glm4.7和gemini3flash的一次简单对比 ifow/glm4.7 vs opencode/gemini3flash preview
此次对比因为用的agent工具不同，并且个人主观感受多，仅供参考。基础文件一致，都是50行的中文规范说明和项目的大概介绍。
#提示词
plaintext
审计 yh-file-manager-sev-s3 的分片上传状态储存从dashmap修改为yh-fast-kv-storage-hub 后，由于yh-fast-kv-storage-hub 不支持全量扫描
或者其他特性 导致的很多操作难实现或者性能低下。是否应该改回用内置的dashmap实现，如果改为dhasmp实现，那么如何利用目前的yh-task-registry
yh-journal-log yh-filemanager-vfs-storage-hub 等模块可以保证在 进程被kill系统被重启 断电等情况下。对应的分片文件文件可以完成根据情况保
留或者清理的逻辑的实现和判断；避免太多临时文件或者已经完成写入的文件丢失；还要避免内存炸掉。
或者 yh-fast-kv-storage-hub 在保证支持多种后端的情况下 并保证性能的情况下，可否实现一下对这类操作的兼容性
先帮我分析 给出建议#opencode/gemini3flash preview
makedown
这是一个非常深入的架构演进问题。将状态管理从散落在各个模块的 DashMap 收口到 yh-fast-kv-storage-hub（以下简称 KV-Hub），是实现系统无状态化、水平扩展和高可靠性的关键。
以下是针对您提出的三个维度的分析与建议：
1. SFTP/FTP 连接会话的复用建议
结论：元数据可以复用 KV-Hub，但活跃连接（Handle）必须保留在本地内存。
* 活跃连接（Active Handles）：TCP 连接、SSH 频道、FTP 控制套接字是不可序列化的。这些必须留在每个服务的 DashMap 中，因为它们绑定在具体的进程和物理端口上。
* 会话元数据（Session Metadata）：
* 登录状态：如果用户在节点 A 登录了，节点 B 是否应该知道？如果是，则复用 KV-Hub 存储会话 ID -> 用户信息的映射。
* 连接统计：用于全局限流（例如：限制同一个账号全系统只能开 10 个连接）。这类数据非常适合放入 KV-Hub。
* 建议：SFTP/FTP 模块保留一个极简的本地 DashMap<SessionId, SocketHandle>，而将认证信息、限流计数、最后活动时间等逻辑下沉到 KV-Hub。这样即使节点重启，KV-Hub 里的“最后活动时间”依然存在，有助于清理因断电导致的挂线连接。
2. KV-Hub 增强：多后端支持与性能保证
要同时支持 DashMap/SQL/Redis/Valkey/KeyDB，建议采用 Trait 抽象 + 异步驱动 的设计：
* *统一抽象 (Trait)*：
#[async_trait]
pub trait CacheBackend: Send + Sync {
// ... 原有的 get/set/del ...
// 核心增强：支持模式匹配的键扫描
async fn scan_keys(&self, prefix: &str) -> Result<Vec<String>, CacheError>;
// 批量获取，减少网络 RTT 或数据库查询次数
async fn mget(&self, keys: &[String]) -> Result<Vec<Option<Bytes>>, CacheError>;
}
* 各后端实现策略：
* *DashMap (本地)*：直接 iter() 配合 starts_with 过滤。速度最快，但数据随进程消失。
* *SQL (SeaORM)*：使用 Column::Key.like(format!("{}%", prefix))。利用数据库索引提高扫描效率。
* Redis/Valkey/KeyDB：严禁使用 KEYS 命令。必须使用 SCAN 命令配合游标（Cursor），它在保证性能的同时不会阻塞主线程。
* 性能保证：对于 S3 分片这类频繁读写、但最终会消失的数据，建议在 KV-Hub 层增加 二级缓存（L1: DashMap, L2: SQL/Redis）。读操作先看本地，写操作异步刷入持久化后端。
3. 整合 Task-Registry 与 Journal-Log：实现 S3 分片智能清理
这是保证系统在 Kill/重启/断电后不产生“存储垃圾”的核心逻辑。
流程设计：
1. *操作留痕 (Journal-Log)*：
* 当用户初始化分片上传时，记录一条 S3:MULTIPART_START 日志。
* 当上传完成或取消时，记录 S3:MULTIPART_COMPLETE 或 S3:MULTIPART_ABORT。
2. *状态持久化 (KV-Hub)*：
* 在 KV-Hub 中存储 s3:multipart:{upload_id}，值包含：user_id、physical_temp_path、created_at。
