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Analysis Storage Refactor - Technical Design

1. 架构概览

1.1 目标架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     应用层                                   │
│  app/api/futures_analysis.py  ←→  app/services/cache.py     │
│                                         ↓                   │
│                                   StorageManager            │
│                                   (storage_manager.py)      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
        ┌─────────────────────┼─────────────────────┐
        ↓                     ↓                     ↓
   ┌─────────┐          ┌─────────┐          ┌─────────┐
   │  Redis  │          │  MySQL  │          │ SQLite  │
   │ (缓存)  │          │(持久化) │          │ (兜底)  │
   └─────────┘          └─────────┘          └─────────┘

1.2 核心组件

组件	职责
`StorageManager`	提供通用 Redis 缓存方法（`cache_get`、`cache_set`、`cache_delete`）
`analysis_db.py`	Analysis 数据库连接管理，根据后端可用性返回 MySQL 或 SQLite Session
`analysis_models.py`	ORM 模型定义（不变）
`analysis_migration.py`	SQLite → MySQL 数据迁移

1.3 表清单

表名	用途	缓存 TTL
`futures_analysis`	期货分析报告	5 分钟
`watched_symbols`	用户关注品种	10 分钟
`ai_model_configs`	AI 模型配置	10 分钟
`analysis_settings`	分析设置	10 分钟
`ai_analysis_cache`	AI 分析缓存	5 分钟
`review_dates`	复盘日期	1 小时
`symbol_rankings`	品种排名	1 小时
`trading_plans`	交易计划	1 小时
`symbol_scores_v2`	V2 品种评分	1 小时
`trading_plans_v2`	V2 交易计划	1 小时
`sector_heat`	板块热度	1 小时
`review_plans_v2`	V2 复盘计划	1 小时
`trade_records`	交易记录	不缓存
`trade_import_batches`	交易导入批次	不缓存

2. 降级策略

2.1 数据库 Session 切换

analysis_db.py 中的 get_analysis_db() 根据后端可用性返回不同 Session：

业务代码 → get_analysis_db()
              ↓
        MySQL 可用？
        ↓ 是              ↓ 否
    MySQL Session    SQLite Session

2.2 Redis 缓存层（可选）

对于高频读取场景，业务代码可通过 StorageManager.cache_get/cache_set/cache_delete 使用 Redis：

读取请求
    ↓
StorageManager.cache_get(key)
    ↓ 命中
返回数据
    ↓ 未命中
ORM 查询 MySQL/SQLite → StorageManager.cache_set(key, value) → 返回

2.3 降级状态检测

复用 StorageManager.check_mysql() 惰性检测 MySQL 可用性
MySQL 不可用时，get_analysis_db() 返回 SQLite Session
保留 SQLite 文件 data/futures_analysis.db 作为兜底

3. 数据迁移

3.1 迁移时机

应用启动时（lifespan），在 MySQL 表结构初始化后执行。

3.2 迁移逻辑

def migrate_analysis_sqlite_to_mysql():
    """将 SQLite analysis 数据迁移到 MySQL"""
    # 1. 检测 MySQL 表是否已有数据
    mysql_count = count_mysql_analysis_tables()
    if mysql_count > 0:
        logger.info("MySQL analysis 表已有数据，跳过迁移")
        return
    
    # 2. 从 SQLite 读取数据
    sqlite_data = read_sqlite_analysis_data()
    
    # 3. 批量写入 MySQL
    write_mysql_analysis_data(sqlite_data)
    
    logger.info("Analysis 数据迁移完成")

3.3 幂等性

检测 MySQL 表是否已有数据
有数据则跳过迁移
迁移失败不影响应用启动

4. 缓存策略

4.1 通用缓存方法

StorageManager 提供三个通用方法：

cache_get(key): 读取 Redis 缓存
cache_set(key, value, ttl): 写入 Redis 缓存
cache_delete(key): 删除 Redis 缓存

4.2 缓存键设计

由业务代码决定缓存键，推荐格式：

analysis:{table_name}:{id}
analysis:{table_name}:list:{query_hash}

4.3 缓存失效

写入时删除相关缓存
TTL 过期自动失效

4.4 缓存回填

读取时未命中，查询 MySQL/SQLite 后回填
TTL 与表类型对应

5. 兼容性

5.1 ORM 模型

保持不变
使用 AnalysisBase 作为基类

5.2 API 接口

保持不变
通过 get_analysis_db() 依赖注入

5.3 SQLite 文件

保留 data/futures_analysis.db
降级时使用

6. 测试策略

6.1 单元测试

场景	测试方法
Redis 缓存命中	Mock Redis，验证不查询 MySQL
Redis 缓存未命中	Mock Redis 返回 None，验证查询 MySQL
MySQL 降级到 SQLite	Mock MySQL 不可用，验证查询 SQLite
数据迁移	验证 SQLite 数据完整迁移到 MySQL

6.2 集成测试

启动应用，验证 MySQL 表创建
执行迁移，验证数据完整性
调用 API，验证功能正常

7. 风险与缓解

风险	缓解措施
数据迁移失败	保留 SQLite 作为降级方案，迁移失败时自动降级
Redis 缓存不一致	写入时先删缓存，再写 MySQL，最后回填缓存
表结构不兼容	复用现有 ORM 模型，MySQL 自动创建表结构
性能下降	Redis 缓存减少 MySQL 查询压力

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