- Зачем: - коммит-гейт не запускал корневые контрактные тесты, а часть подтверждённых обходов могла снова смешать разные миры генератора. - Что: - добавлены цели make test, make lint и contract-test с тихим pytest-выводом через Docker. - закрыты обходы через generator-reset, неизвестную версию state и fail-open проверку DM-витрин. - усилены поведенческие контракты CHECK_LIVE_SEAM, профиля manifest и pause-check etl_pipeline; обновлены документы и issue 19. - Проверка: - make test; make lint; git diff --check.
10 KiB
Runbook: стартовая история стенда
Этот runbook нужен, чтобы один раз создать стартовую историю генератора, сохранить её в файл и быстро восстановить на чистом стенде.
За устройством генератора см. generator/README.md
и спеку модельного времени.
Что дёшево
- Перезапуск без очистки volumes: Kafka хранит
generator_stateи manifest. - Live-продолжение после импорта: генератор стартует с
T_end, если настройки совпадают. - Восстановление чистого стенда из готового файла: события повторно пишутся в Kafka, ClickHouse наполняется штатным путём.
Что требует нового артефакта
- Другая длительность истории или другой профиль запуска.
- Другой
GEN_SEED,GEN_MODEL_T0, часовой пояс, скорость или настройки генерации. - Осознанный новый мир после несовместимого state: сначала сбросьте state через
GEN_STATE_RESET=trueили чистые volumes.
Профили запуска
Основной способ — глагол плюс профиль:
| Профиль | Для чего | Длительность | Live-ход |
|---|---|---|---|
ci |
Быстрая проверка и CI | 6h |
×1, тик 60 с |
daily-wave |
История с видимой суточной волной | 2d |
×60, тик 1 с |
Длительность можно переопределить через GEN_HISTORY_DURATION, например 2d.
Команда сама считает GEN_MODEL_T_END от GEN_MODEL_T0.
Пульт в Airflow
Основной ручной путь — DAG generator_control в Airflow UI:
- Поднимите стенд:
make up. - Если DDL ещё не применён, запустите
ddl_init. - Снимите паузу с
etl_pipeline, если он ещё paused:docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags unpause etl_pipeline. - Откройте
generator_controlи выберитеoperation.
Операции:
backfill— создать стартовую историю. После записи в Kafka DAG сам запускаетetl_pipeline, ждёт завершения и выполняетcheck.import— прочитать артефакт изartifact_path. Несовместимый артефакт отклоняется до записи в Kafka.check— сверить ClickHouse с manifest из Kafka.
Поля формы:
profileберётся из профилей генератора.durationможно оставить пустым, тогда берётся длительность профиля.seedиmodel_time_speed— необязательные переопределения мира.artifact_path: дляbackfill— куда сохранить файл; пусто — не сохранять. Дляimport— что читать; пусто —/opt/airflow/data/startup-history-import.json.
Backfill и import работают только на чистом стенде. Если Kafka-топики данных или
STG уже непустые, DAG упадёт до записи и подскажет make clean. Консольные
команды make generator-backfill и make startup-history-import делают такую же
предпроверку с хоста. Это защита от смешивания разных миров.
Границы пульта:
make up,make cleanи live-продолжение остаются в консоли.- Операции
continueв DAG нет намеренно: live — долгоживущий сервис, а пульт управляет разовыми пакетными операциями. - Airflow не получает доступ к жизненному циклу контейнеров; таски выполняют обычный Python-код генератора.
Если backfill сохраняет файл в ./data, он создаётся пользователем Airflow
внутри контейнера. Чтение работает из Airflow и консольных команд, но перезапись
чужого файла может потребовать удалить старый файл вручную.
Экспорт
По умолчанию создаётся быстрый 6-часовой артефакт:
make startup-history-export
Файл по умолчанию: /tmp/clickstream-startup-history.json.
История на 2 суток с суточной волной. В live-продолжении этот профиль проживает модельные сутки примерно за 24 настенные минуты:
ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history-2d.json \
PROFILE=daily-wave \
make startup-history-export
Команда делает чистый backfill и пишет в файл один связный набор: события Kafka, state и manifest.
Импорт на чистый стенд
make clean
docker compose up -d clickhouse kafka
make ddl
ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-import
sleep 10
make transform
ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-check
CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check
Это путь только импорта: live-строк после T_end ещё нет. Стык backfill/live
проверяйте через make generated-history-runtime-check или после
make generator-continue и повторного make transform.
Импорт не пишет напрямую в ClickHouse. Он воспроизводит события и служебные compact-топики в Kafka. ClickHouse читает данные через свои Kafka-таблицы и Materialized View, затем batch строит ODS, DDS и DM.
Если артефакт создан не профилем ci, импорт запускайте с тем же профилем:
PROFILE=daily-wave ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history-2d.json \
make startup-history-import
make startup-history-check сверяет контрольные числа DM-витрины с manifest
артефакта: события, визиты, пользователей и диапазон event_timestamp. Если
data-топики Kafka уже непустые, импорт остановится до публикации событий.
В текущем стеке kafka-python не даёт транзакционный producer для нескольких
топиков. Поэтому импорт остаётся clean-stand операцией: при ошибке записи он
удаляет import-топики Kafka, чтобы повторный импорт не дописал дубли. Если
ClickHouse уже успел прочитать частичные сообщения, очистите стенд через
make clean и повторите импорт.
Live-продолжение
После импорта запускайте live с тем же профилем, что был в артефакте. Для
артефакта daily-wave:
PROFILE=daily-wave make generator-continue
У daily-wave скорость ×60. Долгий простой стенда создаёт большую дыру в
модельном времени: ночь простоя может стать десятками модельных суток без
событий. Для чистой демонстрации лучше очистите стенд, затем запустите
make generator-reset или повторите импорт стартовой истории через
make startup-history-import.
make generator-reset начнёт новый live-мир только на чистом стенде; если в
Kafka data-топиках или STG уже есть строки, команда попросит make clean.
Если читаемый state есть, но настройки не совпадают, генератор падает с перечнем
полей. Это защита от смешения разных миров. Для намеренного нового мира
сначала очистите стенд через make clean, затем запускайте нужный сценарий.
После обновления кода старый state может оказаться в старом формате. При
GEN_STATE_RESET=false это теперь громкий отказ, а не тихий старт с нуля поверх
старой истории. Оператору нужно выбрать одно из двух: очистить стенд через
make clean и заново создать стартовую историю, либо осознанно начать новый
live-мир через make generator-reset на чистом стенде.
После нестандартного мира make generator-continue нужно запускать с теми же
настройками, что были у backfill/import. При расхождении генератор громко
покажет поля, которые не совпали.
Старые артефакты daily-wave, созданные до перехода на ×60 и тик 1 с, с новым
профилем несовместимы. Это ожидаемо: защита от смешения миров должна остановить
такой запуск.
Старые переменные GEN_RUN_MODE, GEN_STATE_RESET и GEN_MODEL_T_END остаются
низкоуровневым способом для отладки и прямого docker compose run.