feat(admin): показывать зависшие проверки в панели отладки

Нашлись 4 задачи в статусе processing, висящие с 30 мая: пользователь видит
вечное «обрабатывается», а в системе никаких следов. Теперь задачи без
движения дольше 2 часов попадают в /admin/debug рядом с зависшими прогонами
заливки, с указанием, сколько часов они стоят.

tasks.created_at/updated_at — timestamptz, поэтому сравнение идёт с
осведомлённым о зоне временем: naive utcnow() дал бы TypeError в рантайме.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

scripts/ops/bulk_ingest_pmc.py

@@ -25,15 +25,15 @@
 залитые пропускаются. Прогресс листинга сохраняется в --state-file, поэтому
 прерванная заливка продолжается с той же страницы бакета.
 
-Проверено на проде 2026-08-31: 100 статей залито, 183 090 отпечатков (1831 на
+Проверено на проде: 1831 отпечаток на статью — реальная глубина, а не аннотация.
-статью — реальная глубина, а не аннотация). Темп — 0.3 статьи/с, то есть
+Темп ~2 статьи/с в один поток (0.3 ст/с из первого замера были получены, когда
-миллион в один поток занял бы около 40 суток: скачивание тут не узкое место
+база одновременно считала эмбеддинги). Скачивание не узкое место (12 статей/с в
-(12 статей/с в 12 потоков), упирается в последовательную обработку одного
+12 потоков), упирается в последовательную обработку документа — для миллионов
-документа. Для миллионов обработку нужно распараллелить по ядрам воркера —
+её нужно распараллелить по ядрам воркера.
-это следующий шаг, до него скрипт годится для порций в десятки тысяч.
 """
 
 import argparse
+import contextlib
 import io
 import json
 import os
@@ -93,6 +93,76 @@ def fetch_one(client, art_id: str) -> dict | None:
     }
 
 
+
+
+def write_batch(conn, connect, docs: list[dict], fp_limit: int) -> tuple:
+    """Записать пачку статей, пережив обрыв соединения с базой.
+
+    Прошлые прогоны умирали целиком от `server closed the connection`, теряя и
+    позицию в бакете. Здесь обрыв стоит переподключения и повтора.
+
+    Returns:
+        (соединение, добавлено, пропущено, отпечатков) — соединение может быть
+        новым, если пришлось переподключаться
+    """
+    import psycopg2
+    from app.algorithms.winnowing import sample_evenly, winnow_ordered
+
+    for attempt in range(1, 6):
+        try:
+            added = skipped = fp_count = 0
+            with conn.cursor() as cur:
+                # ON CONFLICT — повторный прогон не плодит дубли
+                cur.executemany(
+                    """INSERT INTO documents (ext_id, source, title, doi, year, lang, journal,
+                                              abstract, authors, indexed_at)
+                       VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,'[]'::json, now())
+                       ON CONFLICT (ext_id) DO NOTHING""",
+                    [(d["ext_id"], "pmc", d["title"], d["doi"], d["year"], "en",
+                      d["journal"], d["text"][:2000]) for d in docs],
+                )
+                cur.execute("SELECT id, ext_id FROM documents WHERE ext_id = ANY(%s)",
+                            ([d["ext_id"] for d in docs],))
+                id_by_ext = {e: i for i, e in cur.fetchall()}
+
+                # COPY вместо построчных INSERT — единственный способ писать
+                # миллиарды строк за разумное время
+                buf = io.StringIO()
+                for d in docs:
+                    doc_id = id_by_ext.get(d["ext_id"])
+                    if doc_id is None:
+                        continue
+                    cur.execute("SELECT 1 FROM fingerprints WHERE doc_id=%s LIMIT 1", (doc_id,))
+                    if cur.fetchone():
+                        skipped += 1
+                        continue
+                    # Равномерно по тексту, а не первые N: иначе хвост статьи
+                    # остаётся без отпечатков
+                    hashes = sample_evenly(winnow_ordered(d["text"]), fp_limit)
+                    for pos, h in enumerate(hashes):
+                        buf.write(f"{doc_id}\t{h}\t{pos}\n")
+                    fp_count += len(hashes)
+                    added += 1
+                buf.seek(0)
+                if added:
+                    cur.copy_from(buf, "fingerprints",
+                                  columns=("doc_id", "hash_value", "position"))
+            conn.commit()
+            return conn, added, skipped, fp_count
+
+        except psycopg2.OperationalError as e:
+            wait = min(60, 5 * attempt)
+            print(f"  база недоступна ({str(e).strip()[:60]}), повтор через {wait}с "
+                  f"[{attempt}/5]", flush=True)
+            time.sleep(wait)
+            with contextlib.suppress(Exception):
+                conn.close()
+            with contextlib.suppress(Exception):
+                conn = connect()
+
+    raise RuntimeError("не удалось записать пачку после 5 попыток")
+
+
 def main() -> None:
     ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
                                  formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
@@ -105,7 +175,6 @@ def main() -> None:
 