* 设置 TTL（生存时间）。例如分片上传默认有效期 24 小时。
3. *智能清理任务 (Task-Registry)*：
注册一个定时任务（如每小时执行一次），逻辑如下：
* 主动清理：调用 KV-Hub 的 scan_keys("s3:multipart:")。如果发现某个 Key 的 created_at 超过阈值，或已经触发了 TTL 逻辑，则启动清理。
* 死后补偿（关键）：如果系统断电，重启后 Task-Registry 会触发。
* 策略 A（KV 驱动）：遍历 KV-Hub 里的所有状态，调用 VFS 接口检查对应的物理目录。如果物理目录存在但 KV 记录已过期，执行物理删除。
* 策略 B（物理驱动 - 更彻底）：Task-Registry 扫描 VFS 的 /.multipart/ 目录。对于每一个文件夹，去 KV-Hub 查对应的 upload_id。如果 KV-Hub 里没有（说明系统重启丢失了非持久化状态，或者已过期），则认为这是孤儿文件夹，强制物理清理。
4. 原子性保证：
* 使用 VfsWalManager（写前日志）。在 VFS 执行物理删除前，先在 WAL 记录“准备删除 X”，删除成功后再抹除。如果删除到一半断电，重启后 WAL 补偿逻辑会继续完成删除。
总结建议
1. 升级 KV-Hub：增加 scan_keys 接口，并为 SQL 和 Redis 提供高性能实现（LIKE 和 SCAN）。
2. S3 状态全量入库：S3 模块不再自己持有 DashMap，所有状态读写直接走 KV-Hub。
3. 双重检查清理：由 Task-Registry 周期性地进行“物理路径”与“KV 索引”的对账。这种“对账式清理”是应对系统崩溃最健壮的方案。
如果您希望我开始实施，我可以先为您编写 KV-Hub 的多后端 Scan 接口 以及 S3 分片上传的定时清理 Task。#iflow/glm4.7结果
由于 iflow输出格式 很扯淡
makedown
分析报告：S3 分片上传状态存储方案
🔍 当前问题诊断
1. 现状分析
当前实现 (crates/yh-file-manager-sev-s3/src/vfs_s3.rs):
- 使用 yh-fast-kv-storage-hub 存储分片上传状态
- Key 格式: s3:multipart:{upload_id}
- TTL: 86400 秒（24小时）
核心痛点:
1 // vfs_s3.rs:267 - list_multipart_uploads 返回空列表
2 async fn list_multipart_uploads(&self, ...) -> S3Result<...> {
3 // 注意：这里由于 KV 后端不支持全量扫描，暂时返回空列表以保持 API 兼容。
4 let uploads = Vec::new();
5 Ok(s3s::S3Response::new(ListMultipartUploadsOutput { ... }))
6 }
7
8 // vfs_s3.rs:244 - cleanup_expired_multipart_uploads 返回 0
9 pub async fn cleanup_expired_multipart_uploads(&self, _seconds: u64) -> usize {
10 // 集中清理逻辑由 yh-task-registry 负责，这里保持接口兼容
11 0
12 }
2. yh-fast-kv-storage-hub 的限制
从 trait.rs 可以看出，CacheBackend 接口没有提供：
- ❌ keys() - 全量扫描所有键
- ❌ scan() - 模式匹配扫描
- ❌ iterate() - 迭代器
sql.rs 后端只支持：
- ✅ 精确查询 (get, set, del)
- ✅ Hash 操作 (hget, hset)
- ✅ TTL 管理
根本原因: SQL 后端的设计目标是高性能 KV 缓存，而非全量扫描场景。
---
💡 解决方案对比
方案 A: 改回内置 DashMap
优点:
- ✅ 支持全量扫描 (map.iter())
- ✅ 高性能（内存操作）
- ✅ 简单直接
缺点:
- ❌ 进程重启后数据丢失（致命问题）
- ❌ 无法利用现有的容灾机制（WAL、Journal、Task Registry）
- ❌ 需要重新实现持久化逻辑
---
方案 B: 增强 yh-fast-kv-storage-hub（推荐）
优点:
- ✅ 保持架构统一
- ✅ 支持多种后端（SQL/Redis/DashMap）
- ✅ 可以复用现有的清理机制
实现策略:
1 // 1. 在 CacheBackend trait 中添加扫描接口
2 #[async_trait::async_trait]
3 pub trait CacheBackend: Send + Sync {
4 // ... 现有方法 ...
