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14-全量操作日志方案.md

14-全量操作日志方案.md 25 KB
Cronologia Originale

14 · 全量操作日志方案

状态：设计已确认（2026-06-18 brainstorming），待实现。 关联：本文件是「全量操作日志」需求的权威设计文档（=spec）；实现计划另出（开发计划/ M8 子计划）。 一句话：给 C# 与 Java 两端所有「操作」留下完整、可读、可串联的记录（谁/功能/输入/输出/报错/结果/耗时），让测试期能靠日志快速定位、上线后易排障。

1. 背景与目标

  • 痛点：现在调试（如对焦"串口失败"）要人工逐个翻界面报错、读源码猜，定位慢。
  • 目标：所有操作可观测——出问题时，按 traceId 把一次操作的全过程（跨 C#→Java）拉成时间线，找到 result=失败 那条，读它的 input + error 即可定位。人能看懂、AI 能自动分析。
  • 原则：纯增量，不碰业务逻辑；记日志失败绝不影响业务。

2. 范围

端 项目 是否埋点 说明
C# ivf_tl_operate_2.0（合并端 operate） ✅ 全埋 当前主战场
C# aivfo-front-manament-2.0（前端管理） ✅ 全埋
C# ivf_tl_control_2.0（control） ❌ 不埋 要并入 operate、以后删
C# autofocustool（对焦标定工具） ❌ 不埋 要并入 operate、以后删
Java 全部微服务 ✅ 复用现有框架
  • "全埋"口径：operate/front 里所有"有业务含义的操作"100% 不漏——命令入口（按钮/菜单）、串口/相机每个调用、对焦流程、HTTP 调后端、数据库读写、关键业务方法。不埋纯噪声（UI 属性 getter/setter、纯界面刷新、日志方法自身、简单工具函数）。
  • C# 一次性全埋，不分批（组件先做好，埋点一次铺完，便于测试全程可定位）。
  • 开发规约（强制）：见 §13。

3. 总体架构与数据流

[C# operate / front]  ┐
[Java 各微服务]        ├─异步→ Kafka(topic: tl-oplog) → [日志微服务 aivfo-oplog] → log 库 operation_log
                      ┘                                       ↘ 大对象只存文件名/FastDFS路径/关键字段
本地文件：① 启动阶段日志(连不上Kafka时)  ② Kafka 发不出去时降级兜底  ③ 调试级详细日志(见 §4)
  • 业务端只把日志丢进内存队列（非阻塞、微秒级）→ 后台线程批量发 Kafka，业务线程不等。
  • 日志微服务从 Kafka 消费 → 写 operation_log；负责分级归类、保留期清理。
  • 走 Kafka 的理由：量大、要稳——业务端零等待；日志微服务/库挂了或慢了不影响业务、不丢日志（Kafka 持久化缓冲，恢复后接着消费）；C# 与 Java 同一条通道、格式统一；集中控制写库压力。

4. 两级日志（关键设计）

操作级（默认开） 调试级（默认关，按需热开）
记什么 "打开串口 COM3 失败-超时" 等有业务含义的操作 串口原始收发 hex 字节、相机每帧返回码、握手每步时序
目的 定位哪一步出问题 看那一步内部细节、复现 bug（开发调试用）
载体 结构化 → Kafka → operation_log 库（长期、可查、AI 分析） 本地文件（滚动，临时，不进 Kafka/库，避免冲垮）
量 可控 高频、巨大 → 故不入库
  • 调试级走本地文件、不入库：既能拿到逐字节细节，又不污染日志库。
  • 现有基础可收编：Java 的 async-rollingFile（logback 文件 appender）；C# LogHelper 已有的 PortComRecord（串口通信记录）/HouseComRecord（舱室通信记录）文件日志——直接收编为"调试级"通道。
  • 实操（以串口失败为例）：平时只开操作级 → 要深挖时把"串口模块"调 DEBUG（可只针对 3 号舱）→ 重现一次 → 本地文件拿到完整收发时序 → 分析 → 调回 INFO。