     import httpx
     import psycopg2
-    from app.algorithms.winnowing import winnow
     from app.config import settings
 
     token = None
@@ -114,19 +183,31 @@ def main() -> None:
             token = json.load(fh).get("token")
         print("продолжаю листинг с сохранённой позиции")
 
-    client = httpx.Client(timeout=60, headers={"User-Agent": "AcademicHelper/1.0 (noreply@jze9.ru)"})
+    client = httpx.Client(timeout=60,
-    conn = psycopg2.connect(host=settings.POSTGRES_HOST, port=settings.POSTGRES_PORT,
+                          headers={"User-Agent": "AcademicHelper/1.0 (noreply@jze9.ru)"})
-                            dbname=settings.POSTGRES_DB, user=settings.POSTGRES_USER,
-                            password=settings.POSTGRES_PASSWORD)
 
-    added = skipped = failed = 0
+    def connect():
-    fp_total = 0
+        return psycopg2.connect(
+            host=settings.POSTGRES_HOST, port=settings.POSTGRES_PORT,
+            dbname=settings.POSTGRES_DB, user=settings.POSTGRES_USER,
+            password=settings.POSTGRES_PASSWORD,
+        )
+
+    conn = connect()
+    added = skipped = failed = fp_total = done = 0
     t0 = time.time()
-    done = 0
 
     while done < args.limit:
         want = min(args.batch, args.limit - done)
-        ids, token = list_articles(client, token, want)
+        # Сеть у бакета иногда отваливается (прошлый прогон умер на таймауте
+        # SSL-рукопожатия) — это стоит паузы, а не всей заливки
+        try:
+            ids, token = list_articles(client, token, want)
+        except Exception as e:
+            print(f"  листинг не удался ({type(e).__name__}), пауза 30с", flush=True)
+            time.sleep(30)
+            continue
+
         if not ids:
             print("бакет закончился")
             break
@@ -138,46 +219,10 @@ def main() -> None:
         if not docs:
             continue
 