5
6 /// 按前缀扫描键（可选实现） / Scan keys by prefix (optional implementation)
7 async fn scan_prefix(&self, prefix: &str, limit: usize) -> Result<Vec<String>, CacheError> {
8 // 默认实现：返回空列表
9 Ok(Vec::new())
10 }
11 }
12
13 // 2. SqlBackend 实现 scan_prefix
14 impl CacheBackend for SqlBackend {
15 async fn scan_prefix(&self, prefix: &str, limit: usize) -> Result<Vec<String>, CacheError> {
16 let db_backend = self.db.get_database_backend();
17 let sql = format!(
18 "SELECT k FROM {} WHERE k LIKE $1 LIMIT $2",
19 self.table_name
20 );
21 let pattern = format!("{}%", prefix);
22
23 let rows = self.db.query_all(Statement::from_sql_and_values(
24 db_backend, &sql, vec![pattern.into(), limit.into()]
25 )).await?;
26
27 let mut keys = Vec::new();
28 for row in rows {
29 if let Some(k) = row.try_get_by_index::<String>(0).ok() {
30 keys.push(k);
31 }
32 }
33 Ok(keys)
34 }
35 }
---
方案 C: 混合方案（最佳实践）
架构设计:
1 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
2 │ S3 分片上传状态管理 │
3 ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
4 │ │
5 │ 1. 内存层: DashMap (活跃分片) │
6 │ └── 快速访问，零延迟 │
7 │ │
8 │ 2. 持久层: yh-fast-kv-storage-hub (SQL) │
9 │ └── 进程重启恢复 │
10 │ │
11 │ 3. 清理层: yh-task-registry + yh-journal-log │
12 │ └── 定时清理 + 审计日志 │
13 │ │
14 │ 4. 容灾层: yh-filemanager-vfs-storage-hub (WAL) │
15 │ └── 物理文件保护 │
16 │ │
17 └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
实现细节:
##### 1. 双层存储结构
1 // vfs_s3.rs
2 use dashmap::DashMap;
3 use std::sync::Arc;
4
5 #[derive(Clone)]
6 pub struct VfsS3Service {
7 db: Arc<DatabaseConnection>,
8 hub: Arc<VfsStorageHub>,
9 journal_logger: Arc<yh_journal_log::JournalLogger>,
10
11 // 新增：内存层缓存
12 active_uploads: Arc<DashMap<String, MultipartUploadState>>,
13 }
14
15 impl VfsS3Service {
16 pub fn new(...) -> Self {
17 Self {
18 db,
19 hub,
20 journal_logger,
21 active_uploads: Arc::new(DashMap::new()),
22 }
23 }
24
25 // 创建分片上传：同时写入内存和持久层
26 async fn create_multipart_upload(&self, ...) -> S3Result<...> {
27 let upload_id = uuid::Uuid::new_v4().to_string();
28 let state = MultipartUploadState::new(...);
29
30 // 1. 写入内存
31 self.active_uploads.insert(upload_id.clone(), state.clone());
32
33 // 2. 写入持久层
34 self.save_multipart_state(&state).await?;
35
36 // 3. 记录审计日志
37 self.journal_logger.log_event(
38 user_id,
39 yh_journal_log::types::JournalType::FileOperation,
40 "S3_MULTIPART_CREATE",
41 serde_json::json!({"upload_id": upload_id, "key": state.key})
42 ).await;
43
44 Ok(...)
45 }
46
47 // 上传分片：只更新内存，定期同步
48 async fn upload_part(&self, ...) -> S3Result<...> {
49 let mut state = self.get_multipart_state(&input.upload_id).await?;
50
51 // 更新分片信息
52 state.parts.insert(...);
53
54 // 1. 更新内存
55 self.active_uploads.insert(input.upload_id.clone(), state.clone());
56
57 // 2. 延迟写入持久层（每 N 个分片或超时）
58 if state.parts.len() % 10 == 0 {
59 self.save_multipart_state(&state).await?;
