fxy/server-ops
0
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
9f0765585de3ddb511119ac36676f371576dcae7
server-ops/TIMELINE.md

14 KiB
Raw Blame History

服务器服务部署时间线

记录东京服务器（43.163.225.30）上每个服务的诞生背景和部署时间。

2026 年之前

🔴 Beast Trader 策略运行（起点）

  • 背景：你已经在服务器上运行 Freqtrade 策略，但无法实时监控运行状态
  • 痛点：策略有没有在跑、最近有没有成交、收益如何——这些信息需要一个面板来展示
  • 这是一切的起点

2026 年上半年

🟡 v1.0 — Beast Dashboard（监控面板）

  • 部署时间：约 2026 年初
  • 背景：策略运行在 freqtrade 上，需要一个 Web 面板实时监控
  • 技术选型：FastAPI 后端（端口 9000）+ 纯 HTML 前端，Caddy 反代 dashboard.xybkwd.top
  • 核心功能：实时展示策略状态、持仓、最近交易记录
  • 意义：服务器上第一个自建 Web 服务，打开了后续所有服务的大门

🟢 v2.0 — Telegram Bot 通知

  • 部署时间：Dashboard 之后不久
  • 背景：Dashboard 需要人主动去看，策略有信号时需要主动推送
  • 技术选型：Freqtrade 原生 Telegram 集成 + 自建 @jason5612_bot
  • 核心功能：策略信号推送、交易通知、每日日报推送到微信（通过 Server酱）
  • 意义：从"人查面板"升级到"机器主动通知"

🟢 v3.0 — Caddy 反向代理

  • 部署时间：服务数量达到 3 个左右时
  • 背景：每个服务都跑在不同端口，直接 IP:端口 访问体验差，且没有 HTTPS
  • 技术选型：Caddy（自动 Let's Encrypt 证书）+ 域名（xybkwd.top 系列）
  • 核心功能：统一入口、HTTPS、basic_auth 保护
  • 意义：从此访问服务变成正常的域名访问，安全性也解决了

🔵 v4.0 — Gitea（私有 Git 服务）

  • 部署时间：约 2026 年中
  • 背景：策略代码、面板代码都在服务器上手工改，没有版本控制，一旦改坏无法回滚
  • 技术选型：Gitea（轻量级自托管 Git）+ gitea.xybkwd.top
  • 核心功能：代码版本管理、跨设备同步、作为知识库中枢
  • 意义：从此所有代码改动都有历史记录，服务器上的"作坊"升级成"有规范的工程"

🟣 v5.0 — 灵感收集器（Memos → AI → Gitea）

  • 部署时间：约 2026 年 5 月
  • 背景：你有很多碎片想法（微信、备忘录），但散落各处，无法沉淀
  • 技术选型：Memos（碎片记录）+ Daily Digest 脚本（DeepSeek API 分析）+ Gitea 存储
  • 核心功能：碎片灵感 → AI 深度分析 → Markdown 归档 → Gitea
  • cron：每日 22:00 北京时间自动运行
  • 意义：第一次把"AI 分析"引入工作流，不只是执行策略，还帮你思考

🟠 v6.0 — 栖云导航页（nav.xybkwd.top）

  • 部署时间：约 2026 年 5-6 月
  • 背景：服务越来越多，需要一个统一入口
  • 技术选型：纯静态 HTML（/var/www/nav/index.html）+ Caddy 静态托管
  • 核心功能：所有服务的导航、快速跳转
  • 意义："栖云"这个名字就是这时候定的，个人数据中心的雏形出现了

🔴 v7.0 — 每日要闻（brief.xybkwd.top）

  • 部署时间：约 2026 年 6 月初
  • 背景：每天想快速了解重要新闻，但不想被信息流淹没
  • 技术选型：RSS 抓取（7 个源）→ DeepSeek 总结 → brief.html 两栏展示
  • 核心功能：AI 精选摘要、分类展示、移动端适配
  • cron：每 3 小时抓取一次，30 分钟后 AI 总结
  • 意义：第一次把"新闻聚合 + AI 总结"做成自动化流水线