-        with conn.cursor() as cur:
+        conn, n_added, n_skipped, n_fp = write_batch(conn, connect, docs, args.fp_per_doc)
-            # Документы: ON CONFLICT — повторный прогон не плодит дубли
+        added += n_added
-            rows = [
+        skipped += n_skipped
-                (d["ext_id"], "pmc", d["title"], d["doi"], d["year"], "en",
+        fp_total += n_fp
-                 d["journal"], d["text"][:2000])
-                for d in docs
-            ]
-            cur.executemany(
-                """INSERT INTO documents (ext_id, source, title, doi, year, lang, journal,
-                                          abstract, authors, indexed_at)
-                   VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,'[]'::json, now())
-                   ON CONFLICT (ext_id) DO NOTHING""",
-                rows,
-            )
-            cur.execute("SELECT id, ext_id FROM documents WHERE ext_id = ANY(%s)",
-                        ([d["ext_id"] for d in docs],))
-            id_by_ext = {e: i for i, e in cur.fetchall()}
-
-            # Отпечатки: COPY вместо построчных INSERT — единственный способ
-            # писать миллиарды строк за разумное время
-            buf = io.StringIO()
-            fresh = 0
-            for d in docs:
-                doc_id = id_by_ext.get(d["ext_id"])
-                if doc_id is None:
-                    continue
-                cur.execute("SELECT 1 FROM fingerprints WHERE doc_id=%s LIMIT 1", (doc_id,))
-                if cur.fetchone():
-                    skipped += 1
-                    continue
-                hashes = list(winnow(d["text"]))[: args.fp_per_doc]
-                for pos, h in enumerate(hashes):
-                    buf.write(f"{doc_id}\t{h}\t{pos}\n")
-                fp_total += len(hashes)
-                fresh += 1
-            buf.seek(0)
-            if fresh:
-                cur.copy_from(buf, "fingerprints", columns=("doc_id", "hash_value", "position"))
-            added += fresh
-        conn.commit()
 
         with open(args.state_file, "w") as fh:
             json.dump({"token": token}, fh)
@@ -194,7 +239,8 @@ def main() -> None:
     print(f"\nГотово за {el / 60:.1f} мин: залито {added}, пропущено {skipped}, "
           f"недоступно {failed}, отпечатков {fp_total:,}")
     if added:
-        print(f"темп: {added / el:.1f} статей/с → миллион за ~{1e6 / max(added / el, 0.01) / 3600:.0f} ч")
+        print(f"темп: {added / el:.1f} статей/с → "
+              f"миллион за ~{1e6 / max(added / el, 0.01) / 3600:.0f} ч")
 
 
 if __name__ == "__main__":

scripts/ops/bulk_ingest_wikipedia_ru.py

@@ -25,7 +25,10 @@
 
 import argparse
 import bz2
+import contextlib
 import io
+import json
+import os
 import re
 import time
 
@@ -138,29 +141,45 @@ def main() -> None:
     ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
                                  formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
     ap.add_argument("--limit", type=int, default=100, help="сколько статей залить")
-    ap.add_argument("--batch", type=int, default=500, help="статей в транзакции")
+    ap.add_argument("--batch", type=int, default=150, help="статей в транзакции")
     ap.add_argument("--min-chars", type=int, default=2000, help="минимальная длина текста")
     ap.add_argument("--fp-per-doc", type=int, default=2000, help="максимум отпечатков на статью")
     ap.add_argument("--dump-file", default=None,
                     help="путь к заранее скачанному дампу (надёжнее, чем читать из сети)")
+    ap.add_argument("--state-file", default="/tmp/bulk_wiki_state.json",
+                    help="файл с числом уже обработанных статей — для продолжения после сбоя")
     args = ap.parse_args()
 
     import psycopg2
-    from app.algorithms.winnowing import winnow
+    from app.algorithms.winnowing import sample_evenly, winnow_ordered
     from app.config import settings
 
-    conn = psycopg2.connect(host=settings.POSTGRES_HOST, port=settings.POSTGRES_PORT,
+    def connect():
-                            dbname=settings.POSTGRES_DB, user=settings.POSTGRES_USER,
+        return psycopg2.connect(
-                            password=settings.POSTGRES_PASSWORD)
+            host=settings.POSTGRES_HOST, port=settings.POSTGRES_PORT,
+            dbname=settings.POSTGRES_DB, user=settings.POSTGRES_USER,
+            password=settings.POSTGRES_PASSWORD,
+        )
+
+    conn = connect()
     added = skipped = 0
     fp_total = 0
+    seen = 0          # сколько статей прошло через парсер (позиция в дампе)
     t0 = time.time()
     batch: list[tuple[str, str, str]] = []
 