5. 统一日志模型（C#/Java 共用 — 操作级 operation_log 表）

字段 含义
trace_id 全链路串联 ID（机器码，唯一）
parent_id 父子调用链 ID（复用现有 parentId 体系，串调用层级）
time 操作时间（毫秒）
project 端/服务（operate / front / tl-control / business-manage / data-transmission …）
module 功能模块（可读：对焦 / 串口 / 患者 / 图片 …）
operation 操作（可读：一键标定 / 打开端口 / 保存手调 …，不要像 trace_id 那样看不懂）
operator 谁（登录用户 / 工程师 / 系统 / 设备 SN）。Java 现有 system_log.create_by 已记登录用户，对齐复用
input 输入（JSON；大对象只存文件名/路径/尺寸等关键信息）
output 输出（JSON；同上）
result 结果（成功 / 失败）
error 报错（消息 + 堆栈摘要）
elapsed_ms 耗时
level 级别（操作级默认；调试级走文件不入此表）
house_sn/well_sn/tl_sn 设备上下文（便于按舱/按 well 过滤定位）
host/ip 来源
标准审计列 create_by/create_time/update_by/update_time/deleted（随框架约定）
  • 可读优先：module/operation/result/error 用人能看懂的描述（中英文均可）。
  • 不建操作字典表（YAGNI）：可读串直接落库。

6. 传输与存储

  • Kafka：单 topic tl-oplog，JSON 统一 schema，分区可按 project/module。C# 用现有 Kafka 客户端、Java 用 Kafka 生产。
  • 日志微服务 aivfo-oplog：复用 framework、注册 Nacos；消费 tl-oplog → 写 log 库 operation_log 表。
  • 日志库：用现有 log 库（本就是"日志专用库"），新增 operation_log 表，与现有 system_log（技术日志）并列。两表共用 trace_id：看到一条操作"失败"，用 trace_id 可 join 出 system_log 里对应代码行的异常堆栈。
    • 不并入 system_log：技术日志（logger/类/方法/行号/异常）与操作审计（谁/输入/输出/结果）字段、视角不同，分表更干净，且不影响现有 system_log。
  • 大对象：图片等只存文件名/FastDFS 路径/尺寸等关键信息，不存内容，控制库负荷。
  • 分级管理：按 项目 > 模块 > 时间 组织（索引/分区 + 查询维度）。
  • 保留期：在日志微服务配置保留天数，定时（quartz）清理过期。

7. traceId + parentId 全链路

  • 一次操作生成一个 trace_id；parent_id 记父子调用层级（比单 traceId 更细）。
  • Java 已有完整体系：com.aivfo.el.starter.base.contex.Trace（TransmittableThreadLocal 跨线程传递）、TraceIdAspect/ParentIdAspect、TTL MDC。直接复用。
  • C#→Java 透传：C# 生成 trace_id，调后端时放 HTTP header；Kafka 消息也带 trace_id。同 trace_id 串起跨端全过程。
  • C# 端对齐生成 + 在进程内（含跨线程/异步）传递 trace_id。

8. Java 端方案（复用现有框架，改动小）

  • 现状：aivfo-log-spring-boot 已有 @OperateLog 注解 + OperateLogAspect 切面 + traceId/parentId + LoggerDBAppender（但默认关、只记 ERROR、同步写 system_log）。
  • 做法：
    • 操作日志：复用/扩展 @OperateLog 注解语义（module/operation/记入参出参/耗时/operator/result），切面采集后走 Kafka（新增 Kafka 生产），而非现有同步 DBAppender。补齐 §5 缺的结构化字段（input/output/result/operation 可读名/elapsed）。
    • 技术日志：system_log + LoggerDBAppender 保持现状（可选开启），通过 trace_id 与操作日志关联。

  • 覆盖 Controller/Service 关键方法；注解为主，改动小。

  • P2 已落地（2026-06-18）：

    • @OperateLog 增加 module() / operation()（默认空，旧无参用法兼容）。
    • aivfo-log-spring-boot-core 新增 OperationLogMessage（字段对齐 §5 / oplog 消费端）+ OperationLogSender 接口。
    • OperateLogAspect 改为环绕采集 traceId(Trace)/parentId(MDC)/project(spring.application.name)/operator(AuthThreadLocal)/input/output/result/error/elapsedMs/host，组装消息；容器存在 OperationLogSender bean 则发送（try 兜底，失败不影响业务），否则保持原 log.info（向后兼容，未引 kafka 的服务不受影响）。
    • Kafka 实现独立成新 starter aivfo-oplog-client（依赖 log + kafka starter），仅当容器存在 ProducerNormal 时装配 KafkaOperationLogSender（发 JSON 到 tl-oplog，启动尝试建 topic）。理由：不让 aivfo-log-spring-boot 反向依赖 kafka——有 kafka 的服务引此 starter 即接入，其余服务零影响。
    • 端到端已验证：注解方法触发 → tl-oplog → aivfo-oplog 消费 → operation_log 落库，module/operation/project/result/elapsedMs 正确。

