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Raw Blame History

AI分类统计数值溢出问题修复

问题描述

用户报告AI分析日志显示异常数据：

总记录数：214（正常）
成功分类：18446744073709552（异常，接近u64最大值）

问题分析

根本原因

在 ai_analysis_log_service.rs 中，计算成功分类数的逻辑有误：

// 错误的计算方式
successful_classifications: (classification_stats.total_classifications - classification_stats.failed_tasks) as u64,

问题详解

total_classifications 是分类记录总数（来自 video_classification_records 表）
failed_tasks 是失败的任务数（来自 video_classification_tasks 表）
这两个数据来源不同，不应该直接相减
当 failed_tasks > total_classifications 时，减法结果为负数
负数转换为 u64 时会发生溢出，变成接近 u64::MAX 的大数

数值分析

u64::MAX = 18446744073709551615
异常值 = 18446744073709552
差值 = 18446744073709551615 - 18446744073709552 = 63

这表明原始计算结果是 -63，转换为 u64 后变成了这个大数。

修复方案

1. 扩展 ClassificationStats 结构体

添加分类记录状态的详细统计：

pub struct ClassificationStats {
    // 原有字段...
    pub successful_classifications: i32,    // 新增：成功分类记录数
    pub failed_classifications: i32,        // 新增：失败分类记录数
    pub needs_review_classifications: i32,  // 新增：需要审核记录数
}

2. 改进数据库查询

在 video_classification_repository.rs 中添加分类记录状态统计：

// 获取分类记录状态统计
let mut stmt = conn.prepare(&format!(
    "SELECT 
        SUM(CASE WHEN status = ? THEN 1 ELSE 0 END) as classified,
        SUM(CASE WHEN status = ? THEN 1 ELSE 0 END) as failed,
        SUM(CASE WHEN status = ? THEN 1 ELSE 0 END) as needs_review
     FROM video_classification_records{}", record_where_clause
))?;

3. 修正统计计算逻辑

使用正确的数据源计算各项统计：

Ok(AiAnalysisLogStats {
    total_records: classification_stats.total_classifications.max(0) as u64,
    successful_classifications: classification_stats.successful_classifications.max(0) as u64,
    failed_classifications: classification_stats.failed_classifications.max(0) as u64,
    needs_review: classification_stats.needs_review_classifications.max(0) as u64,
    // ...
})

修改文件列表

后端文件

apps/desktop/src-tauri/src/data/models/video_classification.rs
- 扩展 ClassificationStats 结构体
apps/desktop/src-tauri/src/data/repositories/video_classification_repository.rs
- 添加分类记录状态统计查询
- 更新返回的统计数据
apps/desktop/src-tauri/src/business/services/ai_analysis_log_service.rs
- 修正成功分类数的计算逻辑
- 添加数值安全检查

前端文件

apps/desktop/src/types/videoClassification.ts
- 更新 ClassificationStats 接口
apps/desktop/src/store/videoClassificationStore.ts
- 更新 ClassificationStats 接口

安全改进

1. 数值溢出防护

使用 .max(0) 确保不会有负数转换为无符号整数：

classification_stats.successful_classifications.max(0) as u64

2. 数据一致性

确保统计数据来源一致：

任务相关统计来自 video_classification_tasks 表
分类记录相关统计来自 video_classification_records 表

3. 类型安全

明确区分有符号和无符号整数的使用场景。

测试建议

边界测试：测试没有分类记录的项目
数据一致性测试：验证各项统计数据的逻辑关系
大数据测试：测试大量分类记录的性能和准确性
异常数据测试：测试数据库中存在异常状态的记录

预期结果

修复后，AI分析统计应该显示：

总记录数：214
成功分类：实际成功分类的记录数（≤ 214）
失败分类：实际失败分类的记录数
需要审核：需要人工审核的记录数

所有数值应该在合理范围内，且满足逻辑关系： 成功分类 + 失败分类 + 需要审核 = 总记录数

后续优化

添加数据一致性检查
实现24小时活动统计
添加更详细的错误日志
考虑添加数据库索引优化查询性能

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