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SQLite + Sled 混合架构设计文档

设计日期： 2026-05-29
设计目标： 保留 SQLite SQL优势 + 利用 Sled 性能优势

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一、架构概述

1.1 设计原则

核心原则：

1. SQL查询保留 SQLite - 复杂查询、JOIN、WHERE
2. KV操作使用 Sled - 高并发写入、简单查询
3. 数据一致性保证 - 双写同步机制
4. 渐进式迁移 - 可回滚、可测试

1.2 分层架构图

MarkBase Hybrid Database Architecture:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Application Layer (MarkBase API)           │
│  - REST API endpoints                       │
│  - Web UI interactions                      │
│  - FUSE file operations                     │
└─────────────────────────────────────────────┘
         ↓ (request routing)
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Data Routing Layer (HybridRouter)          │ ← 核心设计
│  - Query type detection                     │
│  - Database selection                       │
│  - Request forwarding                       │
└─────────────────────────────────────────────┘
         ↓ (parallel operations)
┌─────────────────────────┬───────────────────┐
│  Metadata Layer (SQLite)│ KV Layer (Sled)   │
│                         │                   │
│  SQL查询优势：           │ 性能优势：        │
│  - file_nodes (CRUD)    │ - file_content    │
│  - file_registry       │   hash → path     │
│  - file_locations      │ - hot_files_cache │
│  - user_auth           │ - metadata_cache  │
│  - sync_log            │ - import_queue    │
│                         │                   │
│  特性：                 │ 特性：            │
│  ✅ SQL查询             │ ✅ 并发写入       │
│  ✅ JOIN支持            │ ✅ MVCC无锁       │
│  ✅ WHERE过滤           │ ✅ 高吞吐量       │
│  ✅ 调试工具            │ ✅ 纯Rust实现     │
│                         │                   │
│  性能：                 │ 性能：            │
│  ⭐ 查询延迟<1ms        │ ⭐ 导入163K/sec  │
│  ⭐ 空间效率12.33MB     │ ⭐ 并发5.22M/sec │
│                         │                   │
│  适用场景：             │ 适用场景：        │
│  - parent_id查询        │ - 批量导入       │
│  - file_uuid JOIN       │ - FUSE hot path │
│  - WHERE过滤            │ - 并发写入       │
│  - 复杂查询             │ - 简单KV存储     │
└─────────────────────────┴───────────────────┘
         ↓ (data synchronization)
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Data Sync Layer (SyncManager)              │ ← 数据一致性
│  - Dual-write mechanism                     │
│  - Cache invalidation                       │
│  - Consistency checks                       │
└─────────────────────────────────────────────┘

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二、数据分层策略

2.1 Metadata Layer (SQLite)

保留在 SQLite 的数据表：

file_nodes 表（核心元数据）

设计决策： ✅ 保留 SQLite

理由：

1. 需要复杂查询

   • WHERE parent_id = ? - 父子关系查询
   • WHERE sha256 = ? - Hash查询
   • WHERE node_type = ? - 类型过滤
   • ORDER BY sort_order - 排序查询

2. 需要 JOIN 查询

   • file_nodes JOIN file_locations ON file_uuid
   • file_nodes JOIN file_registry ON file_uuid

3. SQL优化成熟

   • 索引效率高
   • 查询优化器成熟
   • 复杂查询支持

数据字段：

CREATE TABLE file_nodes (
    node_id TEXT PRIMARY KEY,
    label TEXT NOT NULL,
    aliases_json TEXT,
    file_uuid TEXT,
    sha256 TEXT,
    parent_id TEXT,
    children_json TEXT,
    node_type TEXT,
    icon TEXT,
    color TEXT,
    bg_color TEXT,
    file_size INTEGER,
    registered_at TEXT,
    created_at TEXT,
    updated_at TEXT,
    sort_order INTEGER
);

-- 索引
CREATE INDEX idx_parent_id ON file_nodes(parent_id);
CREATE INDEX idx_sha256 ON file_nodes(sha256);
CREATE INDEX idx_file_uuid ON file_nodes(file_uuid);
CREATE INDEX idx_node_type ON file_nodes(node_type);

file_registry 表（文件注册）

设计决策： ✅ 保留 SQLite

理由：

1. 需要 JOIN 查询

   • file_nodes JOIN file_registry ON file_uuid

2. 需要 WHERE 查询

   • WHERE sha256 = ?
   • WHERE file_size > ?

