fix(server): идемпотентность upload, WAL, буфер ELM, таймаут LLM

- api/db.py: WAL mode, busy_timeout, request_id UNIQUE, close(), контекстный менеджер
- api/routes.py: проверка request_id при upload, /ping-llm кэш 60с, /chat через roles
- api/config.py: lru_cache на load()
- obd/protocol.py: reset_input_buffer перед _write(), условный READY в send()
- brain/client.py: модель 120b, таймаут из параметра, LLMError класс, обработка 429/5xx

api/config.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 """Загрузка конфигурации из config.yaml."""
 
 import os
+from functools import lru_cache
 from pathlib import Path
 
 import yaml
@@ -8,6 +9,7 @@ import yaml
 CONFIG_PATH = Path(os.environ.get("ELMER_CONFIG", Path(__file__).parent.parent / "config.yaml"))
 
 
+@lru_cache(maxsize=1)
 def load() -> dict:
     """Читает config.yaml, подставляет переменные окружения в значения."""
     if not CONFIG_PATH.exists():

api/db.py

@@ -18,10 +18,24 @@ from pathlib import Path
 class Database:
     def __init__(self, path: str | Path = "elmer.db"):
         self.path = Path(path)
-        self.conn = sqlite3.connect(str(self.path))
+        self.conn = sqlite3.connect(str(self.path), timeout=30, check_same_thread=False)
         self.conn.row_factory = sqlite3.Row
+        self.conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
+        self.conn.execute("PRAGMA busy_timeout=30000")
         self._init_schema()
 
+    def __enter__(self):
+        return self
+
+    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
+        self.close()
+        return False
+
+    def close(self):
+        if self.conn:
+            self.conn.close()
+            self.conn = None
+
     def _init_schema(self):
         self.conn.executescript("""
             CREATE TABLE IF NOT EXISTS cars (
@@ -113,22 +127,40 @@ class Database:
                 llm_success     INTEGER DEFAULT 0,
 
                 -- Сырые данные (JSON)
-                raw_responses   TEXT
+                raw_responses   TEXT,
+
+                -- Идемпотентность
+                request_id      TEXT UNIQUE,
+                response_json   TEXT
             );
 
             CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_created    ON sessions(created_at);
             CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_vin        ON sessions(vin);
             CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_mac        ON sessions(elm_mac);
             CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_aid        ON sessions(android_id);
+            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_request_id ON sessions(request_id);
         """)
         self.conn.commit()
 
     # ── sessions ──────────────────────────────────────────
 
+    def get_cached_response(self, request_id: str) -> dict | None:
+        """Возвращает сохранённый ответ сессии по request_id, или None."""
+        row = self.conn.execute(
+            "SELECT response_json FROM sessions WHERE request_id = ?", (request_id,)
+        ).fetchone()
+        if row and row["response_json"]:
+            return json.loads(row["response_json"])
+        return None
+
     def save_session(self, client_info: dict, responses: list[dict],
                      diagnosis: str = "", llm_model: str = "",
-                     llm_duration_ms: int = 0, llm_success: bool = False):
+                     llm_duration_ms: int = 0, llm_success: bool = False,
-        """Сохраняет сводную запись о сессии."""
+                     request_id: str = "", response_json: dict | None = None):
+        """Сохраняет сводную запись о сессии.
+
+        Если request_id передан и уже существует — silently return (идемпотентность).
+        """
         ci = client_info
 
