refactor(cache): optimize cache service architecture and provider transport

src/services/cache/model_cache.py

@@ -2,11 +2,9 @@
 Model 映射缓存服务 - 减少模型查询
 """
 
-import json
 import time
-from typing import Optional
+from typing import List, Optional
 
-from sqlalchemy.exc import OperationalError, ProgrammingError
 from sqlalchemy.orm import Session
 
 from src.config.constants import CacheTTL
@@ -106,6 +104,7 @@ class ModelCacheService:
             Model 对象或 None
         """
         cache_key = f"model:provider_global:{provider_id}:{global_model_id}"
+        hit_count_key = f"model:provider_global:hits:{provider_id}:{global_model_id}"
 
         # 1. 尝试从缓存获取
         cached_data = await CacheService.get(cache_key)
@@ -113,6 +112,8 @@ class ModelCacheService:
             logger.debug(
                 f"Model 缓存命中(provider+global): {provider_id[:8]}...+{global_model_id[:8]}..."
             )
+            # 递增命中计数，同时刷新 TTL
+            await CacheService.incr(hit_count_key, ttl_seconds=ModelCacheService.CACHE_TTL)
             return ModelCacheService._dict_to_model(cached_data)
 
         # 2. 缓存未命中，查询数据库
@@ -130,6 +131,8 @@ class ModelCacheService:
         if model:
             model_dict = ModelCacheService._model_to_dict(model)
             await CacheService.set(cache_key, model_dict, ttl_seconds=ModelCacheService.CACHE_TTL)
+            # 重置命中计数（新缓存从1开始）
+            await CacheService.set(hit_count_key, 1, ttl_seconds=ModelCacheService.CACHE_TTL)
             logger.debug(
                 f"Model 已缓存(provider+global): {provider_id[:8]}...+{global_model_id[:8]}..."
             )
@@ -189,9 +192,10 @@ class ModelCacheService:
         # 清除 model:id 缓存
         await CacheService.delete(f"model:id:{model_id}")
 
-        # 清除 provider_global 缓存（如果提供了必要参数）
+        # 清除 provider_global 缓存及其命中计数（如果提供了必要参数）
         if provider_id and global_model_id:
             await CacheService.delete(f"model:provider_global:{provider_id}:{global_model_id}")
+            await CacheService.delete(f"model:provider_global:hits:{provider_id}:{global_model_id}")
             logger.debug(
                 f"Model 缓存已清除: {model_id}, provider_global:{provider_id[:8]}...:{global_model_id[:8]}..."
             )
@@ -230,16 +234,20 @@ class ModelCacheService:
         db: Session, model_name: str
     ) -> Optional[GlobalModel]:
         """
-        通过名称或映射解析 GlobalModel（带缓存，支持映射匹配）
+        通过名称解析 GlobalModel（带缓存）
 
         查找顺序：
         1. 检查缓存
-        2. 通过映射匹配（查询 Model 表的 provider_model_name 和 provider_model_aliases）
+        2. 通过 provider_model_name 匹配（查询 Model 表）
         3. 直接匹配 GlobalModel.name（兜底）
 
+        注意：此方法不使用 provider_model_aliases 进行全局解析。
+        provider_model_aliases 是 Provider 级别的别名配置，只在特定 Provider 上下文中生效，
+        由 resolve_provider_model() 处理。
+
         Args:
             db: 数据库会话
-            model_name: 模型名称（可以是 GlobalModel.name 或映射名称）
+            model_name: 模型名称（可以是 GlobalModel.name 或 provider_model_name）
 
         Returns:
             GlobalModel 对象或 None
@@ -273,116 +281,53 @@ class ModelCacheService:
                     logger.debug(f"GlobalModel 缓存命中(映射解析): {normalized_name}")
                     return ModelCacheService._dict_to_global_model(cached_data)
 
-            # 2. 优先通过 provider_model_name 和映射名称匹配（Provider 配置优先级最高）
-            from sqlalchemy import or_
-
+            # 2. 通过 provider_model_name 匹配（不考虑 provider_model_aliases）
+            # 重要：provider_model_aliases 是 Provider 级别的别名配置，只在特定 Provider 上下文中生效
+            # 全局解析不应该受到某个 Provider 别名配置的影响
+            # 例如：Provider A 把 "haiku" 映射到 "sonnet"，不应该影响 Provider B 的 "haiku" 解析
             from src.models.database import Provider
 
-            # 构建精确的映射匹配条件
-            # 注意：provider_model_aliases 是 JSONB 数组，需要使用 PostgreSQL 的 JSONB 操作符
-            # 对于 SQLite，会在 Python 层面进行过滤
-            try:
-                # 尝试使用 PostgreSQL 的 JSONB 查询（更高效）
-                # 使用 json.dumps 确保正确转义特殊字符，避免 SQL 注入
-                jsonb_pattern = json.dumps([{"name": normalized_name}])
-                models_with_global = (
-                    db.query(Model, GlobalModel)
-                    .join(Provider, Model.provider_id == Provider.id)
-                    .join(GlobalModel, Model.global_model_id == GlobalModel.id)
-                    .filter(
-                        Provider.is_active == True,
-                        Model.is_active == True,
-                        GlobalModel.is_active == True,
-                        or_(
-                            Model.provider_model_name == normalized_name,
-                            # PostgreSQL JSONB 查询：检查数组中是否有包含 {"name": "xxx"} 的元素
-                            Model.provider_model_aliases.op("@>")(jsonb_pattern),
-                        ),
-                    )
-                    .all()
-                )
-            except (OperationalError, ProgrammingError) as e:
-                # JSONB 操作符不支持（如 SQLite），回退到加载匹配 provider_model_name 的 Model
-                # 并在 Python 层过滤 aliases
-                logger.debug(
-                    f"JSONB 查询失败，回退到 Python 过滤: {e}",
-                )
-                # 优化：先用 provider_model_name 缩小范围，再加载其他可能匹配的记录
-                models_with_global = (
-                    db.query(Model, GlobalModel)
-                    .join(Provider, Model.provider_id == Provider.id)
-                    .join(GlobalModel, Model.global_model_id == GlobalModel.id)
-                    .filter(
-                        Provider.is_active == True,
-                        Model.is_active == True,
-                        GlobalModel.is_active == True,
-                    )
-                    .all()
+            models_with_global = (
+                db.query(Model, GlobalModel)
+                .join(Provider, Model.provider_id == Provider.id)
+                .join(GlobalModel, Model.global_model_id == GlobalModel.id)
+                .filter(
+                    Provider.is_active == True,
+                    Model.is_active == True,
+                    GlobalModel.is_active == True,
+                    Model.provider_model_name == normalized_name,
                 )
+                .all()
+            )
 