9. C# 端方案（主要工作量）

  • 组件化（关键）：做一个可复用类库 Aivfo.OperationLog（对称 Java 的 aivfo-log-spring-boot）——封装：异步内存队列、发 Kafka、trace_id 生成与透传、配置开关、脱敏、容错兜底、调试级本地文件。
    • 现有 operate/front 引用它；以后新 C# 项目引用同一个库 + 一段标准配置即具备完整日志能力（"新项目要加"= 引一个包）。
  • 采集：
    • 关键边界统一封装：HTTP 调用（HttpHelper）、命令入口（按钮/RelayCommand）、串口/相机调用、对焦流程 —— 边界包一层自动记录。
    • 重点方法手动埋点补充，达成 §2 的"操作全埋"。
  • 异步管道：业务线程 →（非阻塞入队）内存队列 → 后台线程批量发 Kafka。队列有上限，满了降级（丢弃低级别 / 落本地兜底）。
  • 序列化安全：序列化 input/output 全程 try 兜底（防大对象/循环引用抛异常），记日志绝不拖垮业务。

  • 收编现有日志：LogHelper（同步写文件）收编进新组件——操作级走 Kafka，本地文件保留为"启动日志 + 兜底 + 调试级"角色。PortComRecord 等收编为调试级通道。

  • P3a 已落地（2026-06-18）—— 组件 + 端到端验证（不含全埋）：

    • 组件：新建独立类库 Aivfo.OperationLog/（net6.0，仓库根目录，operate/front 均 net6.0-windows 可直接引用）。核心文件：OperationLogMessage（字段对齐 §5 / tl-oplog camelCase schema：traceId/parentId/time/project/module/operation/operator/input/output/result/error/elapsedMs/level/houseSn/wellSn/tlSn/host）、OperationLogger（门面）、OperationScope、OperationLogContext（traceId/parentId/operator/houseSn/wellSn 用 AsyncLocal 跨 async/线程透传 + BeginScope 父子链）、OperationLogPipeline（有界 System.Threading.Channels，DropWrite 非阻塞入队，后台单线程批量发送）、KafkaOplogTransport（IOplogTransport 抽象 + Confluent.Kafka 实现）、LocalFileWriter（调试级 + 兜底 + 自身错误，按天滚动）、SafeSerializer（循环引用忽略、大对象/byte[]/Stream 只记类型+长度、超 4000 字截断、全 try）、OperationLogOptions（全局/模块级 开关+级别，运行时可改）。
    • API：OperationLogger.Init(o => …) 启动一次；OperationLogger.Log(module, operation, input, output, result, error, elapsedMs, level, …)；using (OperationLogger.Begin(module, operation)) { op.Input(x).Success(y); } 自动计时；OperationLogger.Run(module, operation, () => {…}) 自动捕获异常→result=失败/error。operator 从入参或 OperationLogContext.Operator 取。
    • Kafka 发送：复用 control 已用的 Confluent.Kafka 2.1.1（+ librdkafka.redist 2.1.1），NuGet 离线缓存命中、还原通过；ProducerBuilder<Null,string> 发 UTF-8 JSON 到 tl-oplog。真发 Kafka 成功（非降级）。
    • 两级日志：操作级（Info）发 Kafka 入库；调试级（Debug）只写本地文件、不入 Kafka（除非该模块 MinLevel 显式调到 Debug）。Kafka 门槛与"模块启用"解耦：模块关闭则连本地都不写。
    • 可靠性：入队非阻塞/不抛；队列满或 Kafka 发失败 → 本地 fallback 文件兜底；组件自身错误写 error 文件；序列化全 try。
    • 端到端验证：最小控制台 C:\TLData\_setup\m8-test（独立、不进仓库）记 4 条（含中文 module="测试"/operation="P3a验证"/operator="工程师张三"）→ tl-oplog → aivfo-oplog 消费 → operation_log。查得 3 条操作级入库（trace_id 非空、project=operate、house_sn/well_sn/tl_sn 透传、elapsed_ms 计时正确）、中文经 HEX 校验存储正确；1 条调试级正确只落本地文件未入库。验证后已删除测试数据。
    • operate/front 未改动（组件独立、二者工程零改动，编译不受影响）。全埋（铺点）属 P3b 后续，本期不做。