         # Подсчёт DTC/PID из ответов
@@ -151,8 +183,10 @@ class Database:
                     vin = None
                 break
 
+        resp_json_str = json.dumps(response_json, ensure_ascii=False) if response_json else None
+
         self.conn.execute("""
-            INSERT INTO sessions (
+            INSERT OR IGNORE INTO sessions (
                 client_ip, real_ip, user_agent, content_length,
                 phone_model, phone_maker, android_version, android_sdk,
                 app_version, android_id,
@@ -163,9 +197,9 @@ class Database:
                 transport, mock_mode,
                 diagnosis_text, diagnosis_len, llm_model,
                 llm_duration_ms, llm_success,
-                raw_responses
+                raw_responses, request_id, response_json
             ) VALUES (?,?,?,?, ?,?,?,?, ?,?, ?,?,?, ?,?,?, ?,?,?, ?,?,?, ?,?,
-                      ?,?,?, ?,?, ?)
+                      ?,?,?, ?,?, ?,?,?)
         """, (
             ci.get("client_ip"), ci.get("real_ip"), ci.get("user_agent"),
             ci.get("content_length"),
@@ -179,6 +213,8 @@ class Database:
             diagnosis, len(diagnosis), llm_model,
             llm_duration_ms, 1 if llm_success else 0,
             json.dumps(responses, ensure_ascii=False) if responses else None,
+            request_id if request_id else None,
+            resp_json_str,
         ))
         self.conn.commit()
 

api/routes.py

@@ -6,11 +6,21 @@ POST /api/v1/session/upload — приём батча, LLM-анализ, воз
 
 import logging
 import time
+
+from flask import jsonify, request
+
+from api.config import load
+from api.db import Database
+from api.parser import format_no_llm, parse_batch
 from api.scripts import build_default_script, build_full_script
-from api.parser import parse_batch, format_no_llm
+from brain.client import Diagnoser, LLMError
+from brain.prompts import SYSTEM_PROMPT
 
 logger = logging.getLogger("elmer.script")
 
+# Кэш для /ping-llm (60 секунд)
+_ping_llm_cache: dict = {}
+
 
 def _build_diagnosis_prompt(data: dict) -> str:
     """Строит промпт для LLM из распарсенных данных."""
@@ -55,19 +65,12 @@ def register(app):
 
     @app.route("/api/v1/script", methods=["GET"])
     def get_script():
-        from flask import jsonify, request
         mode = request.args.get("mode", "full")
         script = build_full_script() if mode == "full" else build_default_script()
         return jsonify(script)
 
     @app.route("/api/v1/session/upload", methods=["POST"])
     def upload_session():
-        from flask import request, jsonify
-        from api.config import load
-        from api.db import Database
-        from brain.client import Diagnoser
-        from brain.prompts import SYSTEM_PROMPT
-
         data = request.get_json(silent=True)
         if not data or "responses" not in data:
             return jsonify({"error": "missing 'responses'"}), 400
@@ -75,6 +78,15 @@ def register(app):
         responses = data["responses"]
         logger.info(f"Upload: {len(responses)} responses")
 
+        # ── Идемпотентность: проверяем request_id ─────
+        request_id = (data.get("request_id") or "").strip()
+        if request_id:
+            with Database() as db:
+                cached = db.get_cached_response(request_id)
+                if cached is not None:
+                    logger.info(f"Upload: cached response for {request_id}")
+                    return jsonify(cached), 200
+
         # ── Информация о клиенте ──────────────────────
         client_info = data.get("client_info", {})
         client_info["client_ip"] = request.remote_addr
@@ -104,15 +116,22 @@ def register(app):
             try:
                 diagnosis = diagnoser.diagnose(SYSTEM_PROMPT, _build_diagnosis_prompt(parsed))
                 llm_success = True
-            except Exception as e:
+            except LLMError as e:
                 logger.warning(f"LLM failed: {e}")
-                diagnosis = format_no_llm(parsed) + f"\n\n(LLM недоступен: {e})"
+                diagnosis = format_no_llm(parsed) + f"\n\n({e})"
 
         llm_duration_ms = int((time.time() - llm_start) * 1000)
 
