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PDF-Extract-Kit部署指南：灾备方案设计详解

1. 引言

1.1 技术背景与业务需求

在现代企业文档处理流程中，PDF作为标准格式广泛应用于合同、报告、论文等关键资料的存储与传输。然而，随着数据量激增和系统复杂度提升，单一节点运行的PDF智能提取工具面临高可用性挑战——一旦服务中断或硬件故障，将导致重要文档处理任务停滞，影响业务连续性。

PDF-Extract-Kit是由开发者“科哥”基于YOLO、PaddleOCR等AI模型构建的一套开源PDF智能提取工具箱，支持布局检测、公式识别、表格解析、OCR文字提取等多项功能。其WebUI界面友好，适用于科研、教育、金融等多个领域。但当前默认部署方式为单机运行（localhost:7860），缺乏容灾机制，在生产环境中存在明显风险。

1.2 灾备设计的核心价值

本文聚焦于PDF-Extract-Kit的灾备方案设计与工程实践，旨在解决以下问题： - 单点故障导致服务不可用 - 数据丢失风险（如输出结果未持久化） - 高并发场景下的性能瓶颈

通过引入容器化部署、负载均衡、自动恢复机制和异地备份策略，构建一个具备高可用、可扩展、易维护特性的PDF处理平台，确保即使主节点宕机，系统仍能无缝切换并持续提供服务。

2. 系统架构与灾备设计原则

2.1 整体架构设计

灾备系统的整体架构采用“双活+冷备”混合模式，包含三个核心层级：

[客户端] ↓ [负载均衡层] → Nginx + Keepalived（主从热备） ↓ [应用服务层] → Docker容器集群（主节点 + 备用节点） ↓ [数据存储层] → NFS共享存储 + 定时快照备份

架构优势：

• 双活节点：两个PDF-Extract-Kit实例并行运行，分担请求压力
• 自动切换：当主节点异常时，流量自动切至备用节点
• 数据一致：所有输出写入共享存储，避免数据分裂
• 快速恢复：结合Docker镜像与自动化脚本实现分钟级重建

2.2 灾备设计四大原则

3. 灾备部署实战步骤

3.1 环境准备与基础配置

节点规划

前置条件

• 所有节点安装Docker和Docker Compose
• 内网互通且时间同步（NTP）
• Git已安装用于拉取项目代码

# 示例：安装Docker（Ubuntu） sudo apt update && sudo apt install -y docker.io docker-compose sudo systemctl enable docker --now

3.2 构建PDF-Extract-Kit容器镜像

为保证环境一致性，需将PDF-Extract-Kit打包为Docker镜像。

# Dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY . . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \ && pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu EXPOSE 7860 CMD ["python", "webui/app.py"]

构建并推送至私有仓库（可选）：

docker build -t pdf-extract-kit:v1.0 . docker tag pdf-extract-kit:v1.0 registry.local/pdf-extract-kit:v1.0 docker push registry.local/pdf-extract-kit:v1.0

3.3 部署双节点应用服务

使用docker-compose.yml定义双节点服务：

# docker-compose.yml version: '3.8' services: pdf-extract: image: pdf-extract-kit:v1.0 container_name: pdf-extract-${HOSTNAME} ports: - "7860" volumes: - /shared/outputs:/app/outputs - ./logs:/app/logs restart: unless-stopped environment: - HOST=0.0.0.0 - PORT=7860

分别在node-master和node-backup上启动服务：

# 在主节点执行 docker-compose up -d # 在备用节点同样操作 docker-compose up -d

✅验证服务状态

访问http://192.168.1.10:7860和http://192.168.1.11:7860，确认WebUI正常加载。

3.4 配置NFS共享存储

确保两节点输出目录一致，防止数据错乱。

在nfs-server上配置：

sudo apt install -y nfs-kernel-server sudo mkdir -p /export/outputs echo '/export/outputs 192.168.1.0/24(rw,sync,no_subtree_check)' >> /etc/exports sudo exportfs -a sudo systemctl restart nfs-kernel-server