  • P3b 已落地（2026-06-18）—— operate 接入组件 + 关键边界统一封装埋点（铺开第一步）：

    • 引用组件：ivf_tl_Operate 与 ivf_tl_Entity 各加 ProjectReference → ..\..\Aivfo.OperationLog（组件 net6.0 与两工程 net6.0-windows 兼容）。Entity 含串口(ComBin/Channel)/相机(Camera)边界故须直接引用；Services 经 Entity 传递可见组件类型。
    • 启动 Init：App.xaml.cs → App_Startup 中 OperationLogger.Init(project="operate", KafkaBootstrapServers=App.config kfkaIP:kfkaPort（当前 127.0.0.1:9092）, Topic="tl-oplog")，全 try 兜底，初始化失败不影响启动。
    • operator 来源：AppData.AppDataInit（HttpHelper 构造 + 登录用户来源处）登录成功后 SetOperationLogContext() 设 OperationLogContext.Operator = CurrentUserInfo.username（无则 account），并设 OperationLogger.Options.TlSn = TlSn 作设备默认。AsyncLocal 不跨 UI 事件传播，故另存静态 AppData.CurrentOperator 作全局默认备用。
    • 关键边界统一封装埋点（覆盖面大），module 列表：
    • HTTP（ivf_tl_Services/HttpHelper.cs）：统一收口方法 HttpClientSendAsync 埋点（module="HTTP"，operation=接口 url，记成功/失败/超时/异常 + elapsedMs + output 截断 2000 字）。所有 HTTP 调用经 callWebService* → HttpClientSendAsync 单一收口，一处即全覆盖。
    • 串口（ivf_tl_Entity/ComEntitys/ComBin.cs）：OpenPort/ClosePort 操作级入库（module="串口"，打开/关闭端口）；SendCommand（单条指令收发，高频）走调试级 Debug（落本地文件、默认不入库，符合 §4），operation=指令-{commandType}。
    • 相机（ivf_tl_Entity/CameraEntitys/Camera.cs）：Init/UnInit 边界埋点（module="相机"，初始化/卸载，input/output/result）。
    • 命令入口/对焦调试（ivf_tl_Operate/ViewModel/HouseDebugPageViewModel.cs，module="对焦调试"）：OneClickCalibrate（一键标定，用 Begin scope 统一 traceId 串联本次标定内的 HTTP/串口/相机子埋点，完成记 okCount/total，异常 Fail）；SaveWellHor（手调保存）、HorizontalMotorReset/VerticalMotorReset（电机控制）用 Run 自动捕异常。挑关键几个，非每个。
    • traceId 透传（C#→Java 链路串联）：HttpHelper 原本每次 Guid.NewGuid() 生成 traceId 写入请求 header "traceId"；改为取 OperationLogContext.TraceId（无则 NewTraceId()），HttpClientSendAsync 与 HttpClientSendAsyncStream 两条 HTTP 路径同步对齐。header 名 "traceId" 与 Java 网关读取完全一致：核对 BasicConstant.TRACE_ID = "traceId"，servlet TraceInterceptor 与 reactive TraceFilter 均 getHeader("traceId")，缺省才新建——无待对齐项。
    • 兜底：所有埋点调用 try 包裹，绝不因记日志抛异常影响业务（组件本身已兜底，调用处再保一层）。
    • 编译验证：每加一类边界后 dotnet build ivf_tl_Operate/ivf_tl_Operate.csproj -c Debug，全程 0 error（仅 DLL 拷贝重试警告，因现场 operate.exe 在运行锁定输出目录，非编译错误）。
    • 端到端验证（可选加分项，已做）：最小控制台探针（C:\TLData\_setup\m8-test\p3b-probe，独立不进仓库）模拟 operate Init（project=operate, 127.0.0.1:9092, tl-oplog），在 Begin("对焦调试","一键标定") scope 内记 HTTP/串口/相机 3 条 → tl-oplog → aivfo-oplog 消费 → operation_log。查得 4 条 project=operate、operator 透传、house_sn=3、elapsed_ms 正确、中文 module（相机/对焦调试/串口）utf8mb4 存储正确，4 条共享同一 trace_id（证明 scope 父子链串联生效，即 traceId header 透传机制可用）。验证后已删除测试数据 + 探针。
    • 剩余（记为后续）：① 逐方法手动埋点（§9"重点方法手动埋点"，达成完整"操作全埋"，属后续规约）；② front 工程接入；③ Java 端逐 controller 铺 @OperateLog 注解；④ 真机验证（operate GUI 跑起来看实时日志，需用户在现场）。