+        response = {
+            "diagnosis": diagnosis,
+            "parsed": _summary(parsed),
+            "llm_available": llm_available,
+            "llm_success": llm_success,
+        }
+
         # ── Сохранение в БД ───────────────────────────
         try:
-            db = Database()
+            with Database() as db:
                 db.save_session(
                     client_info=client_info,
                     responses=responses,
@@ -120,24 +139,17 @@ def register(app):
                     llm_model=model,
                     llm_duration_ms=llm_duration_ms,
                     llm_success=llm_success,
+                    request_id=request_id,
+                    response_json=response if request_id else None,
                 )
         except Exception as e:
             logger.error(f"DB save failed: {e}")
 
-        return jsonify({
+        return jsonify(response)
-            "diagnosis": diagnosis,
-            "parsed": _summary(parsed),
-            "llm_available": llm_available,
-            "llm_success": llm_success,
-        })
 
     @app.route("/api/v1/chat", methods=["POST"])
     def chat():
         """Свободный вопрос к LLM (без ELM)."""
-        from flask import request, jsonify
-        from api.config import load
-        from brain.client import Diagnoser
-
         data = request.get_json(silent=True)
         if not data or "question" not in data:
             return jsonify({"error": "missing 'question'"}), 400
@@ -146,27 +158,18 @@ def register(app):
         if not question:
             return jsonify({"answer": "Пустой вопрос."})
 
-        # История диалога
-        history = data.get("history", [])
-        history_text = ""
-        if history:
-            history_text = "## История диалога\n"
-            for m in history[-10:]:  # последние 10 сообщений
-                role = "Водитель" if m.get("role") == "user" else "Автоэксперт"
-                history_text += f"{role}: {m.get('content', '')}\n"
-            history_text += "\n"
-
         cfg = load()
         api_key = cfg["llm"]["api_key"]
         if not api_key:
             return jsonify({"answer": "LLM не настроен."})
 
-        prompt = (
+        # История диалога — передаём как массив messages с ролями
-            f"{history_text}"
+        history_raw = data.get("history", [])
-            f"Ты — автоэксперт. Помни контекст диалога выше. "
+        history_msgs = [
-            f"Отвечай КРАТКО, не более 20 строк. Без воды, только по делу.\n\n"
+            {"role": m["role"], "content": m["content"]}
-            f"Вопрос: {question}"
+            for m in history_raw[-10:]
-        )
+            if isinstance(m, dict) and "role" in m and "content" in m
+        ]
 
         try:
             diagnoser = Diagnoser(
@@ -176,10 +179,12 @@ def register(app):
             )
             answer = diagnoser.diagnose(
                 "Ты — лаконичный автоэксперт. Помни контекст диалога. Отвечай кратко, максимум 20 строк.",
-                prompt,
+                question,
+                history=history_msgs if history_msgs else None,
             )
-        except Exception as e:
+        except LLMError as e:
-            answer = f"LLM недоступен: {e}"
+            logger.warning(f"Chat LLM failed: {e}")
+            answer = str(e)
 
         return jsonify({"answer": answer})
 
@@ -190,16 +195,17 @@ def register(app):
 
     @app.route("/api/v1/ping-llm", methods=["GET"])
     def ping_llm():
-        """Быстрая проверка доступности LLM."""
+        """Быстрая проверка доступности LLM (с кэшем 60с)."""
-        from flask import jsonify
+        nonlocal _ping_llm_cache
-        from api.config import load
+        now = time.time()
-        from brain.client import Diagnoser
+        if _ping_llm_cache and (now - _ping_llm_cache.get("ts", 0)) < 60:
+            return jsonify(_ping_llm_cache["data"])
 
         cfg = load()
         api_key = cfg["llm"]["api_key"]
         if not api_key:
-            return jsonify({"ok": False, "error": "no API key"})
+            result = {"ok": False, "error": "no API key"}
-
+        else:
             t0 = time.time()
             try:
                 diagnoser = Diagnoser(
@@ -209,10 +215,13 @@ def register(app):
                 )
                 diagnoser.diagnose("Отвечай одним словом.", "OK")
                 ms = int((time.time() - t0) * 1000)
-            return jsonify({"ok": True, "ms": ms})
+                result = {"ok": True, "ms": ms}
             except Exception as e:
                 ms = int((time.time() - t0) * 1000)
-            return jsonify({"ok": False, "ms": ms, "error": str(e)[:100]})
+                result = {"ok": False, "ms": ms, "error": "LLM unavailable"}
+
+        _ping_llm_cache = {"ts": now, "data": result}
+        return jsonify(result)
 
