Revert "feat(core): 实现死锁检测器并改进 LLM 消息拆分 本次提交引入了两个主要增强功能：在 StreamLoopManager 中增加死锁检测机制以提高系统稳定性，以及对 Kokoro Flow Chatter (KFC) 的消息拆分策略进行调整，以生成更自然、更贴近人类的对话。 **StreamLoopManager 中的死锁检测：** - 新的死锁检测器现在会定期运行，监控所有活动消息流。 - 它会跟踪每个消息流的最后活动时间，并标记任何超过两分钟未活动的流为潜在死锁。 - 这种主动监控有助于识别和诊断可能卡住的消息流，防止系统整体冻结。 - 为了避免在长时间等待（例如等待用户回复或长时间 LLM 生成）期间出现误报，消息流循环现在即使在睡眠或处理阶段也会定期更新其活动时间戳。 **KFC 中的消息拆分优化：** - 自动,响应后处理器中的基于规则的消息拆分器已被禁用。- 消息拆分的责任现在完全交由大型语言模型（LLM）处理。- 系统提示已更新，明确指示LLM使用多个 reply 操作，将长响应拆分为更短、更自然的段落，模仿真实的人类消息模式。- 此更改允许进行更加上下文感知和情感适宜的消息分段，从而提供更具吸引力的用户体验。**VectorStore 的异步安全性：**- 所有对同步 ChromaDB 库的调用现在都被封装在 asyncio.to_thread() 中。这可以防止阻塞主 asyncio 事件循环，而这正是新检测器设计用来捕获的潜在死锁来源。"

This reverts commit f489020a12.

src/chat/message_manager/distribution_manager.py

@@ -56,11 +56,6 @@ class StreamLoopManager:
         # 流循环启动锁：防止并发启动同一个流的多个循环任务
         self._stream_start_locks: dict[str, asyncio.Lock] = {}
 
-        # 死锁检测：记录每个流的最后活动时间
-        self._stream_last_activity: dict[str, float] = {}
-        self._deadlock_detector_task: asyncio.Task | None = None
-        self._deadlock_threshold_seconds: float = 120.0  # 2分钟无活动视为可能死锁
-
         logger.info(f"流循环管理器初始化完成 (最大并发流数: {self.max_concurrent_streams})")
 
     async def start(self) -> None:
@@ -71,60 +66,6 @@ class StreamLoopManager:
 
         self.is_running = True
 
-        # 启动死锁检测器
-        self._deadlock_detector_task = asyncio.create_task(
-            self._deadlock_detector_loop(),
-            name="deadlock_detector"
-        )
-        logger.info("死锁检测器已启动")
-    
-    async def _deadlock_detector_loop(self) -> None:
-        """死锁检测循环 - 定期检查所有流的活动状态"""
-        while self.is_running:
-            try:
-                await asyncio.sleep(30.0)  # 每30秒检查一次
-                
-                current_time = time.time()
-                suspected_deadlocks = []
-                
-                # 检查所有活跃流的最后活动时间
-                for stream_id, last_activity in list(self._stream_last_activity.items()):
-                    inactive_seconds = current_time - last_activity
-                    if inactive_seconds > self._deadlock_threshold_seconds:
-                        suspected_deadlocks.append((stream_id, inactive_seconds))
-                
-                if suspected_deadlocks:
-                    logger.warning(
-                        f"🔴 [死锁检测] 发现 {len(suspected_deadlocks)} 个可能卡住的流:\n" +
-                        "\n".join([
-                            f"  - stream={sid[:8]}, 无活动时间={inactive:.1f}s"
-                            for sid, inactive in suspected_deadlocks
-                        ])
-                    )
-                    
-                    # 打印当前所有 asyncio 任务的状态
-                    all_tasks = asyncio.all_tasks()
-                    stream_loop_tasks = [t for t in all_tasks if t.get_name().startswith("stream_loop_")]
-                    logger.warning(
-                        f"🔴 [死锁检测] 当前流循环任务状态:\n" +
-                        "\n".join([
-                            f"  - {t.get_name()}: done={t.done()}, cancelled={t.cancelled()}"
-                            for t in stream_loop_tasks
-                        ])
-                    )
-                else:
-                    # 每5分钟报告一次正常状态
-                    if int(current_time) % 300 < 30:
-                        active_count = len(self._stream_last_activity)
-                        if active_count > 0:
-                            logger.info(f"🟢 [死锁检测] 所有 {active_count} 个流正常运行中")
-                            
-            except asyncio.CancelledError:
-                logger.info("死锁检测器被取消")
-                break
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"死锁检测器出错: {e}")
-
     async def stop(self) -> None:
         """停止流循环管理器"""
         if not self.is_running:
@@ -132,15 +73,6 @@ class StreamLoopManager:
 
