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分页总数（#5）： - get_all_tasks 的 total 原为 len(flat_tasks)（当前页条数），移动端 「我的任务」用 tasks.length < total 判断 hasMore，首页满员时恒为 false，列表永远停在第一页 20 条。改为独立 COUNT 查询（与 notifications.py 已有写法保持一致）。 可观测性（#9）： - 新增 core/logging.py：单行 JSON 结构化日志 + request_id/user 上下文 注入；零第三方依赖；接管 uvicorn 自带 handler 避免格式绕过。 - 新增 core/middleware.py：RequestContextMiddleware 生成/透传 X-Request-ID 并回写响应头，输出含耗时/用户的结构化访问日志。 - 新增 core/health.py：拆分存活/就绪探针。/health/live 不触依赖； /health/ready 探主库，不可用返回 503；MOM 挂掉仅降级不摘流量。 - main.py：全局异常处理器只把堆栈写日志，响应体仅回 request_id； 接入可选 Sentry（未装 SDK 时静默跳过）。 - auth_service：解析 Token 后写入 user 上下文，日志自动带操作人。 注：异常处理器由 ServerErrorMiddleware 调用，此时 contextvar 已被重置， 故 request_id 同时写入 request.state（由 ASGI scope 承载）再读取。 已用 TestClient 验证：探针状态码/检查项、X-Request-ID 透传与生成、 500 响应携带可对账的 request_id 且不泄露堆栈。
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3.5 KiB
Python
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3.5 KiB
Python
"""结构化日志 — 单行 JSON 输出 + 请求上下文注入
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设计要点：
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1. 零第三方依赖，只用 stdlib（logging + json + contextvars）。
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2. 业务代码通过 `extra={"extra_fields": {...}}` 附加结构化字段，
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不要把可检索的字段拼进 msg 字符串 —— 拼进去就只能靠正则捞了。
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3. request_id / user 走 contextvar。contextvar 在 asyncio 下按任务隔离，
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并发请求之间不会串号；由 RequestContextMiddleware 与 get_current_user 写入。
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import logging
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import sys
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from contextvars import ContextVar
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from datetime import datetime, timezone
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# 请求级上下文
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request_id_var: ContextVar[str | None] = ContextVar("request_id", default=None)
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user_var: ContextVar[str | None] = ContextVar("user", default=None)
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class _ContextFilter(logging.Filter):
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"""把 contextvar 注入每条 record，使 JSON 自带 request_id / user"""
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def filter(self, record: logging.LogRecord) -> bool:
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record.request_id = request_id_var.get()
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record.user = user_var.get()
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return True
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class JsonFormatter(logging.Formatter):
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"""单行 JSON — 便于 Loki / ELK / CloudWatch 直接解析，无需正则"""
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def format(self, record: logging.LogRecord) -> str:
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payload: dict = {
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"ts": datetime.fromtimestamp(record.created, timezone.utc).isoformat(),
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"level": record.levelname,
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"logger": record.name,
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"msg": record.getMessage(),
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}
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if getattr(record, "request_id", None):
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payload["request_id"] = record.request_id
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if getattr(record, "user", None):
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payload["user"] = record.user
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payload.update(getattr(record, "extra_fields", None) or {})
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if record.exc_info:
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payload["exc"] = self.formatException(record.exc_info)
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return json.dumps(payload, ensure_ascii=False, default=str)
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class TextFormatter(logging.Formatter):
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"""本地开发可读格式（LOG_JSON=false 时启用）"""
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def format(self, record: logging.LogRecord) -> str:
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line = (
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f"{self.formatTime(record, '%H:%M:%S')} "
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f"{record.levelname:<5} {record.name} - {record.getMessage()}"
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)
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extras = getattr(record, "extra_fields", None)
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if extras:
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line += " | " + " ".join(f"{k}={v}" for k, v in extras.items())
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if record.exc_info:
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line += "\n" + self.formatException(record.exc_info)
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return line
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def setup_logging(level: str = "INFO", json_output: bool = True) -> None:
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"""配置根 logger。必须在应用启动前调用一次。"""
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handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
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handler.setFormatter(JsonFormatter() if json_output else TextFormatter())
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handler.addFilter(_ContextFilter())
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root = logging.getLogger()
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# 清空既有 handler：uvicorn --reload / 多 worker 下模块可能被重复导入，
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# 不清会看到每条日志打印 N 遍
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root.handlers.clear()
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root.addHandler(handler)
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root.setLevel(level.upper())
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# uvicorn 自带 handler 会绕过上面的 formatter，必须清掉并让它向根传播
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for name in ("uvicorn", "uvicorn.error", "uvicorn.access"):
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lg = logging.getLogger(name)
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lg.handlers.clear()
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lg.propagate = True
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# 访问日志统一由 RequestContextMiddleware 输出（含耗时 / 用户 / request_id），
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# 故关闭 uvicorn 自带的访问日志，避免重复
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logging.getLogger("uvicorn.access").disabled = True
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