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- 方案文档: AVCC 体系建设、IPTV TCS 需求(0-req)/PRD(1-prd)/任务(2-task)/二三四期任务 - tcs-iptv: Go 后端(哈希SDK/MA码生成/可信数据空间mock/业务编排/HTTP API+HMAC鉴权) - web-console: React+AntD 监管大屏(角色工作台/全流程演示/监管片库) - 一剧一码+集级哈希, 集级下架/恢复, 全栈测试通过
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# 第八章 核心业务时序图与状态机设计
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> 版本：V1.0
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> 基于文档：《AIGC-Hub智视码(AVCC)体系建设方案 V2.0》
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本章主要面向研发团队，提供核心业务场景的交互时序图（Sequence Diagram）以及核心实体的状态机（State Machine）定义，支持开发阶段的接口对接与流程编码。
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## 8.1 核心业务时序图
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### 8.1.1 赋码全链路时序图（含审核与上链）
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描述从创作者提交申请，到完成 AI 预审、版权上链并最终签发 AVCC 证书的全过程。
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```mermaid
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sequenceDiagram
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autonumber
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actor Creator as 创作者(工作台)
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participant CodeSvc as 赋码引擎(CodeSvc)
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participant Kafka as 消息队列(Kafka)
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participant ReviewSvc as 审核引擎(ReviewSvc)
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participant ChainSvc as 版权链引擎(ChainSvc)
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participant DB as 主数据库(PG)
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Creator->>CodeSvc: 1. 提交赋码申请(视频+版权材料)
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CodeSvc->>CodeSvc: 2. 预检(重复/黑名单/材料完整性)
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CodeSvc->>DB: 3. 创建赋码记录(status=pre_checking)
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CodeSvc-->>Creator: 4. 返回受理成功(202 Accepted)
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CodeSvc->>Kafka: 5. 发布事件[topic.avcc.apply.created]
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Kafka-->>ReviewSvc: 6. 消费事件，创建审核任务
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ReviewSvc->>DB: 7. 更新状态(status=ai_reviewing)
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rect rgb(240, 248, 255)
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Note over ReviewSvc: 执行 AI 多模态审核
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ReviewSvc->>ReviewSvc: 切片、多模型并行推理、融合决策
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end
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ReviewSvc->>DB: 8. 保存审核报告(review_reports)
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ReviewSvc->>Kafka: 9. 发布事件[topic.review.task.finished]
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Kafka-->>ChainSvc: 10. 消费事件，准备上链
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ChainSvc->>ChainSvc: 11. 调用智能合约 RegisterCopyright
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ChainSvc->>DB: 12. 保存链交易记录(chain_records)
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ChainSvc->>Kafka: 13. 发布事件[topic.chain.tx.confirmed]
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Kafka-->>CodeSvc: 14. 消费上链成功事件
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CodeSvc->>CodeSvc: 15. 执行 GenerateAVCC 算法生成六段式编码
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CodeSvc->>DB: 16. 更新赋码记录(status=approved, 填入AVCC)
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Creator->>CodeSvc: 17. 轮询/查询进度
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CodeSvc-->>Creator: 18. 返回 AVCC 证书信息
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```
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### 8.1.2 跨平台解析与鉴权时序图
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描述第三方平台在分发作品前，如何通过 MA 网关验证流通权限。
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```mermaid
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sequenceDiagram
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autonumber
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participant App as 平台客户端(App)
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participant Platform as 平台后端
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participant Gateway as MA网关(Gateway)
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participant Redis as 缓存(Redis)
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participant ZIIOT as MA全球根系统
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App->>Platform: 1. 请求播放/分发某视频(附带AVCC)
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Platform->>Gateway: 2. POST /api/v1/avcc/parse (附带API Key)
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Gateway->>Gateway: 3. API Key 鉴权与限流检查
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Gateway->>Redis: 4. 查询 AVCC 缓存
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alt 缓存未命中
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Gateway->>ZIIOT: 5. 调用根解析接口(可选, 严格模式)
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ZIIOT-->>Gateway: 6. 返回根解析验证结果
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Gateway->>Gateway: 7. 计算流通权限(如 P类/G类)
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Gateway->>Redis: 8. 写入解析结果缓存(TTL=1h)
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end
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Gateway-->>Platform: 9. 返回解析结果与 circulation_rights
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alt 权限校验通过
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Platform-->>App: 10. 允许播放，下发视频流
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else 权限校验失败(如：O类跨平台)
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Platform-->>App: 11. 拒绝播放，下架处理
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end
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```
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### 8.1.3 跨平台播放分账时序图
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描述播放行为如何转化为链上的分账清算记录。