数据字段：

CREATE TABLE file_registry (
    file_uuid TEXT PRIMARY KEY,
    original_name TEXT NOT NULL,
    file_size INTEGER,
    file_type TEXT,
    registered_at TEXT,
    last_seen_at TEXT,
    status TEXT
);

-- 索引
CREATE INDEX idx_registry_sha256 ON file_registry(sha256);
CREATE INDEX idx_registry_size ON file_registry(file_size);

file_locations 表（位置追踪）

设计决策： ✅ 保留 SQLite

理由：

1. 需要复杂 JOIN

   • file_nodes JOIN file_locations ON file_uuid

2. 需要 WHERE 查询

   • WHERE storage_tier = ?
   • WHERE is_primary = 1

数据字段：

CREATE TABLE file_locations (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    file_uuid TEXT NOT NULL,
    storage_tier TEXT NOT NULL,
    storage_path TEXT NOT NULL,
    is_primary INTEGER DEFAULT 0,
    created_at TEXT,
    FOREIGN KEY (file_uuid) REFERENCES file_registry(file_uuid)
);

-- 索引
CREATE INDEX idx_loc_file_uuid ON file_locations(file_uuid);
CREATE INDEX idx_loc_tier ON file_locations(storage_tier);

user_auth 表（用户认证）

设计决策： ✅ 保留 SQLite

理由：

1. 成熟认证方案

   • bcrypt密码加密
   • Session管理

2. 复杂查询需求

   • WHERE username = ?
   • WHERE token = ?

数据字段：

CREATE TABLE user_auth (
    username TEXT PRIMARY KEY,
    password_hash TEXT NOT NULL,
    token TEXT,
    expires_at TEXT,
    groups TEXT,
    permissions TEXT,
    created_at TEXT
);

-- 索引
CREATE INDEX idx_auth_token ON user_auth(token);

sync_log 表（同步日志）

设计决策： ✅ 保留 SQLite

理由：

1. 需要时间查询
   • WHERE sync_time > ?
   • ORDER BY sync_time DESC

数据字段：

CREATE TABLE sync_log (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    sync_type TEXT NOT NULL,
    sync_time INTEGER,
    users_synced INTEGER,
    groups_synced INTEGER,
    status TEXT,
    error_message TEXT
);

-- 索引
CREATE INDEX idx_sync_time ON sync_log(sync_time);

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2.2 KV Layer (Sled)

迁移到 Sled 的数据：

file_content_hash Tree（内容Hash索引）

设计决策： ✅ 迁移到 Sled

理由：

1. 简单KV查询

   • sha256 → storage_path
   • 无需JOIN

2. 高并发写入需求

   • 批量导入时频繁更新
   • 多users并发写入

3. FUSE hot path

   • FUSE读取时快速查询
   • 缓存热点数据

数据结构：

// Tree: file_content_hash
// Key: sha256 (String)
// Value: storage_path (String)

#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub struct ContentLocation {
    pub storage_path: String,
    pub storage_tier: String,
    pub file_size: u64,
    pub mime_type: String,
    pub last_accessed: String,
    pub access_count: u32,
}

// API
let tree = db.open_tree("file_content_hash")?;
tree.insert(sha256.as_bytes(), serde_json::to_vec(&location)?)?;
let location = tree.get(sha256.as_bytes())?;

性能优势：

• 导入吞吐：163K/sec
• 查询延迟：1429ns
• 并发写入：多writer支持

hot_files_cache Tree（热点文件缓存）

设计决策： ✅ 新增 Sled Tree

理由：

1. FUSE hot path

   • FUSE读取频繁访问的文件
   • 快速查询热点数据

2. LRU缓存机制

   • 自动淘汰冷数据
   • 保持热点数据

3. 纯KV查询

   • node_id → hot_flag
   • 无复杂查询

数据结构：

// Tree: hot_files_cache
// Key: node_id (String)
// Value: hot_flag (u8)

#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub struct HotFileCache {
    pub node_id: String,
    pub access_count: u32,
    pub last_accessed: String,
    pub hot_level: u8, // 0-5 hot level
    pub cache_priority: u32,
}

