""" 服务器配置 从环境变量或 .env 文件加载配置 """ import os from pathlib import Path # 尝试加载 .env 文件 try: from dotenv import load_dotenv env_file = Path(".env") if env_file.exists(): load_dotenv(env_file) except ImportError: # 如果没有安装 python-dotenv，仍然可以从环境变量读取 pass class Config: def __init__(self) -> None: # 服务器配置 self.host = os.getenv("HOST", "0.0.0.0") self.port = int(os.getenv("PORT", "8084")) self.log_level = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO") self.worker_processes = int( os.getenv("WEB_CONCURRENCY", os.getenv("GUNICORN_WORKERS", "4")) ) # PostgreSQL 连接池计算相关配置 # PG_MAX_CONNECTIONS: PostgreSQL 的 max_connections 设置（默认 100） # PG_RESERVED_CONNECTIONS: 为其他应用/管理工具预留的连接数（默认 10） self.pg_max_connections = int(os.getenv("PG_MAX_CONNECTIONS", "100")) self.pg_reserved_connections = int(os.getenv("PG_RESERVED_CONNECTIONS", "10")) # 数据库配置 - 延迟验证，支持测试环境覆盖 self._database_url = os.getenv("DATABASE_URL") # JWT配置 self.jwt_secret_key = os.getenv("JWT_SECRET_KEY", None) self.jwt_algorithm = os.getenv("JWT_ALGORITHM", "HS256") self.jwt_expiration_hours = int(os.getenv("JWT_EXPIRATION_HOURS", "24")) # 加密密钥配置（独立于JWT密钥，用于敏感数据加密） self.encryption_key = os.getenv("ENCRYPTION_KEY", None) # 环境配置 - 智能检测 # Docker 部署默认为生产环境，本地开发默认为开发环境 is_docker = ( os.path.exists("/.dockerenv") or os.environ.get("DOCKER_CONTAINER", "false").lower() == "true" ) default_env = "production" if is_docker else "development" self.environment = os.getenv("ENVIRONMENT", default_env) # Redis 依赖策略（生产默认必需，开发默认可选，可通过 REDIS_REQUIRED 覆盖） redis_required_env = os.getenv("REDIS_REQUIRED") if redis_required_env is not None: self.require_redis = redis_required_env.lower() == "true" else: # 保持向后兼容：开发环境可选，生产环境必需 self.require_redis = self.environment not in {"development", "test", "testing"} # CORS配置 - 使用环境变量配置允许的源 # 格式: 逗号分隔的域名列表,如 "http://localhost:3000,https://example.com" cors_origins = os.getenv("CORS_ORIGINS", "") if cors_origins: self.cors_origins = [ origin.strip() for origin in cors_origins.split(",") if origin.strip() ] else: # 默认: 开发环境允许本地前端,生产环境不允许任何跨域 if self.environment == "development": self.cors_origins = [ "http://localhost:3000", "http://localhost:5173", # Vite 默认端口 "http://127.0.0.1:3000", "http://127.0.0.1:5173", ] else: # 生产环境默认不允许跨域,必须显式配置 self.cors_origins = [] # CORS是否允许凭证(Cookie/Authorization header) # 注意: allow_credentials=True 时不能使用 allow_origins=["*"] self.cors_allow_credentials = os.getenv("CORS_ALLOW_CREDENTIALS", "true").lower() == "true" # 管理员账户配置（用于初始化） self.admin_email = os.getenv("ADMIN_EMAIL", "admin@localhost") self.admin_username = os.getenv("ADMIN_USERNAME", "admin") # 管理员密码 - 必须在环境变量中设置 admin_password_env = os.getenv("ADMIN_PASSWORD") if admin_password_env: self.admin_password = admin_password_env else: # 未设置密码，启动时会报错 self.admin_password = "" self._missing_admin_password = True # API Key 配置 self.api_key_prefix = os.getenv("API_KEY_PREFIX", "sk") # LLM API 速率限制配置（每分钟请求数） self.llm_api_rate_limit = int(os.getenv("LLM_API_RATE_LIMIT", "100")) self.public_api_rate_limit = int(os.getenv("PUBLIC_API_RATE_LIMIT", "60")) # 异常处理配置 # 设置为 True 时，ProxyException 