  • M8-Pjava 已落地（2026-06-18）—— Java 端关键微服务接入 + 真实链路自测（铺开第一步）：

    • 接入服务：全仓 grep aivfo-kafka-spring-boot-starter 仅 aivfo-data-transmission（收图/串口服务）有 kafka；aivof-tl-control、aivfo-business-manage 均无 kafka，本期不接（无 ProducerNormal 即使引 starter 也不装配，留待其加 kafka 后或改用其它发送通道）。aivfo-data-transmission-lanucher/pom.xml 加 aivfo-oplog-client 依赖（版本随 ${revision} BOM 管理，无显式版本）。
    • 加 @OperateLog 的方法（4 个，data-transmission-controller）：PrepareApiController.showCache（数据传输/查询缓存数据，@NoToken）、PrepareApiController.initCache（数据传输/重新初始化缓存，需鉴权）、EventManageApiController.tlSettingUpdate（数据传输/设备设置更新）、UploadApiController.upload（数据传输/上传图片，收图入口）。挑代表性业务入口，非全铺。
    • 编译：aivfo-framework install、aivfo-data-transmission install 均 0 error。
    • 自测（真实 HTTP 请求触发切面，非 standalone 探针）：重启 data-transmission（java -jar，端口 10030，context /api/data/transmission/server），起服务踩坑见下。两次请求对比验证：
    • 直连 POST /prepare/showCache（@NoToken，匿名） → 入库 operator=anonymous_anonymous、trace_id=724b...（真实链路 traceId 非空）。
    • 直连 POST /prepare/initCache 带真实 JWT token（header token） → 入库 operator=张医生_doctor_zhang、trace_id=b82d...。token 用项目内置 AuthInfoUtils.generateTokenExpireInDay（RsaUtils 内置私钥）对真实 CurrentUserInfo 签发；下游 TokenInterceptor 解析后填 AuthThreadLocal，切面 getOperatorInformation() 取得真实值。
    • 结论：相比 P2 standalone（operator 仅匿名兜底、traceId 走探针构造），真实微服务链路下 operator 被正确填充为真实登录用户、trace_id 为真实请求链路值——验证 P2 机制在真实服务里端到端有效。module/operation 中文经 utf8mb4 正确存储，project=aivfo-data-transmission、elapsed_ms 计时正确、result=success。KafkaOperationLogSender 启动日志确认装配（OplogClientAutoConfiguration topic=tl-oplog）。验证后已删除测试数据（DELETE WHERE project='aivfo-data-transmission'）。
    • 踩坑：① data-transmission 启动除 -Djna.library.path 指向 aivfo-data-transmission/lib 外，还须把该 lib 目录加入 进程 PATH——JavaImageDLL.dll 依赖 opencv_world3416.dll，Windows DLL 依赖链走 PATH 解析（不走 jna.library.path），否则 UnsatisfiedLinkError: Unable to load library 'JavaImageDLL' 导致 pictureProcessing bean 创建失败、上下文启动失败。② 仓库根目录含中文 时差项目源代码，用 .bat（cmd GBK 解析）或嵌套 PowerShell Start-Process 启动 java 易因路径编码截断失败；用 bash nohup java（PATH 头部加 lib 的 MSYS 路径）启动稳定。
    • 剩余：① data-transmission 其余 controller/service 方法逐方法埋点（本期仅 4 个代表性入口）；② aivof-tl-control / aivfo-business-manage 等无 kafka 的服务，待其引入 kafka 后再接 aivfo-oplog-client，或评估非 kafka 发送通道；③ 业务 service 层（非 controller 入口）关键方法埋点。