-            # 用于存储匹配结果：{(model_id, global_model_id): (GlobalModel, match_type, priority)}
-            # 使用字典去重，同一个 Model 只保留优先级最高的匹配
-            matched_models_dict = {}
-
-            # 遍历查询结果进行匹配
+            # 收集匹配的 GlobalModel（只通过 provider_model_name 匹配）
+            matched_global_models: List[GlobalModel] = []
+            seen_global_model_ids: set[str] = set()
             for model, gm in models_with_global:
-                key = (model.id, gm.id)
-
-                # 检查 provider_model_aliases 是否匹配（优先级更高）
-                if model.provider_model_aliases:
-                    for alias_entry in model.provider_model_aliases:
-                        if isinstance(alias_entry, dict):
-                            alias_name = alias_entry.get("name", "").strip()
-                            if alias_name == normalized_name:
-                                # alias 优先级为 0（最高），覆盖任何已存在的匹配
-                                matched_models_dict[key] = (gm, "alias", 0)
-                                logger.debug(
-                                    f"模型名称 '{normalized_name}' 通过映射名称匹配到 "
-                                    f"GlobalModel: {gm.name} (Model: {model.id[:8]}...)"
-                                )
-                                break
-
-                # 如果还没有匹配（或只有 provider_model_name 匹配），检查 provider_model_name
-                if key not in matched_models_dict or matched_models_dict[key][1] != "alias":
-                    if model.provider_model_name == normalized_name:
-                        # provider_model_name 优先级为 1（兜底），只在没有 alias 匹配时使用
-                        if key not in matched_models_dict:
-                            matched_models_dict[key] = (gm, "provider_model_name", 1)
-                            logger.debug(
-                                f"模型名称 '{normalized_name}' 通过 provider_model_name 匹配到 "
-                                f"GlobalModel: {gm.name} (Model: {model.id[:8]}...)"
-                            )
-
-            # 如果通过 provider_model_name/alias 找到了，直接返回
-            if matched_models_dict:
-                # 转换为列表并排序：按 priority（alias=0 优先）、然后按 GlobalModel.name
-                matched_global_models = [
-                    (gm, match_type) for gm, match_type, priority in matched_models_dict.values()
-                ]
-                matched_global_models.sort(
-                    key=lambda item: (
-                        0 if item[1] == "alias" else 1,  # alias 优先
-                        item[0].name  # 同优先级按名称排序（确定性）
+                if gm.id not in seen_global_model_ids:
+                    seen_global_model_ids.add(gm.id)
+                    matched_global_models.append(gm)
+                    logger.debug(
+                        f"模型名称 '{normalized_name}' 通过 provider_model_name 匹配到 "
+                        f"GlobalModel: {gm.name} (Model: {model.id[:8]}...)"
                     )
-                )
 
-                # 记录解析方式
-                resolution_method = matched_global_models[0][1]
+            # 如果通过 provider_model_name 找到了，返回
+            if matched_global_models:
+                resolution_method = "provider_model_name"
 
                 if len(matched_global_models) > 1:
-                    # 检测到冲突
-                    unique_models = {gm.id: gm for gm, _ in matched_global_models}
-                    if len(unique_models) > 1:
-                        model_names = [gm.name for gm in unique_models.values()]
-                        logger.warning(
-                            f"模型映射冲突: 名称 '{normalized_name}' 匹配到多个不同的 GlobalModel: "
-                            f"{', '.join(model_names)}，使用第一个匹配结果"
-                        )
-                        # 记录冲突指标
-                        model_mapping_conflict_total.inc()
+                    # 检测到冲突（多个不同的 GlobalModel 有相同的 provider_model_name）
+                    model_names = [gm.name for gm in matched_global_models if gm.name]
+                    logger.warning(
+                        f"模型映射冲突: 名称 '{normalized_name}' 匹配到多个不同的 GlobalModel: "
+                        f"{', '.join(model_names)}，使用第一个匹配结果"
+                    )
+                    # 记录冲突指标
+                    model_mapping_conflict_total.inc()
 
                 # 返回第一个匹配的 GlobalModel
-                result_global_model: GlobalModel = matched_global_models[0][0]
+                result_global_model = matched_global_models[0]
                 global_model_dict = ModelCacheService._global_model_to_dict(result_global_model)
                 await CacheService.set(
                     cache_key, global_model_dict, ttl_seconds=ModelCacheService.CACHE_TTL