会传播到路由层以便记录 provider_request_headers # 设置为 False 时，使用全局异常处理器统一处理 self.propagate_provider_exceptions = os.getenv( "PROPAGATE_PROVIDER_EXCEPTIONS", "true" ).lower() == "true" # 数据库连接池配置 - 智能自动调整 # 系统会根据 Worker 数量和 PostgreSQL 限制自动计算安全值 self.db_pool_size = int(os.getenv("DB_POOL_SIZE") or self._auto_pool_size()) self.db_max_overflow = int(os.getenv("DB_MAX_OVERFLOW") or self._auto_max_overflow()) self.db_pool_timeout = int(os.getenv("DB_POOL_TIMEOUT", "60")) self.db_pool_recycle = int(os.getenv("DB_POOL_RECYCLE", "3600")) self.db_pool_warn_threshold = int(os.getenv("DB_POOL_WARN_THRESHOLD", "70")) # 并发控制配置 # CONCURRENCY_SLOT_TTL: 并发槽位 TTL（秒），防止死锁 # CACHE_RESERVATION_RATIO: 缓存用户预留比例（默认 10%，新用户可用 90%） self.concurrency_slot_ttl = int(os.getenv("CONCURRENCY_SLOT_TTL", "600")) self.cache_reservation_ratio = float(os.getenv("CACHE_RESERVATION_RATIO", "0.1")) # 限流降级策略配置 # RATE_LIMIT_FAIL_OPEN: 当限流服务（Redis）异常时的行为 # # True (默认): fail-open - 放行请求（优先可用性） # 风险：Redis 故障期间无法限流，可能被滥用 # 适用：API 网关作为关键基础设施，必须保持高可用 # # False: fail-close - 拒绝所有请求（优先安全性） # 风险：Redis 故障会导致 API 网关不可用 # 适用：有严格速率限制要求的安全敏感场景 self.rate_limit_fail_open = os.getenv("RATE_LIMIT_FAIL_OPEN", "true").lower() == "true" # HTTP 请求超时配置（秒） self.http_connect_timeout = float(os.getenv("HTTP_CONNECT_TIMEOUT", "10.0")) self.http_read_timeout = float(os.getenv("HTTP_READ_TIMEOUT", "300.0")) self.http_write_timeout = float(os.getenv("HTTP_WRITE_TIMEOUT", "60.0")) self.http_pool_timeout = float(os.getenv("HTTP_POOL_TIMEOUT", "10.0")) # HTTP 连接池配置 # HTTP_MAX_CONNECTIONS: 最大连接数，影响并发能力 # - 每个连接占用一个 socket，过多会耗尽系统资源 # - 默认根据 Worker 数量自动计算：单 Worker 200，多 Worker 按比例分配 # HTTP_KEEPALIVE_CONNECTIONS: 保活连接数，影响连接复用效率 # - 高频请求场景应该增大此值 # - 默认为 max_connections 的 30%（长连接场景更高效） # HTTP_KEEPALIVE_EXPIRY: 保活过期时间（秒） # - 过短会频繁重建连接，过长会占用资源 # - 默认 30 秒，生图等长连接场景可适当增大 self.http_max_connections = int( os.getenv("HTTP_MAX_CONNECTIONS") or self._auto_http_max_connections() ) self.http_keepalive_connections = int( os.getenv("HTTP_KEEPALIVE_CONNECTIONS") or self._auto_http_keepalive_connections() ) self.http_keepalive_expiry = float(os.getenv("HTTP_KEEPALIVE_EXPIRY", "30.0")) # 流式处理配置 # STREAM_PREFETCH_LINES: 预读行数，用于检测嵌套错误 # STREAM_STATS_DELAY: 统计记录延迟（秒），等待流完全关闭 # STREAM_FIRST_BYTE_TIMEOUT: 首字节超时（秒），等待首字节超过此时间触发故障转移 # 范围: 10-120 秒，默认 30 秒（必须小于 http_write_timeout 避免竞态） self.stream_prefetch_lines = int(os.getenv("STREAM_PREFETCH_LINES", "5")) self.stream_stats_delay = float(os.getenv("STREAM_STATS_DELAY", "0.1")) self.stream_first_byte_timeout = self._parse_ttfb_timeout() # 请求体读取超时（秒） # REQUEST_BODY_TIMEOUT: 等待客户端发送完整请求体的超时时间 # 默认 60 秒，防止客户端发送不完整请求导致连接卡死 self.request_body_timeout = float(os.getenv("REQUEST_BODY_TIMEOUT", "60.0")) # 内部请求 User-Agent 配置（用于查询上游模型列表等） # 可通过环境变量覆盖默认值，模拟对应 CLI 客户端 self.internal_user_agent_claude_cli = os.getenv( "CLAUDE_CLI_USER_AGENT", "claude-code/1.0.1" ) self.internal_user_agent_openai_cli = os.getenv( "OPENAI_CLI_USER_AGENT", "openai-codex/1.0" ) self.internal_user_agent_gemini_cli = os.getenv( "GEMINI_CLI_USER_AGENT", "gemini-cli/0.1.0" ) # 邮箱验证配置 # VERIFICATION_CODE_EXPIRE_MINUTES: 验证码有效期（分钟） # VERIFICATION_SEND_COOLDOWN: 发送冷却时间（秒） self.verification_code_expire_minutes = int( os.getenv("VERIFICATION_CODE_EXPIRE_MINUTES", "5") ) self.verification_send_cooldown = int( os.getenv("VERIFICATION_SEND_COOLDOWN", "60") ) # Management Token 速率限制（每分钟每 IP） self.management_token_rate_limit = int( os.getenv("MANAGEMENT_TOKEN_RATE_LIMIT", "30") ) # 每个用户最多可创建的 Management Token 数量 self.management_token_max_per_user = int( os.getenv("MANAGEMENT_TOKEN_MAX_PER_USER", "20") ) # API 文档配置 # DOCS_ENABLED: 是否启用 API 文档（/docs, /redoc, /openapi.json） # - 未设置: 开发环境启用，生产环境禁用 # - true: 强制启用 # - false: 强制禁用 docs_enabled_env = os.getenv("DOCS_ENABLED") if docs_enabled_env is not None: self.docs_enabled = docs_enabled_env.lower() == "true" else: # 默认：开发环境启用，生产环境禁用 self.docs_enabled = self.environment == "development" # 验证连接池配置 self._validate_pool_config() def _auto_pool_size(self) -> int: """ 智能计算连接池大小 - 根据 Worker 数量和 PostgreSQL 限制计算 公式: (pg_max_connections - reserved) / workers / 2 除以 2 是因为还要预留 max_overflow 的空间 """ available_connections = self.pg_max_connections - self.pg_reserved_connections # 每个 Worker 可用的连接数（pool_size + max_overflow） per_worker_total = available_connections // max(self.worker_processes, 1) # pool_size 取总数的一半，另一半留给 overflow pool_size = max(per_worker_total // 2, 5) # 最小 5 个连接 return min(pool_size, 30) # 最大 30 个连接 def _auto_max_overflow(self) -> int: """智能计算最大溢出连接数 - 与 pool_size 相同""" return self.db_pool_size def _auto_http_max_connections(self) -> int: """ 智能计算 HTTP 最大连接数 计算依据: 1. 系统 socket 资源有限（Linux 默认 ulimit -n 通常为 1024） 2. 多 Worker 部署时每个进程独立连接池 3. 需要为数据库连接、Redis 连接等预留资源 公式: base_connections / workers - 单 Worker: 200 连接（适合开发/低负载） - 多 Worker: 按比例分配，确保总数不超过系统限制 范围: 50 - 500 """ # 基础连接数：假设系统可用 socket 约 800 个用于 HTTP # （预留给 DB、Redis、内部服务等） base_connections = 800 workers = max(self.worker_processes, 1) # 每个 Worker 分配的连接数 per_worker = base_connections // workers # 限制范围：最小 50（保证基本并发），最大 500（避免资源耗尽） return max(50, min(per_worker, 500)) def _auto_http_keepalive_connections(self) -> int: """ 智能计算 HTTP 保活连接数 计算依据: 1. 保活连接用于复用，减少 TCP 握手开销 2. 对于 API 网关场景，上游请求频繁，保活比例应较高 3. 生图等长连接场景，连接会被长时间占用 公式: max_connections * 0.3 - 30% 的比例在复用效率和资源占用间取得平衡 - 长连接场景建议手动调高到 50-70% 范围: 10 - max_connections """ # 保活连接数为最大连接数的 30% keepalive = int(self.http_max_connections * 0.3) # 最小 10 个保活连接，最大不超过 max_connections return max(10, min(keepalive, self.http_max_connections)) def _parse_ttfb_timeout(self) -> float: """ 解析 TTFB 超时配置，带错误处理和范围限制 TTFB (Time To First Byte) 用于检测慢响应的 Provider，超时触发故障转移。 此值必须小于 http_write_timeout，避免竞态条件。 Returns: 超时时间（秒），范围 10-120，默认 30 """ default_timeout = 30.0 min_timeout = 10.0 max_timeout = 120.0 # 必须小于 http_write_timeout (默认 60s) 的 2 倍 raw_value = os.getenv("STREAM_FIRST_BYTE_TIMEOUT", str(default_timeout)) try: timeout = float(raw_value) except ValueError: # 延迟导入，避免循环依赖（Config 初始化时 logger 可能未就绪） self._ttfb_config_warning = ( f"无效的 STREAM_FIRST_BYTE_TIMEOUT 配置 '{raw_value}'，使用默认值 {default_timeout}秒" ) return default_timeout # 范围限制 clamped = max(min_timeout, min(max_timeout, timeout)) if clamped != timeout: self._ttfb_config_warning = ( f"STREAM_FIRST_BYTE_TIMEOUT={timeout}秒超出范围 [{min_timeout}-{max_timeout}]，" f"已调整为 {clamped}秒" ) return clamped def _validate_pool_config(self) -> None: """验证连接池配置是否安全""" total_per_worker = self.db_pool_size + self.db_max_overflow total_all_workers = total_per_worker * self.worker_processes safe_limit = self.pg_max_connections - self.pg_reserved_connections if total_all_workers > safe_limit: # 记录警告（不抛出异常，避免阻止启动） self._pool_config_warning = ( f"[WARN] 数据库连接池配置可能超过 PostgreSQL 限制: " f"{self.worker_processes} workers x {total_per_worker} connections = " f"{total_all_workers} > {safe_limit} (pg_max_connections - reserved). " f"建议调整 DB_POOL_SIZE 或 PG_MAX_CONNECTIONS 环境变量。" ) else: self._pool_config_warning = None @property def database_url(self) -> str: """ 数据库 URL（延迟验证） 在测试环境中可以通过依赖注入覆盖，而不会在导入时崩溃 """ if not self._database_url: raise ValueError( "DATABASE_URL environment variable is required. " "Example: postgresql://username:password@localhost:5432/dbname" ) return self._database_url @database_url.setter def database_url(self, value: str): """允许在测试中设置数据库 URL""" self._database_url = value def log_startup_warnings(self) -> None: """ 记录启动时的安全警告 这个方法应该在 logger 初始化后调用 """ from src.core.logger import logger # 连接池配置警告 if hasattr(self, "_pool_config_warning") and self._pool_config_warning: logger.warning(self._pool_config_warning) # TTFB 超时配置警告 if hasattr(self, "_ttfb_config_warning") and self._ttfb_config_warning: logger.warning(self._ttfb_config_warning) # 管理员密码检查（必须在环境变量中设置） if hasattr(self, "_missing_admin_password") and self._missing_admin_password: logger.error("必须设置 ADMIN_PASSWORD 环境变量！") raise ValueError("ADMIN_PASSWORD environment variable must be set!") # JWT 密钥警告 if not self.jwt_secret_key: if self.environment == "production": logger.error( "生产环境未设置 JWT_SECRET_KEY! 这是严重的安全漏洞。" "使用 'python generate_keys.py' 生成安全密钥。" ) else: logger.warning("JWT_SECRET_KEY 未设置，将使用默认密钥（仅限开发环境）") # 加密密钥警告 if not self.encryption_key and self.environment != "production": logger.warning( "ENCRYPTION_KEY 未设置，使用开发环境默认密钥。生产环境必须设置。" ) # CORS 配置警告（生产环境） if self.environment == "production" and not self.cors_origins: logger.warning("生产环境 CORS 未配置，前端将无法访问 API。请设置 CORS_ORIGINS。") def validate_security_config(self) -> list[str]: """ 验证安全配置，返回错误列表 生产环境会阻止启动，开发环境仅警告 Returns: 错误消息列表（空列表表示验证通过） """ errors: list[str] = [] if self.environment == "production": # 生产环境必须设置 JWT 密钥 if not self.jwt_secret_key: errors.append( "JWT_SECRET_KEY must be set in production. " "Use 'python generate_keys.py' to generate a secure key." ) elif len(self.jwt_secret_key) < 32: errors.append("JWT_SECRET_KEY must be at least 32 characters in production.") # 生产环境必须设置加密密钥 if not self.encryption_key: errors.append( "ENCRYPTION_KEY must be set in production. " "Use 'python generate_keys.py' to generate a secure key." ) return errors def __repr__(self): """配置信息字符串表示""" return f""" Configuration: Server: {self.host}:{self.port} Log Level: {self.log_level} Environment: {self.environment} """ # 创建全局配置实例 config = Config() # 在调试模式下记录配置（延迟到日志系统初始化后） # 这个配置信息会在应用启动时通过日志系统输出