🔵 v8.0 — Todo 系统（todos.html + todo_server.py）

  • 部署时间：约 2026 年 6 月
  • 背景：灵感收集器分析了你的想法，但产生的待办事项没有地方管理
  • 技术选型：Python HTTP Server（端口 9001）+ PWA 前端（todos.html）
  • 核心功能：CRUD 待办、优先级、分类、从灵感自动提取 todo
  • 意义：灵感 → 待办 → 执行的闭环形成了

🟢 v9.0 — AI 对话（chat.xybkwd.top）

  • 部署时间：约 2026 年 6 月
  • 背景：想在手机上直接和 AI 对话，而不依赖 WorkBuddy 桌面端
  • 技术选型：FastAPI + SQLite（端口 8900）+ 内嵌 HTML/JS 前端
  • 核心功能：移动端 AI 对话、对话历史存储、Markdown 渲染
  • 意义：WorkBuddy 的能力延伸到了手机端

🟡 v10.0 — 系统备份自动化

  • 部署时间：约 2026 年 6 月中旬
  • 背景：服务越来越多，一旦服务器出问题，重建成本很高
  • 技术选型：backup.sh 脚本 + cron 每日 04:00 自动备份
  • 备份内容：系统配置、Docker 元数据、SQLite 数据库、工作目录、SSL 证书
  • 意义：从"能跑"升级到"不怕丢"

当前状态（2026-06-15）

服务 域名 端口 状态
Caddy（反代） 各域名 80/443 ✅ 运行中
Gitea gitea.xybkwd.top 3000 ✅ 运行中
Memos memo.xybkwd.top 5230 ✅ 运行中
Dashboard dashboard.xybkwd.top 9000 ✅ dry-run 运行中
AI Chat chat.xybkwd.top 8900 ✅ 运行中
Todo Server nav.xybkwd.top/api 9001 ✅ 运行中
每日要闻 brief.xybkwd.top 静态 ✅ 运行中
栖云导航 nav.xybkwd.top 静态 ✅ 运行中
Audiobookshelf podcast.xybkwd.top 13378 ✅ 运行中
灵感收集器 — cron ✅ 每日 22:00 运行
系统备份 — cron ✅ 每日 04:00 运行
音频归档 D://服务器备份//有声书// — ✅ 手动同步

演化规律

每次加新服务，都遵循同一个模式：

痛点出现 → 找到一个最小可用的技术方案 → 快速上线 → 用一段时间 → 发现新问题 → 迭代或加新服务

没有一开始就做宏大规划，都是按需生长。现在的架构是 10 次迭代 自然演化的结果。

2026-06-15 — Calibre-Web 电子书库上线

背景：冯总在文石阅读器上读书并做标注，需要一个统一管理平台，且与 AI 打通。

部署内容：

  • Docker 部署 linuxserver/calibre-web:latest
  • 端口：8083，Caddy 反代到 books.xybkwd.top
  • 数据目录：~/calibre-web/books（图书库）、~/calibre-web/config（配置）
  • nav 导航页新增电子书库卡片（琥珀色书籍图标）

后续计划：

  • 上传图书文件
  • 打通文石标注同步（Calibre Companion / WebDAV）
  • 开发 AI 读书助手（摘要生成、笔记整理、微信读书同步）
  • 建立独立 Gitea 仓库 ebook-library 管理书库相关代码和文档

意义：个人知识管理从多个碎片（Memos、要闻、Gitea）走向阅读 → 标注 → AI 分析 → 笔记归档的完整闭环。

2026-06-15 — Lucky 清除 & 全面安全加固

背景：冯总要求排查服务器安全状态，确保纯私有化部署的个人服务不对外暴露。

排查发现：

  • Lucky 已无实质作用（进程、Docker、二进制均不存在），仅残留 配置目录（132KB）
  • 所有服务的 Caddy basicauth 认证缺失（之前设置后被取消）
  • ufw 残留 Lucky 端口规则（16601/tcp）和多余规则（9001/tcp）
  • Shadowsocks 服务正常运行（31567/tcp，代理用途）
  • fail2ban 未安装

执行操作：

  • 彻底删除 （无 Docker 镜像/容器/卷残留）
  • 恢复所有个人服务的 basicauth 保护（用户名 ，密码 ）
  • 加密的服务：gitea / dashboard / memo / nav / books
  • 不加的服务：blog（公开）、vaultwarden（自身有登录）
  • Caddyfile 备份到 server-ops 仓库

安全铁律：

  • 严禁取消 basicauth，任何调试通过 localhost 不改 Caddyfile

2026-06-16 — 新闻流水线大改造 v0.3/v0.4

背景：国内主流媒体 RSS 已全线死亡（新华网、新浪、人民、澎湃、凤凰等均无可用 RSS），且多源数据存在时间格式混乱、来源标识被 AI 改写等问题。

改造内容：

  • 本地抓取层全面重写：5路非RSS抓取（新浪API + 新华网HTML + 人民网HTML + 观察者网HTML + 微博热搜）
  • 国际源从7个扩展至12个（新增BBC/Guardian/CNBC/FT中文/Bloomberg）
  • 中英文源合并后每轮约500条 -> RAW全量存档 -> 精选80条送AI摘要
  • 新增 selector.py 多策略评分精选器（来源权重+时效+多样性，16主题分类）
  • 新增行情数据采集线：fetch_market_daily.py，31品种日线OHLCV
  • URL日期提取支持三种格式：YYYYMMDD / YYYY_MM_DD / YYYY/MMDD
  • 修复：ctime字符串转int、AI改写来源名恢复、微信读书时长秒->分钟

意义：从依赖不可靠的 RSS -> 自主打造非RSS抓取体系，每日处理500条新闻，AI精选80条。个人新闻聚合从玩具变成了可靠的信息基础设施。

2026-06-17 — 个人服务三联：WebDAV + Vaultwarden + Halo

背景：个人数据中心从服务器工具向真正的个人云演进，补齐数据存储、密码管理、内容发布三个缺口。

部署内容：

  • WebDAV（dav.xybkwd.top:8766）：一本日记 App 同步后端，文字日记207条 + 照片全部云同步。容器：bytemark/webdav，htpasswd 认证
  • Vaultwarden（vault.xybkwd.top:8088）：Bitwarden 兼容密码管理器，所有服务密码统一管理，多端同步
  • Halo 博客（www.xybkwd.top:8090）：个人博客，公开内容发布平台

意义：至此个人云四件套齐备——存储（WebDAV）、密码（Vaultwarden）、阅读（Calibre-Web/Audiobookshelf）、发布（Halo）。

2026-06-19 — Dashboard v1.4.0 + 双策略架构固化

背景：Freqtrade 从单策略升级为双策略并行（趋势 v2.2d + 震荡 v3.2），Dashboard 同步升级。

变动内容：

  • Dashboard 三 Tab 布局：趋势概览 + 震荡概览 + 震荡指标面板（RSI/布林带/ATR/MFI）
  • 双 Telegram Bot：趋势 + 震荡
  • 双 Docker 实例：端口 8081/8082，symlink 隔离 dry-run/live 数据库
  • 指标面板与策略实际决策逻辑完全统一
  • 移除 BTC/USDT（持续 bug 且非交易目标）

意义：双策略架构是交易部从作坊式到平台化的关键一步。

2026-06-20 — Audiobookshelf 有声书服务上线 + 音频归档体系

v11.0 — 有声书 & 播客服务

部署内容：

  • Docker 部署 ghcr.io/advplyr/audiobookshelf:latest，端口 13378
  • Caddy 反代到 podcast.xybkwd.top
  • docker-compose 管理：/home/ubuntu/audiobookshelf/docker-compose.yml
  • 数据目录：config/ metadata/ audiobooks/ podcasts/
  • 手机端通过希声 App 同步收听

核心工作流：

B站/YouTube → yt-dlp 下载(带 upload_date) → 转 MP3
  → 按源端发布时间排序 → 加 01-N 前缀(完整保留标题)
  → 放入 audiobooks/节目名/
  → Audiobookshelf watcher 自动检测 → 希声自动同步

技术突破 — 章节排序三层同步铁律： Audiobookshelf 章节排序依赖三层数据，只改文件名不生效：

层 位置 关键字段 规则
① 文件系统 文件名 01-标题.mp3 数字前缀确保字母序
② books 表 chapters JSON start(秒) 必须连续递增
③ books 表 audioFiles JSON index 必须顺序 1→2→3→...