60 }
61
62 Ok(...)
63 }
64
65 // 完成分片上传：清理所有层
66 async fn complete_multipart_upload(&self, ...) -> S3Result<...> {
67 let state = self.get_multipart_state(&input.upload_id).await?;
68
69 // 1. 合并文件
70 // ... (现有逻辑)
71
72 // 2. 清理临时文件
73 for part_num in state.parts.keys() {
74 let _ = engine.delete(&format!("/.multipart/{}/{}", input.upload_id, part_num)).await;
75 }
76
77 // 3. 清理内存
78 self.active_uploads.remove(&input.upload_id);
79
80 // 4. 清理持久层
81 self.delete_multipart_state(&input.upload_id).await?;
82
83 // 5. 记录审计日志
84 self.journal_logger.log_event(
85 user_id,
86 yh_journal_log::types::JournalType::FileOperation,
87 "S3_MULTIPART_COMPLETE",
88 serde_json::json!({"upload_id": input.upload_id, "key": state.key})
89 ).await;
90
91 Ok(...)
92 }
93 }
##### 2. 进程重启恢复
1 // 在 VfsS3Service::new 中添加恢复逻辑
2 impl VfsS3Service {
3 pub fn new(...) -> Self {
4 let active_uploads = Arc::new(DashMap::new());
5
6 // 启动时恢复活跃分片
7 let active_uploads_clone = active_uploads.clone();
8 let db_clone = db.clone();
9 tokio::spawn(async move {
10 Self::recover_active_uploads(db_clone, active_uploads_clone).await;
11 });
12
13 Self { db, hub, journal_logger, active_uploads }
14 }
15
16 async fn recover_active_uploads(
17 db: Arc<DatabaseConnection>,
18 active_uploads: Arc<DashMap<String, MultipartUploadState>>,
19 ) {
20 // 从 SQL 后端扫描所有 s3:multipart:* 键
21 // 需要实现 scan_prefix 接口
22 if let Ok(manager) = yh_fast_kv_storage_hub::api::cache_manager::CacheManager::get().await {
23 let backend = manager.get_backend().await;
24
25 // 扫描所有分片上传状态
26 let keys = backend.scan_prefix("s3:multipart:", 1000).await.unwrap_or_default();
27
28 for key in keys {
29 if let Some(state) = backend.get_json::<MultipartUploadState>(&key).await.ok().flatten() {
30 // 检查是否过期
31 let age = SystemTime::now().duration_since(state.created_at).unwrap_or_default();
32 if age.as_secs() < 86400 {
33 // 恢复到内存
34 active_uploads.insert(state.upload_id.clone(), state);
35 yh_console_log::yhlog("info", &format!("Recovered multipart upload: {}", state.upload_id));
36 } else {
37 // 清理过期状态
38 let _ = backend.del(&key).await;
39 yh_console_log::yhlog("warn", &format!("Cleaned expired multipart upload: {}", state.upload_id));
40 }
41 }
42 }
43 }
44 }
45 }
##### 3. 定时清理机制
1 // vfs/hub.rs
2 impl VfsStorageHub {
3 pub async fn cleanup_all_s3_multiparts(&self, max_age_secs: u64) -> usize {
4 let mut cleaned = 0;
5
6 if let Ok(manager) = yh_fast_kv_storage_hub::api::cache_manager::CacheManager::get().await {
7 let backend = manager.get_backend().await;
8
9 // 扫描所有分片上传状态
10 let keys = backend.scan_prefix("s3:multipart:", 1000).await.unwrap_or_default();
11
12 for key in keys {
13 if let Some(state) = backend.get_json::<MultipartUploadState>(&key).await.ok().flatten() {