         self.is_running = False
 
-        # 停止死锁检测器
-        if self._deadlock_detector_task and not self._deadlock_detector_task.done():
-            self._deadlock_detector_task.cancel()
-            try:
-                await self._deadlock_detector_task
-            except asyncio.CancelledError:
-                pass
-            logger.info("死锁检测器已停止")
-
         # 取消所有流循环
         try:
             # 获取所有活跃的流
@@ -286,23 +218,10 @@ class StreamLoopManager:
         task_id = id(asyncio.current_task())
         logger.info(f"🔄 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 任务ID={task_id}, 启动")
 
-        # 死锁检测：记录循环次数和上次活动时间
-        loop_count = 0
-        
-        # 注册到活动跟踪
-        self._stream_last_activity[stream_id] = time.time()
-
         try:
             while self.is_running:
-                loop_count += 1
-                loop_start_time = time.time()
-                
-                # 更新活动时间（死锁检测用）
-                self._stream_last_activity[stream_id] = loop_start_time
-                
                 try:
                     # 1. 获取流上下文
-                    logger.debug(f"🔍 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 循环#{loop_count}, 获取上下文...")
                     context = await self._get_stream_context(stream_id)
                     if not context:
                         logger.warning(f"⚠️ [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 无法获取流上下文")
@@ -310,7 +229,6 @@ class StreamLoopManager:
                         continue
 
                     # 2. 检查是否有消息需要处理
-                    logger.debug(f"🔍 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 循环#{loop_count}, 刷新缓存消息...")
                     await self._flush_cached_messages_to_unread(stream_id)
                     unread_count = self._get_unread_count(context)
                     force_dispatch = self._needs_force_dispatch_for_context(context, unread_count)
@@ -342,36 +260,11 @@ class StreamLoopManager:
                             logger.debug(f"更新流能量失败 {stream_id}: {e}")
 
                         # 4. 激活chatter处理
-                        logger.debug(f"🔍 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 循环#{loop_count}, 开始chatter处理...")
                         try:
-                            # 在长时间处理期间定期更新活动时间，避免死锁检测误报
+                            success = await asyncio.wait_for(self._process_stream_messages(stream_id, context), global_config.chat.thinking_timeout)
-                            async def process_with_activity_update():
-                                process_task = asyncio.create_task(
-                                    self._process_stream_messages(stream_id, context)
-                                )
-                                activity_update_interval = 30.0  # 每30秒更新一次
-                                while not process_task.done():
-                                    try:
-                                        # 等待任务完成或超时
-                                        await asyncio.wait_for(
-                                            asyncio.shield(process_task),
-                                            timeout=activity_update_interval
-                                        )
-                                    except asyncio.TimeoutError:
-                                        # 任务仍在运行，更新活动时间
-                                        self._stream_last_activity[stream_id] = time.time()
-                                        logger.debug(f"🔄 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 处理中，更新活动时间")
-                                return await process_task
-                            
-                            success = await asyncio.wait_for(
-                                process_with_activity_update(),
-                                global_config.chat.thinking_timeout
-                            )
                         except asyncio.TimeoutError:
                             logger.warning(f"⏱️ [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 任务ID={task_id}, 处理超时")
                             success = False
-                        logger.debug(f"🔍 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 循环#{loop_count}, chatter处理完成, success={success}")
-                        
                         # 更新统计
                         self.stats["total_process_cycles"] += 1
                         if success:
@@ -385,7 +278,6 @@ class StreamLoopManager:
                             logger.debug(f"❌ [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 任务ID={task_id}, 处理失败")
 
                     # 5. 计算下次检查间隔
-                    logger.debug(f"🔍 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 循环#{loop_count}, 计算间隔...")
                     interval = await self._calculate_interval(stream_id, has_messages)
 
