everything-claude-code/docs/zh-CN/skills/content-hash-cache-pattern/SKILL.md

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name: content-hash-cache-pattern
description: 使用SHA-256内容哈希缓存昂贵的文件处理结果——路径无关、自动失效、服务层分离。
origin: ECC
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# 内容哈希文件缓存模式

使用 SHA-256 内容哈希作为缓存键，缓存昂贵的文件处理结果（PDF 解析、文本提取、图像分析）。与基于路径的缓存不同，此方法在文件移动/重命名后仍然有效，并在内容更改时自动失效。

## 何时激活

* 构建文件处理管道时（PDF、图像、文本提取）
* 处理成本高且同一文件被重复处理时
* 需要一个 `--cache/--no-cache` CLI 选项时
* 希望在不修改现有纯函数的情况下为其添加缓存时

## 核心模式

### 1. 基于内容哈希的缓存键

使用文件内容（而非路径）作为缓存键：

```python
import hashlib
from pathlib import Path

_HASH_CHUNK_SIZE = 65536  # 64KB chunks for large files

def compute_file_hash(path: Path) -> str:
    """SHA-256 of file contents (chunked for large files)."""
    if not path.is_file():
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {path}")
    sha256 = hashlib.sha256()
    with open(path, "rb") as f:
        while True:
            chunk = f.read(_HASH_CHUNK_SIZE)
            if not chunk:
                break
            sha256.update(chunk)
    return sha256.hexdigest()
```

**为什么使用内容哈希？** 文件重命名/移动 = 缓存命中。内容更改 = 自动失效。无需索引文件。

### 2. 用于缓存条目的冻结数据类

```python
from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True, slots=True)
class CacheEntry:
    file_hash: str
    source_path: str
    document: ExtractedDocument  # The cached result
```

### 3. 基于文件的缓存存储

每个缓存条目都存储为 `{hash}.json` —— 通过哈希实现 O(1) 查找，无需索引文件。

```python
import json
from typing import Any

def write_cache(cache_dir: Path, entry: CacheEntry) -> None:
    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    cache_file = cache_dir / f"{entry.file_hash}.json"
    data = serialize_entry(entry)
    cache_file.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")

def read_cache(cache_dir: Path, file_hash: str) -> CacheEntry | None:
    cache_file = cache_dir / f"{file_hash}.json"
    if not cache_file.is_file():
        return None
    try:
        raw = cache_file.read_text(encoding="utf-8")
        data = json.loads(raw)
        return deserialize_entry(data)
    except (json.JSONDecodeError, ValueError, KeyError):
        return None  # Treat corruption as cache miss
```

### 4. 服务层包装器（单一职责原则）

保持处理函数的纯净性。将缓存作为一个单独的服务层添加。

```python
def extract_with_cache(
    file_path: Path,
    *,
    cache_enabled: bool = True,
    cache_dir: Path = Path(".cache"),
) -> ExtractedDocument:
    """Service layer: cache check -> extraction -> cache write."""
    if not cache_enabled:
        return extract_text(file_path)  # Pure function, no cache knowledge

    file_hash = compute_file_hash(file_path)

    # Check cache
    cached = read_cache(cache_dir, file_hash)
    if cached is not None:
        logger.info("Cache hit: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
        return cached.document

    # Cache miss -> extract -> store
    logger.info("Cache miss: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
    doc = extract_text(file_path)
    entry = CacheEntry(file_hash=file_hash, source_path=str(file_path), document=doc)
    write_cache(cache_dir, entry)
    return doc
```

## 关键设计决策

| 决策 | 理由 |
|----------|-----------|
| SHA-256 内容哈希 | 与路径无关，内容更改时自动失效 |
| `{hash}.json` 文件命名 | O(1) 查找，无需索引文件 |
| 服务层包装器 | 单一职责原则：提取功能保持纯净，缓存是独立的关注点 |
| 手动 JSON 序列化 | 完全控制冻结数据类的序列化 |
| 损坏时返回 `None` | 优雅降级，在下次运行时重新处理 |
| `cache_dir.mkdir(parents=True)` | 在首次写入时惰性创建目录 |

## 最佳实践

* **哈希内容，而非路径** —— 路径会变，内容标识不变
* 对大文件进行哈希时**分块处理** —— 避免将整个文件加载到内存中
* **保持处理函数的纯净性** —— 它们不应了解任何关于缓存的信息
* **记录缓存命中/未命中**，并使用截断的哈希值以便调试
* **优雅地处理损坏** —— 将无效的缓存条目视为未命中，永不崩溃

## 应避免的反模式

```python
# BAD: Path-based caching (breaks on file move/rename)
cache = {"/path/to/file.pdf": result}

# BAD: Adding cache logic inside the processing function (SRP violation)
def extract_text(path, *, cache_enabled=False, cache_dir=None):
    if cache_enabled:  # Now this function has two responsibilities
        ...

# BAD: Using dataclasses.asdict() with nested frozen dataclasses
# (can cause issues with complex nested types)
data = dataclasses.asdict(entry)  # Use manual serialization instead
```

## 适用场景

* 文件处理管道（PDF 解析、OCR、文本提取、图像分析）
* 受益于 `--cache/--no-cache` 选项的 CLI 工具
* 跨多次运行出现相同文件的批处理
* 在不修改现有纯函数的情况下为其添加缓存

## 不适用场景

* 必须始终保持最新的数据（实时数据流）
* 缓存条目可能极其庞大的情况（应考虑使用流式处理）
* 结果依赖于文件内容之外参数的情况（例如，不同的提取配置）