14 let age = SystemTime::now().duration_since(state.created_at).unwrap_or_default();
15
16 if age.as_secs() > max_age_secs {
17 // 1. 清理临时文件
18 if let Ok(engine) = self.create_scoped_engine(...) {
19 for part_num in state.parts.keys() {
20 let _ = engine.delete(&format!("/.multipart/{}/{}", state.upload_id, part_num)).await;
21 }
22 let _ = engine.delete(&format!("/.multipart/{}", state.upload_id)).await;
23 }
24
25 // 2. 清理持久层
26 let _ = backend.del(&key).await;
27
28 // 3. 记录审计日志
29 // self.journal_logger.log_event(...).await;
30
31 cleaned += 1;
32 }
33 }
34 }
35 }
36
37 cleaned
38 }
39 }
##### 4. 内存保护机制
1 // 防止内存爆炸
2 impl VfsS3Service {
3 const MAX_ACTIVE_UPLOADS: usize = 1000;
4
5 async fn create_multipart_upload(&self, ...) -> S3Result<...> {
6 // 检查内存限制
7 if self.active_uploads.len() >= Self::MAX_ACTIVE_UPLOADS {
8 // 触发清理
9 self.evict_inactive_uploads().await;
10 }
11
12 // ... 创建逻辑
13 }
14
15 async fn evict_inactive_uploads(&self) {
16 let now = SystemTime::now();
17 let mut to_evict = Vec::new();
18
19 for entry in self.active_uploads.iter() {
20 let age = now.duration_since(entry.value().created_at).unwrap_or_default();
21 if age.as_secs() > 3600 { // 1小时未活跃
22 to_evict.push(entry.key().clone());
23 }
24 }
25
26 for key in to_evict {
27 self.active_uploads.remove(&key);
28 // 注意：持久层保留，可按需恢复
29 }
30 }
31 }
---
📋 推荐实施方案
阶段 1: 增强 yh-fast-kv-storage-hub
1. 在 trait.rs 添加 scan_prefix() 接口
2. SqlBackend 实现 scan_prefix()（使用 LIKE 查询）
3. DashMap 实现全量扫描（已有能力）
4. Redis 实现使用 SCAN 命令
工作量: 2-3 小时
阶段 2: 实现混合存储方案
1. 在 VfsS3Service 添加 DashMap 层
2. 实现双层写入逻辑
3. 实现启动恢复逻辑
4. 实现内存保护机制
工作量: 4-6 小时
阶段 3: 集成容灾机制
1. 使用 yh-journal-log 记录分片操作
2. 实现 cleanup_all_s3_multiparts 完整逻辑
3. 添加 WAL 保护（可选，用于关键操作）
工作量: 2-3 小时
---
🎯 最终建议
推荐方案 C（混合方案），理由：
1. 性能最优: 活跃分片在内存，零延迟访问
2. 容灾完整: 进程重启可恢复，断电不丢失
3. 架构统一: 复用现有模块（Task Registry、Journal、WAL）
4. 内存安全: 有 LRU 淘汰机制，防止爆炸
5. 易于维护: 清晰的分层设计
关键指标:
- ✅ 支持全量扫描（通过 scan_prefix）
- ✅ 进程重启恢复（通过持久层）
- ✅ 断电保护（通过 WAL + Journal）
- ✅ 内存可控（通过 LRU 淘汰）
- ✅ 自动清理（通过 Task Registry）
实施优先级:
1. 高优先级: 阶段 1（增强 KV 接口）
2. 中优先级: 阶段 2（混合存储）
3. 低优先级: 阶段 3（容灾集成，可分步实施）
✦ 这个方案既解决了当前的性能和功能问题，又保持了系统的整体架构一致性。#我长期体验
作为两个都可以白嫖的大模型/工具，opencode/gemini3flash 对iflow/glm4.7/minixm2.1 几乎是碾压。前者是生产力，后者是辅助。
在opencode 使用 cpa转发的iflow的glm4.7/m2.1的时候，会有提升，但是提升不大。也对比过过minimax m2.1的官方接口 暂时没感觉iflow提供的版本有降智（主观上很难感受低智个弱智的区别）。
#iflow/glm4.7/minimax2.1 眼下适合做什么
iflow目前依旧不支持lsp 在2026年1月算开发效率很低的工具。glm4.7/minimax2.1 在面对略微复杂一丢丢的业务的时候，经常出现空实现 自吹自擂等情况，
所以目前 这套方案，仅仅适合 简单的文档整理（是的，复杂的文档他也整理不来），以及提示词的管理优化，也适合做主流工作模型的一个对照组，并不是适合开发工作。但是我发现 glm4.7对项目审计能力非常好，比较有深度。
#opencode vs claudecode
opencode目前1.0.152 已经 可以胜任日用工作。但是存在一些小bug，比如 卡掉、会创建一些垃圾文件，init-deep工具基本不可用。但是整体体验不次于claudecode，细节满分，小bug不影响工作。