                     # 6. sleep等待下次检查
@@ -394,22 +286,7 @@ class StreamLoopManager:
                     if last_interval is None or abs(interval - last_interval) > 0.01:
                         logger.info(f"流 {stream_id} 等待周期变化: {interval:.2f}s")
                         self._last_intervals[stream_id] = interval
-                    
+                    await asyncio.sleep(interval)
-                    loop_duration = time.time() - loop_start_time
-                    logger.debug(f"🔍 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 循环#{loop_count} 完成, 耗时={loop_duration:.2f}s, 即将sleep {interval:.2f}s")
-                    
-                    # 使用分段sleep，每隔一段时间更新活动时间，避免死锁检测误报
-                    # 当间隔较长时（如等待用户回复），分段更新活动时间
-                    remaining_sleep = interval
-                    activity_update_interval = 30.0  # 每30秒更新一次活动时间
-                    while remaining_sleep > 0:
-                        sleep_chunk = min(remaining_sleep, activity_update_interval)
-                        await asyncio.sleep(sleep_chunk)
-                        remaining_sleep -= sleep_chunk
-                        # 更新活动时间，表明流仍在正常运行（只是在等待）
-                        self._stream_last_activity[stream_id] = time.time()
-                    
-                    logger.debug(f"🔍 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 循环#{loop_count} sleep结束, 开始下一循环")
 
                 except asyncio.CancelledError:
                     logger.info(f"🛑 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 任务ID={task_id}, 被取消")
@@ -432,9 +309,6 @@ class StreamLoopManager:
             # 清理间隔记录
             self._last_intervals.pop(stream_id, None)
 
-            # 清理活动跟踪
-            self._stream_last_activity.pop(stream_id, None)
-
             logger.info(f"🏁 [流工作器] stream={stream_id[:8]}, 任务ID={task_id}, 循环结束")
 
     async def _get_stream_context(self, stream_id: str) -> "StreamContext | None":

src/memory_graph/storage/vector_store.py

@@ -1,13 +1,9 @@
 """
 向量存储层：基于 ChromaDB 的语义向量存储
-
-注意：ChromaDB 是同步库，所有操作都必须使用 asyncio.to_thread() 包装
-以避免阻塞 asyncio 事件循环导致死锁。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
-import asyncio
 from pathlib import Path
 from typing import Any
 
@@ -57,30 +53,22 @@ class VectorStore:
             import chromadb
             from chromadb.config import Settings
 
-            # 创建持久化客户端 - 同步操作需要在线程中执行
+            # 创建持久化客户端
-            def _create_client():
+            self.client = chromadb.PersistentClient(
-                return chromadb.PersistentClient(
+                path=str(self.data_dir / "chroma"),
-                    path=str(self.data_dir / "chroma"),
+                settings=Settings(
-                    settings=Settings(
+                    anonymized_telemetry=False,
-                        anonymized_telemetry=False,
+                    allow_reset=True,
-                        allow_reset=True,
+                ),
-                    ),
+            )
-                )
 
-            self.client = await asyncio.to_thread(_create_client)
+            # 获取或创建集合
+            self.collection = self.client.get_or_create_collection(
+                name=self.collection_name,
+                metadata={"description": "Memory graph node embeddings"},
+            )
 
-            # 获取或创建集合 - 同步操作需要在线程中执行
+            logger.debug(f"ChromaDB 初始化完成，集合包含 {self.collection.count()} 个节点")
-            def _get_or_create_collection():
-                return self.client.get_or_create_collection(
-                    name=self.collection_name,
-                    metadata={"description": "Memory graph node embeddings"},
-                )
-            
-            self.collection = await asyncio.to_thread(_get_or_create_collection)
-
-            # count() 也是同步操作
-            count = await asyncio.to_thread(self.collection.count)
-            logger.debug(f"ChromaDB 初始化完成，集合包含 {count} 个节点")
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"初始化 ChromaDB 失败: {e}")
@@ -118,16 +106,12 @@ class VectorStore:
                 else:
                     metadata[key] = str(value)
 
-            # ChromaDB add() 是同步阻塞操作，必须在线程中执行
+            self.collection.add(
-            def _add_node():
+                ids=[node.id],
-                self.collection.add(
+                embeddings=[node.embedding.tolist()],
-                    ids=[node.id],
+                metadatas=[metadata],
-                    embeddings=[node.embedding.tolist()],
+                documents=[node.content],  # 文本内容用于检索
-                    metadatas=[metadata],
+            )
-                    documents=[node.content],
-                )
-            
-            await asyncio.to_thread(_add_node)
 
             logger.debug(f"添加节点到向量存储: {node}")
 