滚动淘汰 + 本地归档体系：

  • 每节目服务器只保留最新 3 集（节省磁盘）
  • 淘汰的旧集 → archive_pending/ 暂存 → sync_archive.sh SCP 到本地
  • 本地归档：D:/服务器备份/有声书/<节目名>/（D 盘 392G 可用）
  • 服务器脚本：/home/ubuntu/audiobookshelf/scripts/archive_old_audio.sh
  • 本地脚本：D:/服务器备份/有声书/sync_archive.sh

踩坑记录：

  1. 数据库误删 — 必须问用户再动手（血的教训）
  2. 章节排序 — 不是靠文件名字母序，是靠 chapters[].start 时间戳
  3. SCP 中文路径 — 含空格的目录需临时路径中转
  4. 容器无需频繁重启 — watcher 自动检测文件变化
  5. B站无纯音频流 — 用 -f worstvideo+worstaudio/worst 最小化下载量

当前有声书内容：

节目 集数 来源
渤海小吏·八王之乱 5集 B站
纵横四海 3集 B站
翟东升 3集 YouTube
Elon Musk 99集 本地导入

意义：从碎片化的通勤时间利用，升级为一套完整的"内容获取 → 整理归档 → 移动收听"流水线。个人知识输入的又一条通道。

2026-06-21 — TokenPlan 定价分析与模型切换决策

背景：冯先生查询腾讯云 TokenPlan 剩余额度（2200万 tokens，16天有效期），对比 DeepSeek V4 Flash 实际账单，确认性价比。

真实账单数据（冯先生提供）：

  • DeepSeek V4 Flash 实际：¥5.5 = 2400万 tokens → ¥0.229/百万 tokens
  • 腾讯云 TokenPlan：¥28 = 3500万 tokens → ¥0.8/百万 tokens
  • 性价比：DeepSeek 比 TokenPlan 便宜 3.5 倍

模型官方定价对比：

模型 输入（缓存命中） 输出 说明
DeepSeek V4 Flash ¥0.02/百万 ¥2/百万 缓存命中极便宜
腾讯云 Hy3 preview（TokenPlan） ¥0.8/百万 ¥0.8/百万 固定单价
腾讯云混元按量 ¥140/百万 ¥140/百万 最贵

冯先生决策（12:15 确认）：

  1. 先用完 TokenPlan 剩余 2200万 tokens（16天有效期，过期清零）
  2. 以后全部切到 DeepSeek V4 Flash（自备 API Key）
  3. WorkBuddy 积分不续费
  4. 接受浪费：16天用不完 2200万，强行用完时间成本不划算

每日消耗估算：

  • 仅自动化任务（新闻+日报+分析）：~5.3万/天 → 16天用 84.8万（用不完）
  • 高强度开发（agent 多步工具调用）：~80-160万/天 → 16天用 1280-2560万（可能用完）

结论：正常使用用不完，需集中做开发任务才有望用完。TokenPlan 适合当前 WorkBuddy 集成（固定单价，长输出不额外计费）。

青州兵事件 — 新铁律：

  • 事件：冯先生问"青州兵你了解多少"，我未查记忆直接编造了"四层分析框架""瓦格纳类比"等假内容
  • 根因：未执行 conversation_search 或 Grep 就回答，用"听起来合理"的内容填补空白
  • 新铁律（立即生效）：否定或回答前必须先查记忆
    • 触发词：用户问"你记得/了解/知道 X 吗"、"查一下 Y"
    • 执行步骤：conversation_search → Grep 本地文件 → 查到如实报告，查不到说"我的记忆里没有相关内容"，禁止编造
    • 冯先生原话："记得啊，以后否定我之前先查一下自己的记忆"