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CacheAdapters 与 DirectRedis 比较 ​

模块路径: FQBase.Cache.CacheAdapters源码: [CacheAdapters.py](file:///Users/A.D.189/FQuant/FQuant.Server/FQBase/FQBase/Cache/CacheAdapters.py)

一、DirectRedis 概述 ​

DirectRedis 是旧版 FQuant 系统使用的 Redis 客户端，目前仍在多个文件中使用。继承自 redis.Redis，提供基础的 Redis 操作。

二、功能对比 ​

特性DirectRedisRedisCacheAdapter
继承自redis.Redis自定义实现
连接管理需自行管理自动连接 + 单例客户端
连接池❌ 不支持✅ 可配合 connection_pool.py
健康检查❌ 不支持✅ ping()
单例模式❌✅ 内部单例
CacheInterface 接口❌✅ 实现
pandas/numpy 支持✅✅
String 操作✅✅
Hash 操作✅✅
List 操作✅✅
Set 操作✅✅
Pipeline 批量操作❌✅
SCAN 迭代❌✅
TTL 支持✅✅

三、API 对比 ​

String 操作 ​

操作DirectRedisRedisCacheAdapter
set✅✅ (支持 TTL)
get✅✅
mset✅✅ (支持 TTL)
mget✅✅

Hash 操作 ​

操作DirectRedisRedisCacheAdapter
hset✅✅
hget✅✅
hmset✅✅ (使用 pipeline)
hmget✅✅
hgetall✅✅
hvals✅✅
hkeys✅✅
hdel✅✅

List 操作 ​

操作DirectRedisRedisCacheAdapter
lpush✅✅
rpush✅✅
lpop✅✅
rpop✅✅
lrange✅✅
llen✅❌

Set 操作 ​

操作DirectRedisRedisCacheAdapter
sadd✅✅
srem✅✅
smembers✅✅
sismember✅✅
scard✅✅
spop✅❌

四、替代用法 ​

基本操作 ​

python
# DirectRedis 旧代码
from direct_redis import DirectRedis
r = DirectRedis(host='localhost', port=6379)
r.set('key', 'value')
value = r.get('key')

# RedisCacheAdapter 新代码
from FQBase.Cache.CacheAdapters import RedisCacheAdapter
redis = RedisCacheAdapter(host='localhost', port=6379)
redis.set('key', 'value')
value = redis.get('key')

Hash 操作 ​

python
# DirectRedis 旧代码
r.hset('hash', 'field', 'value')
r.hmset('hash', {'a': 1, 'b': 2})
r.hgetall('hash')

# RedisCacheAdapter 新代码
redis.hset('hash', 'field', 'value')
redis.hmset('hash', {'a': 1, 'b': 2})
redis.hgetall('hash')

List 操作 ​

python
# DirectRedis 旧代码
r.lpush('queue', 'task1')
r.lrange('queue', 0, -1)

# RedisCacheAdapter 新代码
redis.lpush('queue', 'task1')
redis.lrange('queue', 0, -1)

Set 操作 ​

python
# DirectRedis 旧代码
r.sadd('set', 'member1')
r.smembers('set')
r.sismember('set', 'member1')

# RedisCacheAdapter 新代码
redis.sadd('set', 'member1')
redis.smembers('set')
redis.sismember('set', 'member1')

五、迁移建议 ​

  1. 渐进式迁移：新旧代码可以共存，逐步替换
  2. 注意 prefix 差异：DirectRedis 可能使用 prefix，RedisCacheAdapter 统一不添加 prefix
  3. 统一序列化：RedisCacheAdapter 自动处理 pandas/numpy 序列化

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文档说明
CacheAdapters API缓存适配器完整 API
CacheAdapters 与 JsonStorage 比较RedisCacheAdapter 与 JsonStorage 对比
API 文档模块 API 参考
应用示例10 个应用场景代码示例
Cache Prefix 使用场景prefix 隔离策略详解
架构文档架构设计、组件关系
设计文档设计决策、权衡分析