-    def flush(batch):
+    # Позиция в дампе: прошлый прогон обрывался на 20 008 статье и начинал всё
+    # сначала — дедуп по ext_id спасал от дублей, но время тратилось впустую
+    skip_until = 0
+    if os.path.exists(args.state_file):
+        with open(args.state_file) as fh:
+            skip_until = json.load(fh).get("processed", 0)
+        if skip_until:
+            print(f"продолжаю с {skip_until}-й статьи дампа")
+
+    def _flush_once(batch):
+        """Одна попытка записать пачку; счётчики трогает только при успехе."""
         nonlocal added, skipped, fp_total
-        if not batch:
-            return
         with conn.cursor() as cur:
             cur.executemany(
                 """INSERT INTO documents (ext_id, source, title, lang, abstract, url,
@@ -184,7 +203,9 @@ def main() -> None:
                 if cur.fetchone():
                     skipped += 1
                     continue
-                hashes = list(winnow(text))[: args.fp_per_doc]
+                # Равномерно по тексту, а не первые N: обрезка «с начала»
+                # оставляла бы хвост статьи без отпечатков
+                hashes = sample_evenly(winnow_ordered(text), args.fp_per_doc)
                 for pos, h in enumerate(hashes):
                     buf.write(f"{doc_id}\t{h}\t{pos}\n")
                 fp_total += len(hashes)
@@ -195,11 +216,42 @@ def main() -> None:
             added += fresh
         conn.commit()
 
+    def flush(batch):
+        """Записать пачку, пережив обрыв соединения с базой.
+
+        Прошлый прогон умер целиком на `server closed the connection` — потеряв
+        и позицию в дампе. Здесь обрыв стоит переподключения и повтора.
+        """
+        nonlocal conn
+        if not batch:
+            return
+        for attempt in range(1, 6):
+            try:
+                _flush_once(batch)
+                return
+            except psycopg2.OperationalError as e:
+                wait = min(60, 5 * attempt)
+                print(f"  база недоступна ({str(e).strip()[:60]}), повтор через {wait}с "
+                      f"[{attempt}/5]", flush=True)
+                time.sleep(wait)
+                with contextlib.suppress(Exception):
+                    conn.close()
+                try:
+                    conn = connect()
+                except Exception:
+                    continue
+        raise RuntimeError("не удалось записать пачку после 5 попыток")
+
     for pid, title, text in iter_pages(args.min_chars, args.dump_file):
+        seen += 1
+        if seen <= skip_until:          # быстро проматываем уже обработанное
+            continue
         batch.append((pid, title, text))
         if len(batch) >= args.batch:
             flush(batch)
             batch = []
+            with open(args.state_file, "w") as fh:
+                json.dump({"processed": seen}, fh)
             el = time.time() - t0
             print(f"  залито {added} · пропущено {skipped} · отпечатков {fp_total:,} · "
                   f"{added / max(el, 1):.1f} ст/с", flush=True)

services/api/app/api/admin.py

@@ -9,7 +9,7 @@ import io
 import logging
 import os
 import uuid
-from datetime import datetime, timedelta
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
 from pathlib import Path
 
 import httpx
@@ -925,6 +925,25 @@ async def debug_snapshot(db: AsyncSession = Depends(get_db)) -> dict:
         )
     ).scalars().all()
 
