]),
             version=data.get("version", "1.0"),
@@ -445,7 +447,11 @@ class KafkaStateManager:
         self.producer.close()
 
     def load(self) -> GeneratorState | None:
-        """Загружает последнее состояние из топика."""
+        """Загружает последнее состояние из топика.
+
+        Для compact topic хранится только последнее значение для ключа,
+        поэтому читаем все сообщения и берём последнее с нужным ключом.
+        """
         from kafka import KafkaConsumer
 
         logger.info(f"Loading state from topic {self.STATE_TOPIC}")
@@ -479,15 +485,51 @@ class KafkaStateManager:
             return None
 
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Утилиты для работы с Kafka с retry/backoff
+# ---------------------------------------------------------------------------
+def _with_retry(operation, max_retries: int = 5, base_delay: float = 1.0, max_delay: float = 30.0):
+    """Выполняет операцию с экспоненциальным backoff и ограниченным числом попыток.
+
+    Args:
+        operation: функция для выполнения
+        max_retries: максимальное число попыток
+        base_delay: начальная задержка между попытками (сек)
+        max_delay: максимальная задержка между попытками (сек)
+
+    Returns:
+        результат операции
+
+    Raises:
+        последнее исключение после исчерпания попыток
+    """
+    import time
+
+    last_exception = None
+    for attempt in range(max_retries):
+        try:
+            return operation()
+        except Exception as e:
+            last_exception = e
+            if attempt < max_retries - 1:
+                delay = min(base_delay * (2 ** attempt), max_delay)
+                logger.warning(f"Operation failed (attempt {attempt + 1}/{max_retries}): {e}. Retrying in {delay:.1f}s...")
+                time.sleep(delay)
+            else:
+                logger.error(f"Operation failed after {max_retries} attempts: {e}")
+                raise last_exception
+
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Создание топиков для истории и состояния
 # ---------------------------------------------------------------------------
 def ensure_topics(bootstrap_servers: str) -> None:
-    """Создаёт необходимые топики если они не существуют."""
+    """Создаёт необходимые топики если они не существуют (с retry на подключение)."""
     from kafka import KafkaAdminClient
     from kafka.admin import NewTopic
     from kafka.errors import TopicAlreadyExistsError
 
+    def _create_topics():
         admin_client = KafkaAdminClient(bootstrap_servers=bootstrap_servers)
         try:
             # Топик для истории батчей (обычный, с retention)
@@ -518,6 +560,8 @@ def ensure_topics(bootstrap_servers: str) -> None:
         finally:
             admin_client.close()
 
+    _with_retry(_create_topics, max_retries=5, base_delay=1.0)
+
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Kafka history - пишет историю в отдельный топик

generator/tests/test_state.py

@@ -1,8 +1,7 @@
 """
 Тесты сохранения и восстановления состояния генератора.
 """
-import base64
-import pickle
+import json
 from datetime import datetime, timezone
 from unittest.mock import MagicMock, patch
 
@@ -48,7 +47,7 @@ class TestGeneratorState:
         assert state.version == "1.0"
 
     def test_to_dict_serialization(self):
-        """Сериализация в словарь."""
+        """Сериализация в словарь (JSON-safe, без pickle)."""
         now = datetime.now(timezone.utc)
         rng_state = (3, (1, 2, 3), None)
 
@@ -66,13 +65,14 @@ class TestGeneratorState:
         assert data["last_timestamp"] == now.isoformat()
         assert data["version"] == "1.0"
 
-        # Проверяем что rng_state сериализован через pickle+base64
+        # Проверяем что rng_state сериализован как tuple (JSON-safe, без pickle)
         assert "rng_state" in data
-        assert isinstance(data["rng_state"], str)
-        # Проверяем что можно десериализовать
-        decoded = base64.b64decode(data["rng_state"])
-        restored_rng = pickle.loads(decoded)
-        assert restored_rng == rng_state
+        assert data["rng_state"] == rng_state
+        # Проверяем что можно сериализовать в JSON и восстановить
+        json_str = json.dumps(data)
+        restored_data = json.loads(json_str)
+        restored_state = GeneratorState.from_dict(restored_data)
+        assert restored_state.rng_state == rng_state
 
     def test_from_dict_deserialization(self):
         """Десериализация из словаря."""
@@ -289,3 +289,93 @@ class TestKafkaStateManager:
             manager.close()
 
             mock_producer.close.assert_called_once()
+
+
+class TestJsonSafeState:
+    """Тесты JSON-safe сериализации state (без pickle)."""
+
+    def test_json_roundtrip_with_nested_tuples(self):
+        """Проверка что nested tuple корректно восстанавливается после JSON."""
+        from generator import _nested_list_to_tuple
+        
+        # Симулируем что получаем после json.loads() - все tuple становятся list
+        json_loaded = [3, [1, 2, 3], None]
+        
+        result = _nested_list_to_tuple(json_loaded)
+        
+        assert result == (3, (1, 2, 3), None)
+        assert isinstance(result, tuple)
+        assert isinstance(result[1], tuple)
+
+    def test_json_roundtrip_rng_state(self):
+        """Полный цикл: rng.getstate() -> JSON -> from_dict -> setstate."""
+        import random
+        
+        rng = random.Random(42)
+        # Делаем несколько вызовов
+        values_before = [rng.random() for _ in range(10)]
+        
+        # Сохраняем state
+        state = GeneratorState(
+            tick=100,
+            rng_state=rng.getstate(),
+            last_batch_id="test123",
+            last_timestamp=datetime.now(timezone.utc),
+        )
+        
+        # Сериализуем через JSON (как в Kafka)
+        data = state.to_dict()
+        json_str = json.dumps(data)
+        restored_data = json.loads(json_str)
+        
+        # Восстанавливаем
+        restored_state = GeneratorState.from_dict(restored_data)
+        
+        # Проверяем что RNG state восстановлен корректно
+        rng2 = random.Random()
+        rng2.setstate(restored_state.rng_state)
+        
+        # Проверяем что следующие значения совпадают
+        values_after = [rng2.random() for _ in range(5)]
+        
+        # Оригинальный RNG должен дать те же значения
+        values_expected = [rng.random() for _ in range(5)]
+        
+        assert values_after == values_expected
+
+
+class TestWithRetry:
+    """Тесты функции _with_retry."""
+
+    def test_success_on_first_attempt(self):
+        """Успех с первой попытки."""
+        from generator import _with_retry
+        
+        operation = MagicMock(return_value="success")
+        
+        result = _with_retry(operation, max_retries=3, base_delay=0.01)
+        
+        assert result == "success"
+        assert operation.call_count == 1
+
+    def test_success_after_retries(self):
+        """Успех после нескольких попыток."""
+        from generator import _with_retry
+        
+        operation = MagicMock(side_effect=[Exception("fail1"), Exception("fail2"), "success"])
+        
+        result = _with_retry(operation, max_retries=3, base_delay=0.01)
+        
+        assert result == "success"
+        assert operation.call_count == 3
+
+    def test_failure_after_all_retries(self):
+        """Исчерпание всех попыток."""
+        from generator import _with_retry
+        
+        operation = MagicMock(side_effect=Exception("always fails"))
+        
+        with pytest.raises(Exception, match="always fails"):
+            _with_retry(operation, max_retries=3, base_delay=0.01)
+        
+        assert operation.call_count == 3