多级缓存¶

两级缓存架构：L1（本地 LRU）+ L2（Redis），无需额外外部依赖。

用法¶

from redis_kit import Cache, ConnectionManager
from redis_kit.cache import TieredCache

conn = ConnectionManager(url="redis://localhost:6379/0")
redis_cache = Cache(conn.sync_client, prefix="myapp:cache")

cache = TieredCache(
    redis_cache,
    local_maxsize=2000,   # L1 max entries
    local_ttl=30.0,       # L1 TTL (seconds)
    negative_ttl=5.0,     # Cache misses for 5s
)

读取路径¶

检查 L1（本地缓存）—— 即时响应，无网络开销
若未命中，检查 L2（Redis）
若 L2 命中，自动回填 L1
若两级均未命中，将空值缓存（Negative Cache）写入 L1（防止重复穿透 L2）

写入路径¶

写穿透（Write-through）：set() 同时写入 L1 和 L2。

cache.set("user:1", data, ttl=3600)   # L1 + L2
user = cache.get("user:1")             # L1 hit

批量操作¶

get_many 先查询 L1，仅将未命中的 key 发往 L2：

data = cache.get_many(["user:1", "user:2", "user:3"])

本地缓存管理¶

cache.invalidate_local("user:1")   # Clear one key from L1
cache.clear_local()                 # Clear all L1
print(cache.local_size)             # Current L1 entry count

绑定操作¶

user = cache.bind("user:1")
user.set(data, ttl=3600)
user.get()
user.delete()

异步用法¶

from redis_kit.cache import AsyncTieredCache

cache = AsyncTieredCache(async_redis_cache, local_maxsize=2000, local_ttl=30.0)
value = await cache.get("key")

# 绑定操作
user = cache.bind("user:1")
await user.set(data, ttl=3600)
await user.get()