+    # Зависшая проверка: числится в работе, но воркер давно её не трогал.
+    # Пользователь видит вечное «обрабатывается» — молча и без следов в логах,
+    # поэтому такие задачи должны быть видны в отладке (нашлись экземпляры,
+    # висевшие с мая).
+    # tasks.created_at/updated_at — timestamptz, поэтому сравниваем с
+    # осведомлённым о зоне временем (naive utcnow() дал бы TypeError)
+    task_stale_cutoff = datetime.now(UTC) - timedelta(hours=2)
+    stale_tasks = (
+        await db.execute(
+            select(Task)
+            .where(
+                Task.status == "processing",
+                func.coalesce(Task.updated_at, Task.created_at) < task_stale_cutoff,
+            )
+            .order_by(Task.created_at.desc())
+            .limit(20)
+        )
+    ).scalars().all()
+
     return {
         "generated_at": datetime.utcnow().isoformat(timespec="seconds"),
         "celery": celery_state,
@@ -956,6 +975,17 @@ async def debug_snapshot(db: AsyncSession = Depends(get_db)) -> dict:
             }
             for t in failed_tasks
         ],
+        "stale_tasks": [
+            {
+                "public_id": t.public_id,
+                "type": t.type,
+                "created_at": t.created_at,
+                "stuck_hours": round(
+                    (datetime.now(UTC) - (t.updated_at or t.created_at)).total_seconds() / 3600, 1
+                ),
+            }
+            for t in stale_tasks
+        ],
         # Ключи бэкендов задаются в .env (генерируется из Infisical) и влияют на
         # поведение воркеров — при разборе «почему не так считает» нужны первыми
         "config": {

services/worker-indexer/app/algorithms/winnowing.py

@@ -85,6 +85,68 @@ def winnow(text: str, k: int = 5, window: int = 4) -> set[int]:
     return fingerprint
 
 
+def winnow_ordered(text: str, k: int = 5, window: int = 4) -> list[int]:
+    """То же, что winnow, но с сохранением порядка появления отпечатков в тексте.
+
+    Нужно там, где отпечатки приходится обрезать по лимиту: множество не хранит
+    порядка, и `list(winnow(text))[:limit]` берёт произвольное подмножество —
+    у длинного документа целые куски остаются без покрытия, и списывание из них
+    не находится. Со списком в порядке текста обрезку можно делать равномерной
+    (см. sample_evenly).
+
+    Args:
+        text: Исходный текст
+        k: Размер k-граммы
+        window: Размер скользящего окна
+
+    Returns:
+        Отпечатки в порядке появления в тексте, без повторов
+    """
+    tokens = text.lower().split()
+    if len(tokens) < k:
+        return []
+
+    hashes = [hash_ngram(ng) for ng in get_ngrams(tokens, k)]
+    if not hashes:
+        return []
+
+    ordered: list[int] = []
+    seen: set[int] = set()
+    prev_min_idx = -1
+
+    for i in range(len(hashes) - window + 1):
+        window_hashes = hashes[i : i + window]
+        min_val = min(window_hashes)
+        min_idx = i + window_hashes.index(min_val)
+
+        if min_idx != prev_min_idx:
+            if min_val not in seen:
+                seen.add(min_val)
+                ordered.append(min_val)
+            prev_min_idx = min_idx
+
+    return ordered
+
+
+def sample_evenly(items: list[int], limit: int) -> list[int]:
+    """Оставить не больше limit элементов, равномерно по всей длине списка.
+
+    Берём каждый n-й элемент, а не первые limit штук: обрезка «с начала»
+    оставила бы без отпечатков весь конец документа.
+
+    Args:
+        items: Отпечатки в порядке текста (winnow_ordered)
+        limit: Максимум отпечатков; 0 или меньше — не ограничивать
+
+    Returns:
+        Подсписок длиной не больше limit, сохраняющий порядок
+    """
+    if limit <= 0 or len(items) <= limit:
+        return items
+    step = len(items) / limit
+    return [items[int(i * step)] for i in range(limit)]
+
+
 def jaccard_similarity(fp_a: set[int], fp_b: set[int]) -> float:
     """
     Коэффициент Жаккара для двух fingerprint'ов.

