zhuyongxin
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**变更概述：** - 将 MVP 架构设计文档独立到项目根目录 `mvp/` - 整理 `docs/` 为纯学习和分析文档目录 - 按类型分类：learning（学习）、analysis（分析）、reports（报告）、guides（指南） **目录结构：** ``` mvp/ # MVP 架构设计（独立） ├── README.md # 数据库设计总览 ├── architecture/ # 架构文档 │ ├── agent-architecture-mvp.md │ ├── implementation-plan.md │ └── ... └── tables/ # 数据表设计 docs/ # 学习和分析文档 ├── learning/ # 学习笔记（00-08 编号） ├── analysis/ # 分析笔记 + 重构计划 ├── reports/ # 临时报告 └── guides/ # 指南文档 ``` **详细变更：** - docs/README.md → mvp/README.md（数据库设计入口） - docs/architecture/ → mvp/architecture/（架构设计） - docs/tables/ → mvp/tables/（数据表设计） - docs/学习笔记-*.md → docs/learning/07-*.md, 08-*.md - docs/项目学习路径.md → docs/learning/00-*.md - docs/功能分析报告.md → docs/analysis/ - docs/修复报告-*.md → docs/reports/ - docs/日志配置*.md → docs/guides/ 或 docs/reports/ - docs/design/ → docs/analysis/（问题分析和重构计划）
4.4 KiB
4.4 KiB
会话管理设计
会话存储策略
Redis（主）
数据结构：
key: session:{session_id}
value: {
"sessionId": "sess-abc",
"userId": "user-123",
"currentDiagnosisId": "diag-001",
"messages": [
{"role": "user", "content": "诊断订单 A"},
{"role": "assistant", "content": "完整报告..."}
],
"context": {
"province": "广东",
"apiName": "社保查询",
"errorCode": "40003"
},
"createdAt": "2024-06-15T14:30:00Z",
"lastActiveAt": "2024-06-15T14:35:00Z"
}
ttl: 1800秒（30分钟）
优势：
- ✅ 快速读写
- ✅ 自动过期
- ✅ 支持追问（保存上下文）
MySQL（辅助，可选）
同步策略：
-
重要会话同步
- 有用户反馈的会话
- 诊断失败的会话（BadCase）
- 多轮对话 > 3 轮的会话
-
同步时机
- 会话结束时（30分钟过期）
- 用户反馈时（实时）
- 定时任务（每小时，可选）
-
同步目标
- conversation_history 表
- 用于长期分析和审计
数据流设计
场景1：单次诊断（主流 80%）
1. 用户发起诊断
POST /api/diagnosis/start
{
"orderId": "202406150001"
}
2. 创建会话（Redis）
key: session:sess-abc
ttl: 1800秒
3. 创建诊断记录（MySQL）
INSERT INTO diagnosis_record
- diagnosis_id: diag-001
- session_id: sess-abc
- status: RUNNING
4. Agent 执行诊断
- 调用工具（queryOrder, queryLogs, searchDoc...）
- 生成报告
5. 更新诊断记录（MySQL）
UPDATE diagnosis_record
- status: SUCCESS
- root_cause: "idCard字段缺失"
- report_markdown: "完整报告..."
6. 返回报告
→ 大部分用户到此结束
场景2：追问（少数 20%）
1. 用户追问
POST /api/chat
{
"sessionId": "sess-abc",
"message": "为什么会缺失字段？"
}
2. 从 Redis 获取上下文
GET session:sess-abc
- 有之前的诊断结果
- 有对话历史
3. Agent 基于上下文回答
- 不创建新的 diagnosis_record
- 只是普通对话
4. 更新 Redis 会话
- 追加对话历史
- 刷新 TTL（重新计时30分钟）
5. 可选：保存到 conversation_history（MySQL）
- 如果需要长期分析
- 异步存储
场景3：同一会话多次诊断
1. 用户第一次诊断
"诊断订单 A"
→ diagnosis_record（diag-001, session_id=sess-abc）
2. 用户第二次诊断
"再诊断订单 B"
→ diagnosis_record（diag-002, session_id=sess-abc）
3. 会话关联
- 同一个 session_id
- 两条 diagnosis_record
- Redis 中保存完整对话历史
会话生命周期
创建
↓
活跃（每次交互刷新TTL）
↓
30分钟无活动
↓
自动过期
↓
可选：同步到 MySQL（重要会话）
实现示例
Java 代码
@Service
public class SessionService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
private static final String SESSION_PREFIX = "session:";
private static final Duration SESSION_TTL = Duration.ofMinutes(30);
// 创建会话
public String createSession(String userId) {
String sessionId = UUID.randomUUID().toString();
SessionData session = SessionData.builder()
.sessionId(sessionId)
.userId(userId)
.messages(new ArrayList<>())
.context(new HashMap<>())
.createdAt(LocalDateTime.now())
.lastActiveAt(LocalDateTime.now())
.build();
String key = SESSION_PREFIX + sessionId;
redisTemplate.opsForValue().set(key, toJson(session), SESSION_TTL);
return sessionId;
}
// 获取会话
public SessionData getSession(String sessionId) {
String key = SESSION_PREFIX + sessionId;
String json = redisTemplate.opsForValue().get(key);
return json != null ? fromJson(json) : null;
}
// 更新会话（刷新TTL）
public void updateSession(SessionData session) {
session.setLastActiveAt(LocalDateTime.now());
String key = SESSION_PREFIX + session.getSessionId();
redisTemplate.opsForValue().set(key, toJson(session), SESSION_TTL);
}
// 删除会话
public void deleteSession(String sessionId) {
String key = SESSION_PREFIX + sessionId;
redisTemplate.delete(key);
}
}