# Life Echo 本地开发环境配置

本文档介绍如何在本地配置和运行 Life Echo 服务，支持异步 LLM 调用、Redis 会话存储和 Celery 后台任务。

## 架构概述

```
┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   FastAPI API   │────▶│      Redis      │◀────│  Celery Worker  │
│   (WebSocket)   │     │  (会话 + 队列)   │     │   (后台任务)     │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘
         │                                               │
         │              ┌─────────────────┐              │
         └─────────────▶│   PostgreSQL    │◀─────────────┘
                        │   (持久化存储)   │
                        └─────────────────┘
```

## 前置要求

- Python 3.10+
- Docker 和 Docker Compose（用于 Redis）
- 有效的 LLM API Key（DeepSeek 或兼容 OpenAI 的服务）

## 快速开始

### 1. 启动 Redis

使用 Docker Compose 启动 Redis：

```bash
cd api
docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d
```

验证 Redis 是否运行：

```bash
docker exec life-echo-redis-dev redis-cli ping
# 应该返回 PONG
```

### 2. 配置环境变量

创建或编辑 `.env` 文件：

```bash
cp .env.example .env  # 如果有示例文件
```

配置以下环境变量：

```env
# LLM 配置（DeepSeek）
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com

# 或者使用通用 LLM 配置
# LLM_API_KEY=your_api_key
# LLM_MODEL=gpt-4
# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com

# Redis 配置
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
REDIS_SESSION_TTL=86400  # 会话过期时间（秒），默认 24 小时

# 数据库配置（PostgreSQL，与线上一致）
DATABASE_URL=postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/life_echo

# JWT 配置
SECRET_KEY=your-secret-key-change-in-production
ALGORITHM=HS256
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=120
```

### 3. 安装依赖

```bash
cd api
uv sync
```

### 4. 数据库迁移（首次或 schema 变更后）

```bash
cd api
uv run alembic upgrade head
```

> 数据库 schema 由 Alembic 管理，不再在应用启动时自动建表。新库或 schema 变更后需执行上述命令。

### 5. 启动 FastAPI 服务

```bash
cd api
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
```

### 6. 启动 Celery Worker

在另一个终端窗口：

```bash
cd api
celery -A tasks.celery_app worker --loglevel=info --concurrency=2
```

## 服务说明

### FastAPI API (端口 8000)

- 主 API 服务，处理 HTTP 和 WebSocket 请求
- 对话的实时响应通过异步 LLM 调用生成
- 会话历史存储在 Redis 中

### Redis (端口 6379)

- 存储对话会话历史（支持多实例部署）
- 作为 Celery 的消息队列
- 会话数据自动过期（默认 24 小时）

### Celery Worker

- 处理回忆录生成等后台任务
- 支持任务重试和失败恢复
- 可以水平扩展

## 生产环境部署

### 使用 Docker Compose 一键部署

```bash
cd api

# 创建生产环境配置
cp .env .env.prod
# 编辑 .env.prod 配置生产环境变量

# 启动所有服务
docker compose up -d

# 查看日志
docker compose logs -f

# 停止服务
docker compose down
```

### 服务扩展

扩展 Celery Worker 以处理更多并发任务：

```bash
# 启动额外的 worker
docker compose up -d --scale celery-worker=3
```

### 监控（可选）

启用 Flower 监控面板：

1. 编辑 `docker-compose.yml`，取消 `flower` 服务的注释
2. 重启服务：`docker compose up -d`
3. 访问 http://localhost:5555 查看 Celery 任务监控

## 常见问题

### Redis 连接失败

```
Redis 连接失败: Error connecting to redis://localhost:6379/0
```

**解决方法**：
1. 确认 Redis 容器正在运行：`docker ps | grep redis`
2. 检查 `REDIS_URL` 环境变量是否正确
3. 如果在 Docker 内运行 API，使用 `redis://redis:6379/0`

### Celery 任务不执行

**解决方法**：
1. 确认 Celery Worker 正在运行
2. 检查 Redis 连接是否正常
3. 查看 Celery 日志：`celery -A tasks.celery_app worker --loglevel=debug`

### LLM 调用超时

**解决方法**：
1. 检查网络连接
2. 确认 API Key 有效
3. 考虑增加超时时间或切换到更快的模型

## 性能优化建议

### 支持几百用户

1. **Redis 集群**：对于高并发场景，考虑使用 Redis 集群
2. **数据库**：使用 PostgreSQL，按负载调整连接池与实例
3. **Celery Worker**：根据负载增加 Worker 数量
4. **API 实例**：使用负载均衡器部署多个 API 实例

### 配置建议

```env
# Redis 最大内存（防止 OOM）
# 在 docker-compose.yml 中配置：--maxmemory 512mb

# Celery 并发数（根据 CPU 核心数调整）
# 在启动命令中配置：--concurrency=4

# 会话 TTL（根据业务需求调整）
REDIS_SESSION_TTL=86400
```

## API 端点

- `GET /` - API 信息
- `GET /health` - 健康检查
- `WS /ws/conversation/{conversation_id}?token=xxx` - WebSocket 对话
- `POST /api/auth/register` - 用户注册
- `POST /api/auth/login` - 用户登录
- `GET /api/conversations/{id}` - 获取对话详情
- `GET /api/chapters` - 获取章节列表
- `GET /api/books` - 获取书籍列表

## 开发提示

### 测试 WebSocket 连接

```python
import asyncio
import websockets
import json

async def test():
    uri = "ws://localhost:8000/ws/conversation/test-123?token=YOUR_TOKEN"
    async with websockets.connect(uri) as ws:
        # 发送消息
        await ws.send(json.dumps({
            "type": "text",
            "data": {"text": "你好，我想聊聊我的童年"}
        }))
        # 接收响应
        response = await ws.recv()
        print(response)

asyncio.run(test())
```

### 手动触发 Celery 任务

```python
from app.tasks.memoir_tasks import process_memoir_segments

# 同步调用（测试）
result = process_memoir_segments.delay("user_id", ["segment_id_1", "segment_id_2"])
print(result.get(timeout=60))
```