10. 可配置（运行时开关，集中可调、热生效）

  • 模块级开关 + 级别：每个模块可配 开/关/详略；全局级别（INFO 操作级 / DEBUG 调试级）。
  • 按设备过滤：调试级可按舱/按 well/按设备 SN 过滤开启（只开 3 号舱 debug，不被其它舱噪声淹没）。
  • 集中管理：日志微服务集中配置 + 各端读取；改配置即生效、不用改代码重编。
  • 平时只开在测模块（日志干净、量可控）；出问题临时调高某模块重现一次拿全量细节；上线默认精简、排障远程调高。
  • 注：配置控制的是"已埋的点要不要记/记多细"，不能替代先把点埋进去（尤其 C# 无全局 AOP，须先埋后配）。

11. 可靠性与降级

  • 启动阶段（连不上 Kafka）：写本地启动日志。
  • 运行期 Kafka 发不出去：本地文件兜底（恢复后可选补送）。
  • 日志失败不影响业务：全 try 包裹、入队非阻塞、队列有上限。
  • 不丢（业务诉求）：靠 Kafka 持久化缓冲 + 日志微服务消费；本地兜底防极端。

12. 性能

  • 业务线程只做"非阻塞入队"，序列化与发送在后台线程；业务无感。
  • 操作级粒度（非逐帧逐字节），量可控；高频底层走调试级本地文件、默认关。
  • Kafka 削峰 + 日志微服务集中控写库压力。

13. 开发规约（强制）

以后新写的代码（C# 和 Java）都必须加操作日志埋点。

  • Java：关键 Controller/Service 方法加 @OperateLog（module/operation 可读）。
  • C#：新功能的命令入口、外部调用（HTTP/串口/相机/DB）、关键业务方法，必须经 Aivfo.OperationLog 组件埋点。
  • 新增 C# 项目：引用 Aivfo.OperationLog 库 + 标准配置。
  • Code Review 检查项：有业务操作但无对应日志埋点的，不予合并。

14. 落地里程碑（M8 · 全量操作日志）

  1. 机制先行：log 库建 operation_log 表 → 日志微服务 aivfo-oplog（消费 Kafka 入库 + 保留期清理）→ Kafka topic tl-oplog → 统一 schema → Java 端操作日志切面发 Kafka → C# 端 Aivfo.OperationLog 组件。
  2. C# 全埋（一次性）：operate + front 两项目按"操作全埋"口径铺点 + 调试级通道 + 配置开关。
  3. Java 铺注解：各微服务关键方法加 @OperateLog。
  4. 验证：见 §15。

15. 验证项（纳入待验证清单）

  • 操作级日志经 Kafka 入 operation_log，字段完整（谁/操作/输入/输出/结果/耗时）。
  • 同一操作的 C#→Java 多条日志 trace_id 一致、可拉成时间线。
  • trace_id 可 join operation_log ↔ system_log。
  • 调试级按模块/按舱热开 → 本地文件出详细收发；调回即停。
  • 配置改模块开关/级别热生效、不重编。
  • 日志微服务/库临时不可用时业务不受影响、恢复后不丢。
  • 保留期到期自动清理。
  • 性能：高频路径开操作级时业务无明显延迟。

16. 决策记录（ADR 摘要）

# 决策 理由
1 异步通道走 Kafka 量大、要稳不丢；业务零等待；C#/Java 统一通道（项目已有 Kafka）
2 复用现有 aivfo-log-spring-boot（@OperateLog/traceId/parentId），不另起炉灶 框架几乎就是所需；跟随现有模式
3 操作日志建独立表 operation_log（与 system_log 并列同库、共享 trace_id） 操作审计与技术日志字段/视角不同；分表干净、可 join
4 两级日志：操作级入库 / 调试级本地文件 兼顾"定位哪步"与"看内部细节"，互不污染
5 C# 组件化 Aivfo.OperationLog 现有项目复用、未来新项目引包即得；与 Java starter 对称
6 C# 全埋 operate+front，不埋 control+autofocustool 后两者要并入 operate、以后删
7 可配置 = 运行时模块级开关+级别+按舱热开，先埋后配 平时干净、排障可调；配置不替代埋点
8 不建操作字典表 YAGNI，可读串直接落库
9 开发规约强制新代码埋点 保证长期一致、不退化