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codex-app-server/deploy/README.md
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13 KiB
Raw Blame History

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：

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：

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：

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 /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 /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）：

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：

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。
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