 
 def _summary(p: dict) -> dict:

brain/client.py

@@ -14,22 +14,35 @@ brain/client.py — LLM-клиент для диагностики авто.
     qwen3-6-27b-fp8 — быстрая (но CoT leak bug)
 """
 
+import logging
+
 import requests
 
+logger = logging.getLogger("brain.client")
+
 DEFAULT_BASE = "https://api.aillm.ru/v1"
-DEFAULT_MODEL = "gpt-oss-20b"
+DEFAULT_MODEL = "gpt-oss-120b"
+DEFAULT_TIMEOUT = 180
+
+
+class LLMError(Exception):
+    """Ошибка LLM API с безопасным для клиента сообщением."""
+    pass
 
 
 class Diagnoser:
-    """Отправляет данные в DeepSeek и возвращает диагноз."""
+    """LLM-клиент для OpenAI-совместимого API."""
 
-    def __init__(self, api_key: str, model: str = DEFAULT_MODEL, base_url: str = DEFAULT_BASE):
+    def __init__(self, api_key: str, model: str = DEFAULT_MODEL,
+                 base_url: str = DEFAULT_BASE, timeout: int = DEFAULT_TIMEOUT):
         self.api_key = api_key
         self.model = model
         self.base_url = base_url.rstrip("/")
+        self.timeout = timeout
 
     def ask(self, messages: list[dict]) -> str:
-        """Отправляет сообщения в DeepSeek, возвращает текст ответа."""
+        """Отправляет сообщения в LLM API, возвращает текст ответа."""
+        try:
             resp = requests.post(
                 f"{self.base_url}/chat/completions",
                 headers={
@@ -39,14 +52,29 @@ class Diagnoser:
                 json={
                     "model": self.model,
                     "messages": messages,
-                "temperature": 0.3,  # пониже — меньше фантазий
+                    "temperature": 0.3,
                     "max_tokens": 4096,
                 },
-            timeout=120,  # api.aillm.ru бывает медленным
+                timeout=self.timeout,
             )
             resp.raise_for_status()
             data = resp.json()
             return data["choices"][0]["message"]["content"]
+        except requests.Timeout:
+            logger.warning(f"LLM timeout after {self.timeout}s")
+            raise LLMError("LLM не ответил вовремя. Попробуйте позже.")
+        except requests.HTTPError as e:
+            status = e.response.status_code if e.response is not None else 0
+            logger.warning(f"LLM HTTP {status}: {e}")
+            if status == 429:
+                raise LLMError("Слишком много запросов. Подождите минуту.")
+            elif 500 <= status < 600:
+                raise LLMError("LLM временно недоступен. Попробуйте позже.")
+            else:
+                raise LLMError("Ошибка LLM. Попробуйте позже.")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"LLM unexpected: {e}")
+            raise LLMError("LLM временно недоступен.")
 
     def diagnose(
         self,

obd/protocol.py

@@ -213,6 +213,7 @@ class AndrOBD:
             self._recover()
         self._state = State.BUSY
         result = self._exec(cmd, self._timing.ms)
+        if self._state == State.BUSY:
             self._state = State.READY
         return result
 
@@ -292,6 +293,7 @@ class AndrOBD:
 
     def _write(self, cmd: str):
         """Отправить команду в ELM327 (добавляет CR, flush)."""
+        self._ser.reset_input_buffer()  # сбросить хвосты предыдущего ответа
         self._ser.write((cmd + "\r").encode())
         self._ser.flush()
         logger.debug(f"AndrOBD → {cmd}")