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```mermaid
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sequenceDiagram
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autonumber
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participant Platform as 平台后端
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participant Gateway as 广电云网关
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participant ClickHouse as 时序数据库
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participant Settlement as 清算引擎
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participant ChainSvc as 智能合约(联盟链)
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Platform->>Gateway: 1. 批量回传播放数据(Event: play)
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Gateway->>Kafka: 2. 投递到[topic.playback.event]
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Kafka-->>ClickHouse: 3. 消费入库，实时聚合
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loop 每日/每月定时调度
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Settlement->>ClickHouse: 4. 提取周期内各 AVCC 播放与收益汇总
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Settlement->>ChainSvc: 5. 触发合约 ExecuteSettlement
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ChainSvc->>ChainSvc: 6. 链上按比例分配(创作者/模型/IP/平台)
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ChainSvc-->>Settlement: 7. 返回链上交易回执(tx_hash)
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Settlement->>Settlement: 8. 更新 PostgreSQL(settlement_records)
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end
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```
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## 8.2 核心状态机定义
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### 8.2.1 审核状态机 (`review_status`)
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控制作品在赋码审批流程中的流转。
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> pending: 提交申请
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pending --> pre_checking: 开始预检
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pre_checking --> ai_reviewing: 预检通过
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pre_checking --> rejected: 预检失败(重复/黑名单)
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ai_reviewing --> human_reviewing: 需人工复核(P类/合规边缘)
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ai_reviewing --> approved: AI秒批通过(O类/合规高分)
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ai_reviewing --> rejected: AI判定违规且不可修改
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human_reviewing --> approved: 人工终审通过
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human_reviewing --> rejected: 人工终审驳回
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approved --> revoked: 事后发现侵权/违规(吊销)
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rejected --> [*]
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revoked --> [*]
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```
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**状态流转说明：**
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- `pending` -> `pre_checking`：赋码引擎 (`code-pre-check`) 执行
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- `pre_checking` -> `ai_reviewing`：触发 Kafka 消息交由审核引擎执行
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- `ai_reviewing` -> `human_reviewing`：融合决策层判定 `suggested_level=P` 或置信度处于边缘区间时触发
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- `approved`：触发生成 AVCC 和上链操作
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### 8.2.2 流通状态机 (`circulation_status`)
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控制已赋码作品在全网的合法流通权限。
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> active: 获得AVCC证书
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active --> suspended: 收到侵权投诉/配合调查
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suspended --> active: 调查澄清，恢复流通
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active --> revoked: 严重违规/黑名单/伪造授权
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suspended --> revoked: 侵权坐实
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active --> expired: 网标有效期结束
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expired --> active: 续期申请通过
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revoked --> [*]: 永久失效，MA根节点同步注销
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```
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**触发机制：**
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- `active` -> `suspended`：由管理后台运营人员手工触发（对应 API `/api/v1/avcc/suspend`）
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- `active` -> `expired`：定时任务每日扫描 `expires_at` 字段自动触发
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- `active` -> `revoked`：广电总局下发黑名单指令，或 ZIIOT 根节点触发码资源回收
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## 8.3 并发与异常处理策略
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### 8.3.1 分布式锁（防止并发重复赋码）
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在 `CodeSvc` 分配 MA 码段时，必须加锁：
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- **锁 Key**：`lock:allocate:{platform_node}`
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- **机制**：Redis Redlock，持有锁期间从数据库/缓存中原子性获取最大序列号并 +1，生成完毕后释放锁。
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### 8.3.2 失败补偿与 Saga 模式
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针对图 8.1.1 中的长事务（跨越 Code, Review, Chain），采用 **基于事件的 Saga 模式**：
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- 如果步骤 10-13（版权上链）失败，Kafka 会基于死信队列（DLQ）重试 3 次。
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- 若 3 次均失败，触发**补偿事务**：`ChainSvc` 发布 `topic.chain.tx.failed`，`CodeSvc` 消费后将 `review_status` 置为 `failed`，并通知创作者重新提交。
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### 8.3.3 幂等性设计
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- 所有涉及到数据库更新（状态流转）的 Kafka 消费者，必须检查记录的 `version` 或当前状态。
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- 例如：`UPDATE avcc_records SET status = 'approved' WHERE id = ? AND status = 'human_reviewing'`，避免重复消费导致状态错乱。
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