feat(orders): добавить приём слепков в STG

Зачем:
- связать проигрывание модельных дней с пакетным приёмом заказов
- показать на одном стенде различие потокового push и пакетного pull

Что:
- добавлен топик, Kafka-чтец и реплицированное сырьё заказов
- добавлен даг orders_ingest с одним прямым чтением и идентификатором загрузки
- работники мира отправляют слепок, ждут приём и только затем двигают позицию
- решения, границы отказа и проверки отражены в ADR и архитектурных документах

Проверка:
- make lint
- make config-test
- make smoke
- make check-clickhouse
- make check-services
This commit is contained in:
2026-08-18 21:33:13 +03:00
parent e67ee27a17
commit 6bd9190142
10 changed files with 330 additions and 54 deletions
+100
View File
@@ -0,0 +1,100 @@
"""Приём заказов: пакетный забор слепка из Kafka в хранилище.
Путь Kafka → STG → ODS у заказов один и живёт одним дагом; здесь его первый
шаг — забор. Расписания у дага нет: его дёргает тот, кто положил слепок в
топик, — работник пульта мира после проигрыша дня, — и ждёт конца.
Контраст с приёмом событий и есть урок. События тянет матвью, навсегда
подписанная на чтеца: приём идёт сам, пока идёт поток. Слепок заказов
приезжает раз в модельный день целой выгрузкой, у которой есть начало и конец,
и забирает её запрос по команде. Push против pull — два режима на одном стенде,
каждый там, где ему место по природе источника.
Решения и доводы целиком — ADR 0008; форма перехода STG → ODS, который
прирастёт сюда вторым шагом, — docs/architecture/orders/ingestion.md.
"""
from __future__ import annotations
import datetime
import logging
from airflow.sdk import Connection, dag, get_current_context, task
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
# Забор — один прямой SELECT, без цикла до пустоты: одна порция ClickHouse
# берёт десятки тысяч сообщений, а слепок дня — порядка полутора тысяч строк.
# Короткая порция оставит хвост до следующего прогона, а отказ после чтения
# унесёт прочитанное с собой: офсеты коммитятся в момент чтения. Граница
# целиком — ADR 0008, «Следствия».
#
# stream_like_engine_allow_direct_select разрешает читать чтеца запросом; вторая
# половина пары объявлена на самой таблице (sql/ddl/10-stg-tables.sql).
# distributed_foreground_insert = 1 — конвенция ETL-вставок стенда: задача не
# должна зеленеть раньше, чем строки легли на шарды.
TAKE_ONE_BATCH = """
INSERT INTO stg.orders_raw_dist
SELECT
raw,
_topic AS kafka_topic,
_partition AS kafka_partition,
_offset AS kafka_offset,
_timestamp_ms AS kafka_timestamp,
hostName() AS consumer_host,
{load_id:String} AS _load_id,
now64(3) AS _load_ts
FROM stg.orders_raw_kafka
SETTINGS
stream_like_engine_allow_direct_select = 1,
distributed_foreground_insert = 1
"""
@dag(
dag_id="orders_ingest",
schedule=None,
start_date=START_DATE,
is_paused_upon_creation=False,
# Чтец у топика один, и группа потребителей у него одна. Два прогона разом
# дрались бы за неё, а слепок разъехался бы по двум _load_id; второй
# прогон подождёт своей очереди.
max_active_runs=1,
tags=["заказы"],
)
def orders_ingest():
"""Забрать приехавший слепок заказов из топика в сырьё."""
@task
def pull_batch() -> None:
# Импорт внутри задачи: обработчик DAG разбирает этот файл снова и
# снова, и импорт наверху оплачивался бы каждым разбором.
import clickhouse_connect
load_id = get_current_context()["run_id"]
connection = Connection.get("clickhouse_default")
client = clickhouse_connect.get_client(
host=connection.host,
port=connection.port,
username=connection.login,
password=connection.password,
database=connection.schema or "default",
connect_timeout=5,
send_receive_timeout=30,
)
try:
summary = client.command(TAKE_ONE_BATCH, parameters={"load_id": load_id})
finally:
client.close()
# Размер порции — read_rows: written_rows у вставки в Distributed
# считает не приехавшее.
logging.info(
"порция принята: строк %s, _load_id %s",
summary.summary["read_rows"],
load_id,
)
pull_batch()
orders_ingest()
+55 -11
View File
@@ -7,6 +7,11 @@
конца. Снят с паузы — мир едет день за днём; поставлен на паузу — встал на
границе модельных суток.
Сыграть день — половина работы. Вторая половина: отправить слепок заказов и
дождаться, пока хранилище его заберёт. Поэтому у обоих работников за проигрышем