@@ -171,16 +155,12 @@ class VectorStore:
                         metadata[key] = str(value)
                 metadatas.append(metadata)
 
-            # ChromaDB add() 是同步阻塞操作，必须在线程中执行
+            self.collection.add(
-            def _add_batch():
+                ids=[n.id for n in valid_nodes],
-                self.collection.add(
+                embeddings=[n.embedding.tolist() for n in valid_nodes],  # type: ignore
-                    ids=[n.id for n in valid_nodes],
+                metadatas=metadatas,
-                    embeddings=[n.embedding.tolist() for n in valid_nodes],  # type: ignore
+                documents=[n.content for n in valid_nodes],
-                    metadatas=metadatas,
+            )
-                    documents=[n.content for n in valid_nodes],
-                )
-            
-            await asyncio.to_thread(_add_batch)
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"批量添加节点失败: {e}")
@@ -214,15 +194,12 @@ class VectorStore:
             if node_types:
                 where_filter = {"node_type": {"$in": [nt.value for nt in node_types]}}
 
-            # ChromaDB query() 是同步阻塞操作，必须在线程中执行
+            # 执行查询
-            def _query():
+            results = self.collection.query(
-                return self.collection.query(
+                query_embeddings=[query_embedding.tolist()],
-                    query_embeddings=[query_embedding.tolist()],
+                n_results=limit,
-                    n_results=limit,
+                where=where_filter,
-                    where=where_filter,
+            )
-                )
-            
-            results = await asyncio.to_thread(_query)
 
             # 解析结果
             import orjson
@@ -383,11 +360,7 @@ class VectorStore:
             raise RuntimeError("向量存储未初始化")
 
         try:
-            # ChromaDB get() 是同步阻塞操作，必须在线程中执行
+            result = self.collection.get(ids=[node_id], include=["metadatas", "embeddings"])
-            def _get():
-                return self.collection.get(ids=[node_id], include=["metadatas", "embeddings"])
-            
-            result = await asyncio.to_thread(_get)
 
             # 修复：直接检查 ids 列表是否非空（避免 numpy 数组的布尔值歧义）
             if result is not None:
@@ -420,11 +393,7 @@ class VectorStore:
             raise RuntimeError("向量存储未初始化")
 
         try:
-            # ChromaDB delete() 是同步阻塞操作，必须在线程中执行
+            self.collection.delete(ids=[node_id])
-            def _delete():
-                self.collection.delete(ids=[node_id])
-            
-            await asyncio.to_thread(_delete)
             logger.debug(f"删除节点: {node_id}")
 
         except Exception as e:
@@ -443,11 +412,7 @@ class VectorStore:
             raise RuntimeError("向量存储未初始化")
 
         try:
-            # ChromaDB update() 是同步阻塞操作，必须在线程中执行
+            self.collection.update(ids=[node_id], embeddings=[embedding.tolist()])
-            def _update():
-                self.collection.update(ids=[node_id], embeddings=[embedding.tolist()])
-            
-            await asyncio.to_thread(_update)
             logger.debug(f"更新节点 embedding: {node_id}")
 
         except Exception as e:
@@ -455,32 +420,23 @@ class VectorStore:
             raise
 
     def get_total_count(self) -> int:
-        """获取向量存储中的节点总数（同步方法，谨慎在 async 上下文中使用）"""
+        """获取向量存储中的节点总数"""
         if not self.collection:
             return 0
         return self.collection.count()
 
-    async def get_total_count_async(self) -> int:
-        """异步获取向量存储中的节点总数"""
-        if not self.collection:
-            return 0
-        return await asyncio.to_thread(self.collection.count)
-
     async def clear(self) -> None:
         """清空向量存储（危险操作，仅用于测试）"""
         if not self.collection:
             return
 
         try:
-            # ChromaDB delete_collection 和 get_or_create_collection 都是同步阻塞操作
+            # 删除并重新创建集合
-            def _clear():
+            self.client.delete_collection(self.collection_name)
-                self.client.delete_collection(self.collection_name)
+            self.collection = self.client.get_or_create_collection(
-                return self.client.get_or_create_collection(
+                name=self.collection_name,
-                    name=self.collection_name,
+                metadata={"description": "Memory graph node embeddings"},
-                    metadata={"description": "Memory graph node embeddings"},
+            )
-                )
-            
-            self.collection = await asyncio.to_thread(_clear)
             logger.warning(f"向量存储已清空: {self.collection_name}")
 
         except Exception as e: