# 部署与运维（deploy/）

本目录是主机部署与运维的脚本集，与 `cloud/` 代码分开：部署脚本只负责
传代码、备份、重启、验证，不改任务逻辑；运维脚本只负责检查与演练，
不跑模型、不推代码。

## 发布链路（新，默认用这个）：deploy.py + host_deploy.sh

VM 侧运行，一条命令走完构建、传输、验真、部署、回滚核对：

```sh
python3 deploy/deploy.py <host> [user]
# 干跑（只构建、不传输、不动主机）：
python3 deploy/deploy.py <host> --dry-run
# 只构建发布包（给 CI artifact / 手动检查用）：
python3 deploy/deploy.py --build-only --out-dir work/external-install/releases
# 部署已有发布包（CI release 作业就是这么调的）：
python3 deploy/deploy.py <host> --tarball <包> --skip-tests
```

它修掉的正是旧手工链路三次栽过的坑：

- **产物唯一命名，旧包无法冒充新包。** 发布包是
  `codex-app-server-<commit>.tar.gz` + `.sha256`，远端路径是
  `/tmp/codex-app-server-releases/<commit>.tar.gz`，不再用
  `/tmp/codex-app-server-code.tar.gz` 这种通用路径。scp 断了、
  旧包残留，都不可能被下一步误当成新包。
- **传输、主机、二次核对三道 sha/commit 门。** 传输链自动
  fallback：scp（SSH_PROXY_CMD）→ ssh-helpers/scp_run.py（此前
  实测最稳）→ ssh-helpers/chunk_send.py（base64 分片）；每路
  传完都在远端跑 `sha256sum` 比对，不符就删掉该次产物再试
  下一路，绝不把错包交给主机脚本。主机侧只用
  `deploy/host_deploy.sh` 这一份（VM 侧随包一起传过去，不依赖
  主机旧代码里的版本），它先验 tar sha、再验包内
  `DEPLOYED_COMMIT`、再 staging 解包 + 编译检查，任何一步
  不符都直接退出、旧代码原地不动。
- **换目录代替原地 rm + 解包。** 主机侧先停服务，再把 live
  换成 old、staging 换成 live，`work/` 与
  `host-config-real.json`（如有）原样搬回；中途失败不会留
  半解包的 live。备份名含旧 commit + 时间戳，留最近 5 份。
- **health 通过不再等于上线。** 主机脚本要求 health
  `ok=true` 且 `backend=postgres` 且 `db_ok=true`，且 live 的
  `DEPLOYED_COMMIT` 等于期望 commit；deploy.py 成功后还要
  独立 ssh 再读一次 live 清单核对，两处都对上才打印成功。
  旧链路“health 通过但跑的是旧代码”在新链路里会触发回滚
  并退出非零。health 的 `commit` 字段已在父提交 HA 阶段 0
  里随 server.py 一起落地（`_deployed_commit`，无文件时为
  null）；本单不依赖它也能成立，commit 为空时只靠文件核对。
- **产物来自 git archive，默认拒绝脏工作区。** 部署的永远是
  已提交的 HEAD，不是工作区里没提交的临时改动；`--allow-dirty`
  也只告警，部署的仍是 HEAD，不会把脏文件偷偷带上去。
- **CI 发布与手工发布同一套脚本。** `.github/workflows/release.yml`
  只在手动 workflow_dispatch 或打 `v*` tag 时触发，走
  `environment: production` 审批；主干推送绝不自动部署生产。
  Actions 里没配 `DEPLOY_HOST` / `DEPLOY_SSH_KEY` 时，build
  作业仍产出发布包 artifact，deploy 作业明确失败并提示改走
  VM 侧 deploy.py，绝不静默跳过又报成功。

多机滚动（HA 阶段 2 的前置）：当前 deploy.py 一次只推一台
主机，多机时按主机逐台跑、每台 health + commit 都通过再推
下一台，第一台失败就停，不要并行推两台。`--hosts` 批量滚动
是后续一单，不在本轮做。

密钥规则与旧脚本一致：deploy.py 绝不接受密码参数、不读
env 文件、不打印密钥；SSH 走 key，或调用方已有的
ssh-helpers pty 通道（密码只走 `SSH_PASSWORD` 环境变量）。

## 部署：deploy.sh（旧链路，已弃用，新发布不要再用）

VM 侧运行：

```sh
deploy/deploy.sh <host> [user] [--dry-run]
# 例如：deploy/deploy.sh 124.222.165.170 root
# 干跑（只打印步骤，不传代码、不动主机）：
#   deploy/deploy.sh <host> --dry-run
```

- 密码：脚本绝不接受密码参数、不读 env 文件、不打印密钥。SSH 密码由
  ssh/scp 交互提示输入，或由调用方自己的 SSH 通道（key）提供。
- 经代理：设环境变量 `SSH_PROXY_CMD` 传入 ProxyCommand 内容，ssh 会自行
  展开 `%h %p`，例如：
  `SSH_PROXY_CMD="python3 /tmp/proxy_tunnel.py %h %p" deploy/deploy.sh <host>`；
  未设则直连 ssh。
- 备份保留策略：每次部署前在主机上把当前 `/opt/codex-app-server` 打包到
  `/opt/codex-app-server-backups/codex-app-server-<时间戳>.tar.gz`（排除
  work/ 目录以免过大），只留最近 3 份，多余的自动删掉。
- 健康门：重启后循环 curl `localhost:8765/health` 与
  `localhost:8766/health`（server-2 存在时）最多 60 秒，要求
  `ok=true` 且 `backend=postgres` 且 `db_ok=true`；失败时自动恢复刚打的
  备份包并重启，再验一次。回滚后 health 恢复也算部署失败（退出非零），
  因为新代码没上去；回滚后 health 仍失败则退出非零并明说
  “已回滚但 health 仍失败，需人工介入”。
- 成功时只打印新代码的 git commit（从本机 git 取，不编造版本号）。

## 回滚：rollback.sh

VM 侧运行，恢复主机上最新的一份备份包：

```sh
deploy/rollback.sh <host> [user]
```

恢复后同样重启并验 health（60 秒），成功/失败都明说；主机上没有备份包
时直接报错退出，不编造。

### 回滚边界：只回代码，不回数据库

数据库迁移是只加列的幂等操作（例如 projects.repo_url、tasks 的 6 列），
回滚代码后老代码仍能读新列——新列对老代码只是多余的列，不影响已有
查询（老代码的 SELECT 只取它认识的列，或用 `_row_get` 容错）。所以只回
代码是安全的；数据库本身绝不会被 deploy.sh / rollback.sh 动到。这一点
逻辑上成立的前提是：迁移永远只加列、不改列类型、不删列；如果将来有一次
迁移要改类型或删列，必须先单独评估回滚方案，不能直接套用本脚本。

## 备份恢复演练：restore-drill.sh

主机侧运行（root，或能读 `/etc/codex-app-server/env` 的用户）：

```sh
sh /opt/codex-app-server/deploy/restore-drill.sh
# 可选：BACKUP_DIR=/var/lib/codex-app-server/backups（默认就是这个）
```

步骤：跑一次 `backup_postgres` 生成新鲜备份 → 新建测试库
`codex_control_restore_test_<时间戳>` → 用 `cloud.backup.restore_postgres`
把备份恢复进去 → 比对生产库与测试库的 tasks / projects / users /
audit_log 行数（行数相等即通过，只比行数，不比对具体内容，不打印任何
行内容）→ 比对完立即删掉测试库（trap 保证中途失败也删）。

安全红线：恢复目标永远是新生成的测试库名，绝不等于生产库名；
`restore_postgres` 本身也会拒绝目标库名等于 `CLOUD_DB_NAME`
（`allow_production` 绝不在本脚本里设为 True），双重保险。本脚本绝不
恢复到生产库，绝不删生产库；全程只打印 PASS/FAIL 与行数，不打印密码，
不打印备份内容。

## 监控：monitor.sh + monitor.service / monitor.timer

主机侧运行，codexsvc 可读权限即可，不读 env 文件：

```sh
sh /opt/codex-app-server/deploy/monitor.sh            # 输出一行 JSON，任一项 fail 则退出非零
sh /opt/codex-app-server/deploy/monitor.sh --self-test  # 只验证脚本机制（见下）
```

检查项：systemctl is-active server/worker、curl health（ok/backend/db_ok/
worker_ok）、pg_isready、docker ps 里 codex-postgres 在运行、磁盘使用率
<90%、/opt/codex-app-server 存在。health 与 pg_isready 都不需要密码；
需要密码的 SELECT 1 那一步直接跳过，不在脚本里读密码。

`--self-test` 只验证脚本本身的机制（health JSON 解析 + 输出是合法 JSON）：
它起一个本地 canned health server，断言 health 那一项为 pass；其它项在
非主机机器上 fail 是正常的，self-test 不因此失败。不要把 --self-test
通过误读成“主机健康”。

定时（主机上安装，示例）：

```sh
cp /opt/codex-app-server/deploy/monitor.service /etc/systemd/system/monitor.service
cp /opt/codex-app-server/deploy/monitor.timer /etc/systemd/system/monitor.timer
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now monitor.timer
journalctl -u monitor.service -f   # 看每次检查的输出
```

timer 每 5 分钟跑一次，日志进 journal。

### 监控边界：本轮只有“主机侧检查 + journal 日志”

monitor.sh 本身不会发消息给用户。推送到 Muse 聊天的告警仍需用户另行
决定通道（例如 SSH key 常驻通道让外部 cron 拉 journal，或者一个
webhook URL 让 monitor 失败时 POST 过去），在通道定下来之前，不要假装
monitor.sh 会通知任何人。手工验证步骤：主机上跑一次 monitor.sh 看 JSON
与退出码，再跑一次 --self-test 看 SELF-TEST PASS，最后
`systemctl list-timers | grep monitor` 确认 timer 已启用。