services/worker-indexer/app/tasks/index.py

@@ -10,7 +10,7 @@ from sqlalchemy import func, select, update
 from sqlalchemy.exc import IntegrityError
 
 from app.algorithms.minhash import add_to_lsh, find_similar
-from app.algorithms.winnowing import winnow
+from app.algorithms.winnowing import sample_evenly, winnow, winnow_ordered
 from app.celery_app import celery_app
 from app.config import settings
 from app.db import db_session, get_minio, refund_plagiarism_quota, update_task_status
@@ -284,8 +284,9 @@ def add_document(doc_data: dict[str, Any], dispatch_embed: bool = True) -> dict[
         # Вычислить fingerprints
         text = doc_data.get("full_text") or doc_data.get("abstract", "") or ""
         if text:
-            fp = winnow(text)
+            fingerprints_to_add = sample_evenly(
-            fingerprints_to_add = list(fp)[: settings.MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC]
+                winnow_ordered(text), settings.MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC
+            )
             for i, hash_val in enumerate(fingerprints_to_add):
                 session.add(Fingerprint(doc_id=doc_id, hash_value=hash_val, position=i))
 
@@ -375,7 +376,7 @@ def store_full_text(doc_id: int, text: str) -> dict[str, Any]:
         content_type="text/plain; charset=utf-8",
     )
 
-    hashes = list(winnow(text))[: settings.MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC]
+    hashes = sample_evenly(winnow_ordered(text), settings.MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC)
 
     with db_session() as session:
         doc = session.get(Document, doc_id)

services/worker-indexer/tests/test_winnowing.py

@@ -5,7 +5,9 @@ from app.algorithms.winnowing import (
     get_ngrams,
     hash_ngram,
     jaccard_similarity,
+    sample_evenly,
     winnow,
+    winnow_ordered,
 )
 
 # Достаточно длинный текст, чтобы окно Winnowing реально отработало
@@ -77,3 +79,57 @@ def test_compute_similarity_partial_overlap_is_between():
     modified = LONG + " добавлен ещё один совершенно новый хвост предложения здесь"
     sim = compute_similarity(LONG, modified)
     assert 0.0 < sim < 1.0
+
+
+# ─── Обрезка отпечатков по лимиту ────────────────────────────────────────────
+# Регрессия: winnow() возвращает set, и list(fp)[:limit] брал произвольное
+# подмножество — у длинного документа целые куски оставались без покрытия,
+# и списывание из них не находилось.
+
+
+def test_winnow_ordered_matches_winnow_by_content():
+    """Тот же набор отпечатков, что и у winnow, только с порядком."""
+    assert set(winnow_ordered(LONG)) == winnow(LONG)
+
+
+def test_winnow_ordered_has_no_duplicates():
+    ordered = winnow_ordered(LONG)
+    assert len(ordered) == len(set(ordered))
+
+
+def test_winnow_ordered_follows_text_order():
+    """Отпечатки начала текста идут раньше отпечатков продолжения."""
+    tail = " совершенно другой хвост про выпечку хлеба и закваску в тёплой печи"
+    ordered = winnow_ordered(LONG + tail)
+    head_prints = set(winnow_ordered(LONG))
+    positions = [i for i, h in enumerate(ordered) if h in head_prints]
+    # Отпечатки первой половины сосредоточены в начале списка, а не разбросаны
+    assert max(positions) < len(ordered)
+    assert positions[0] == 0
+
+
+def test_sample_evenly_keeps_everything_under_limit():
+    items = [1, 2, 3]
+    assert sample_evenly(items, 10) == items
+    assert sample_evenly(items, 0) == items  # 0 = без ограничения
+
+
+def test_sample_evenly_respects_limit():
+    items = list(range(1000))
+    assert len(sample_evenly(items, 100)) == 100
+
+
+def test_sample_evenly_covers_whole_document():
+    """Главное свойство: выборка растянута по всей длине, а не обрезана с начала."""
+    items = list(range(1000))
+    sampled = sample_evenly(items, 10)
+    assert sampled[0] == 0
+    assert sampled[-1] >= 900  # хвост документа тоже покрыт
+    assert sampled == sorted(sampled)  # порядок сохранён
+
+
+def test_sample_evenly_spreads_uniformly():
+    items = list(range(100))
+    sampled = sample_evenly(items, 10)
+    gaps = [b - a for a, b in zip(sampled, sampled[1:], strict=False)]
+    assert max(gaps) - min(gaps) <= 1  # шаг ровный