идут отправка слепка тем же контейнером генератора и ждущий триггер дага приёма
`orders_ingest`.
Разделение не косметическое. Расписание на самом работнике заставило бы кнопку
паузы значить две вещи разом — «мир не едет сам» и «даг выключен», — а работник
при этом выглядел бы в списке выключенным, хотя нажимают его каждый день.
@@ -35,6 +40,9 @@ GENERATOR_ENVIRONMENT = {
"KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS": os.environ["KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"],
"KAFKA_TOPIC": os.environ["KAFKA_TOPIC"],
}
# Топик слепка называется аргументом, а не окружением: KAFKA_TOPIC выше — топик
# событий, и промолчи мы, заказы уехали бы к ним.
ORDERS_TOPIC = os.environ["KAFKA_ORDERS_TOPIC"]
STARTING_DAYS = int(os.environ["WORLD_STARTING_DAYS"])
# Позиция на оси: номер первого несыгранного дня. Переменной нет — мир в
@@ -50,6 +58,10 @@ WORLD_POSITION = "world_position"
# двадцати четырёх минут: тик только спрашивает «не пора ли снова».
LIVE_TICK = datetime.timedelta(minutes=25)
# Какой день играть, работник узнаёт у первой задачи. Спрашивают её все
# генераторные шаги: слепок снимается с той же позиции, что и проигрыш.
PLAYED_DAY = "{{ ti.xcom_pull(task_ids='first_unplayed_day') }}"
START_DATE = datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.UTC)
TAGS = ["пульт мира"]
@@ -60,8 +72,8 @@ def first_unplayed_day() -> int:
return int(Variable.get(WORLD_POSITION, default=STARTING_DAYS))
def _play(task_id: str, command: list[str]) -> DockerOperator:
"""Задача, играющая дни в каноническом контейнере генератора.
def _generator(task_id: str, command: list[str]) -> DockerOperator:
"""Задача, зовущая генератор в его каноническом контейнере.
Внутрь образа Airflow генератор не поставить: он требует Python 3.14, а
образ несёт 3.13. Да и обещание побайтовой воспроизводимости дано для
@@ -83,6 +95,22 @@ def _play(task_id: str, command: list[str]) -> DockerOperator:
)
def _ingest_orders() -> TriggerDagRunOperator:
"""Задача забора: дёрнуть даг приёма и дождаться, чем он кончился.
Ожидание здесь несущее. Без него работник позеленел бы, не узнав, доехал
ли слепок, и позиция мира ушла бы вперёд хранилища — а зелёный конец графа
не должен переживать отказ выше (ADR 0003).
"""
return TriggerDagRunOperator(
task_id="trigger_orders_ingest",
trigger_dag_id="orders_ingest",
wait_for_completion=True,
# Умолчание — минута опроса, а весь прогон работника пачкой короче.
poke_interval=10,
)
@dag(
dag_id="world_next_day",
schedule=None,
@@ -90,7 +118,11 @@ def _play(task_id: str, command: list[str]) -> DockerOperator:
is_paused_upon_creation=False,
max_active_runs=1,
tags=TAGS,
params={"days": Param(1, type="integer", minimum=1, title="Сколько дней прожить")},
params={
"days": Param(
1, type="integer", minimum=1, maximum=7, title="Сколько дней прожить"
)
},
)
def world_next_day():
"""Прожить следующие дни пачкой, без пауз.
@@ -106,18 +138,27 @@ def world_next_day():
Variable.set(WORLD_POSITION, str(first_day + days))
first_day = first_unplayed_day()
played = _play(
played = _generator(
"play_days",
["batch", "--day", PLAYED_DAY, "--days", "{{ params.days }}"],
)
# Разгон на N дней отправляет N слепков — по одному за сыгранный день, и
# каждый со своим сдвигом: прогон дня D везёт слепок дня D−1. Забор при
# этом остаётся один.
sent = _generator(
"send_snapshots",
[
"batch",
"snapshot",
"--day",
"{{ ti.xcom_pull(task_ids='first_unplayed_day') }}",
PLAYED_DAY,
"--days",
"{{ params.days }}",
"--topic",
ORDERS_TOPIC,
],
)
first_day >> played >> remember_played(first_day)
first_day >> played >> sent >> _ingest_orders() >> remember_played(first_day)
@dag(
@@ -142,12 +183,15 @@ def world_live_day():
Variable.set(WORLD_POSITION, str(first_day + 1))
first_day = first_unplayed_day()
played = _play(
"play_day",
["live", "--day", "{{ ti.xcom_pull(task_ids='first_unplayed_day') }}"],
played = _generator("play_day", ["live", "--day", PLAYED_DAY])
# Слепок уезжает пачкой и после дня, а не в темпе: у выгрузки бэкенда темпа
# нет вовсе — она снимается на границе суток целиком.
sent = _generator(
"send_snapshot",
["snapshot", "--day", PLAYED_DAY, "--topic", ORDERS_TOPIC],
)
first_day >> played >> remember_played(first_day)
first_day >> played >> sent >> _ingest_orders() >> remember_played(first_day)
@dag(