## worker 心跳与 health 的 worker 字段

worker 的 `run_loop` 每次循环结束时写心跳文件，内容只有
`{"last_seen": epoch秒, "pid": 进程号}`，不含任何密钥；写失败只记日志，
不炸 worker。心跳文件路径：worker 用 `--heartbeat-file` 指定（主机部署
时指到 `/var/lib/codex-app-server/worker-heartbeat.json`），未指定时看
环境变量 `CLOUD_WORKER_HEARTBEAT_FILE`，再未指定则为
`./worker-heartbeat.json`（VM 本地跑的默认，不在代码里硬编码主机路径）。

server 的 `GET /health` 在原有 ok/service/backend/db_ok 之外加两个字段：
`worker_last_seen_seconds_ago`（心跳文件不存在或读失败时为 None）与
`worker_ok`（心跳在 180 秒内为 true，否则 false；阈值可经环境变量
`CLOUD_WORKER_HEARTBEAT_MAX_AGE_SECONDS` 调，默认 180）。health 本身仍
返回 200——worker 不 ok 不代表 server 挂了，调用方看 worker_ok 字段判断，
不要把 health 改成 503 破坏已有调用。

主机部署时两边路径必须一致：worker 单元加
`--heartbeat-file /var/lib/codex-app-server/worker-heartbeat.json`，同时
在 server 的 env 文件（`/etc/codex-app-server/env`，server 单元的
EnvironmentFile）里加一行
`CLOUD_WORKER_HEARTBEAT_FILE=/var/lib/codex-app-server/worker-heartbeat.json`。
deploy.sh 不会自动改 env 文件（那是 root-only 的密钥文件），这一行由
部署操作人在主机上手动加，加完重启 server 即可。

## 多用户真实验证：verify-multiuser.py

主机侧以 codexsvc 身份运行，直接对生产库 + 本地 HTTP API 验证：

```sh
python3 /opt/codex-app-server/deploy/verify-multiuser.py
# 可选：--base http://127.0.0.1:8765 --db /var/lib/codex-app-server/control.db
```

它在内存里创建 4 个测试用户（owner / maintainer / contributor / viewer）
与 2 个测试项目（P2 只有 owner 是成员，用于隔离验证），再用 HTTP API
验证：owner/maintainer/contributor/viewer 的建任务、读任务、merge 权限，
以及跨项目隔离（P1 成员读 P2 任务 403）、无 key 401。merge 验证用的
completed 测试任务是直接在 DB 里把测试任务置 completed，不跑真实模型。

防误伤要点（脚本逻辑里已实现）：
- 测试用户、项目、任务全部用 `multiuser-test-` 前缀，清理时只删这些
  前缀的行，绝不碰其它生产数据；清理失败时退出非零并列出残留测试 id
  （不含 key），不静默假装干净。
- 测试任务创建时都带一个永不存在的依赖 `multiuser-test-never-completes`：
  worker 只派依赖全部 completed 的 queued 任务，所以这些测试任务永远
  不会被生产 worker 认领去跑模型，不花模型钱、不改任何仓库。
- API key 只存在内存里，脚本全程只打印每项 PASS/FAIL 与总数，绝不打印
  任何 API key；任务 prompt 与用户 id 也不打印，只打印检查名与结果。
- 审计日志是 append-only 的：验证过程的审计条目会留在 audit_log 里，
  脚本不删审计表——审计就该留痕，这一点不是清理遗漏。

## 公网入口与 webhook secret（已有文件，不属于本轮新增）

- `caddy/Caddyfile`：只暴露 `/webhooks/*` 与 `/oauth/*`，任务/项目/管理
  API 对外一律 403；域名与邮箱占位符需部署时替换。
- `setup-webhook-secret.sh`：在主机上生成 webhook secret 并写入 env 文件，
  绝不打印 secret；已设则不动，避免轮换后 GitHub 端旧 secret 失效。

## 仍未做（不要假装已做）

- 推送告警通道：monitor 失败时通知到 Muse 聊天的通道还没定（见监控一节）。
- 回滚不回数据库：见回滚边界一节；改类型/删列的迁移需要单独评估。
- 恢复演练不碰生产库：演练只比行数，不比对具体内容；恢复到生产库的
  真实灾难恢复流程（停服务、恢复、重启、验 health）还没演练过。
- CloudExecutor、GUI、Slack 执行、推送实发：与本轮无关，仍是 0 或占位。