在node-master和node-backup挂载：

sudo apt install -y nfs-common sudo mkdir -p /shared/outputs sudo mount 192.168.1.30:/export/outputs /shared/outputs

📌建议添加到/etc/fstab实现开机自动挂载

3.5 搭建Nginx + Keepalived负载均衡

Nginx反向代理配置

# /etc/nginx/conf.d/pdf-extract.conf upstream pdf_backend { server 192.168.1.10:7860; server 192.168.1.11:7860; keepalive 32; } server { listen 80; server_name pdf.extract.kit; location / { proxy_pass http://pdf_backend; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Connection ""; } }

Keepalived实现VIP漂移

主LB节点（lb-node）配置：

# /etc/keepalived/keepalived.conf vrrp_instance VI_1 { state MASTER interface eth0 virtual_router_id 51 priority 100 advert_int 1 authentication { auth_type PASS auth_pass 1111 } virtual_ipaddress { 192.168.1.100 } }

备用LB节点（假设存在）配置priority 90即可。

启动服务：

sudo systemctl start nginx keepalived sudo systemctl enable nginx keepalived

✅最终访问入口：http://192.168.1.100

4. 自动化监控与故障恢复

4.1 健康检查脚本

定期检测主节点状态，发现异常则触发告警或重启。

# health_check.py import requests import subprocess import logging logging.basicConfig(filename='/app/logs/health.log', level=logging.INFO) def check_service(ip, port=7860): try: r = requests.get(f"http://{ip}:{port}", timeout=5) return r.status_code == 200 except: return False if __name__ == "__main__": if not check_service("192.168.1.10"): logging.error("主节点失联，尝试重启容器") subprocess.run(["docker", "restart", "pdf-extract-node-master"])

加入crontab每分钟执行：

* * * * * python /app/health_check.py >> /var/log/health.log 2>&1

4.2 日志集中管理

使用ELK或轻量级方案Filebeat收集日志：

# filebeat.yml filebeat.inputs: - type: log paths: - /app/logs/*.log output.elasticsearch: hosts: ["es-server:9200"] index: "pdf-extract-logs-%{+yyyy.MM.dd}"

便于事后审计与问题追溯。

5. 数据备份与恢复策略

5.1 输出数据定时快照

利用rsync+cron每日凌晨备份：

# backup.sh #!/bin/bash DATE=$(date +%Y%m%d) DEST="/backup/pdf-extract/$DATE" mkdir -p $DEST rsync -av /shared/outputs/ $DEST/ # 保留最近7天 find /backup/pdf-extract -type d -mtime +7 -exec rm -rf {} \;

配合crontab：

0 2 * * * /bin/bash /root/backup.sh

5.2 灾难恢复流程

当发生严重故障（如磁盘损坏）时，按以下步骤恢复：

1. 停止原服务
   bash docker-compose down

2. 挂载最新备份数据
   bash rsync -av /backup/pdf-extract/latest/ /shared/outputs/

3. 重新部署容器
   bash docker-compose up -d

4. 验证服务可达性
   浏览器访问VIP地址，上传测试文件验证全流程。

6. 总结

6.1 方案核心价值回顾

本文围绕PDF-Extract-Kit的实际应用场景，提出了一套完整的灾备部署方案，实现了： -高可用性：通过双节点+负载均衡消除单点故障 -数据安全：NFS共享存储+定时快照保障数据不丢失 -快速恢复：健康检查+自动化脚本实现分钟级故障响应 -低成本落地：纯开源技术栈，无需额外采购商业产品

6.2 最佳实践建议

1. 定期演练灾备流程：每季度模拟一次主节点宕机，检验切换时效
2. 限制外部访问权限：仅允许内网IP访问7860端口，增强安全性
3. 启用HTTPS加密通信：在Nginx层配置SSL证书，保护传输数据
4. 监控资源使用情况：对CPU、内存、GPU利用率设置阈值告警

该方案不仅适用于PDF-Extract-Kit，也可推广至其他AI推理类Web服务的生产环境部署，是中小型团队迈向稳定可靠AI工程化的关键一步。

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