// API
let tree = db.open_tree("hot_files_cache")?;
tree.insert(node_id.as_bytes(), serde_json::to_vec(&cache)?)?;

// LRU淘汰机制
if tree.len() > MAX_CACHE_SIZE {
    // 淘汰冷数据
    for item in tree.iter() {
        let (_, value) = item?;
        let cache: HotFileCache = serde_json::from_slice(&value)?;
        if cache.hot_level == 0 {
            tree.remove(node_id.as_bytes())?;
        }
    }
}

metadata_cache Tree（元数据缓存）

设计决策： ✅ 新增 Sled Tree

理由：

1. 快速查询加速

   • 缓存常用元数据
   • 减少SQLite查询

2. MVCC无锁读取

   • 并发读取无阻塞
   • 提升查询吞吐

数据结构：

// Tree: metadata_cache
// Key: node_id (String)
// Value: cached_metadata (FileNode JSON)

#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub struct CachedMetadata {
    pub node_id: String,
    pub label: String,
    pub parent_id: Option<String>,
    pub node_type: NodeType,
    pub file_size: Option<i64>,
    pub sha256: Option<String>,
    pub cached_at: String,
    pub ttl: u32, // Time to live (seconds)
}

// API
let tree = db.open_tree("metadata_cache")?;

// 查询流程：
// 1. Check Sled cache
// 2. If not found, query SQLite
// 3. Update Sled cache

if let Some(cache) = tree.get(node_id.as_bytes())? {
    let meta: CachedMetadata = serde_json::from_slice(&cache)?;
    if meta.ttl > 0 {
        return Ok(Some(meta)); // Cache hit
    }
}

// Cache miss, query SQLite
let node = sqlite_query(node_id)?;

// Update cache
let cache = CachedMetadata::from_node(&node);
tree.insert(node_id.as_bytes(), serde_json::to_vec(&cache)?);

import_queue Tree（导入队列）

设计决策： ✅ 新增 Sled Tree

理由：

1. 高并发写入

   • 批量导入时队列管理
   • 多users并发导入

2. 队列管理简单

   • job_id → job_status
   • 无复杂查询

3. 导入吞吐优化

   • Sled导入吞吐163K/sec
   • 比SQLite快11.42倍

数据结构：

// Tree: import_queue
// Key: job_id (String)
// Value: job_status (JSON)

#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub struct ImportJob {
    pub job_id: String,
    pub user_id: String,
    pub status: JobStatus,
    pub total_files: u32,
    pub imported_files: u32,
    pub failed_files: u32,
    pub started_at: String,
    pub completed_at: Option<String>,
    pub error_message: Option<String>,
}

#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub enum JobStatus {
    Pending,
    Running,
    Completed,
    Failed,
}

// API
let tree = db.open_tree("import_queue")?;

// 创建导入任务
let job = ImportJob::new(user_id, total_files);
tree.insert(job.job_id.as_bytes(), serde_json::to_vec(&job)?)?;

// 更新进度
job.imported_files += 1;
tree.insert(job.job_id.as_bytes(), serde_json::to_vec(&job)?)?;

// 查询任务状态
let job_data = tree.get(job_id.as_bytes())?;
let job: ImportJob = serde_json::from_slice(&job_data)?;

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三、数据路由层设计

3.1 HybridRouter 核心设计

路由策略：

pub struct HybridRouter {
    sqlite_conn: Connection,
    sled_db: sled::Db,
}

impl HybridRouter {
    pub fn route_query(&self, query_type: QueryType) -> DatabaseType {
        match query_type {
            // SQL查询 → SQLite
            QueryType::ParentChildren => DatabaseType::SQLite,
            QueryType::FileUuidJoin => DatabaseType::SQLite,
            QueryType::WhereFilter => DatabaseType::SQLite,
            QueryType::ComplexJoin => DatabaseType::SQLite,
            QueryType::OrderBySort => DatabaseType::SQLite,
            
            // KV查询 → Sled
            QueryType::ContentHashLookup => DatabaseType::Sled,
            QueryType::HotFileCache => DatabaseType::Sled,
            QueryType::MetadataCache => DatabaseType::Sled,
            QueryType::ImportQueue => DatabaseType::Sled,
            
            // 混合查询 → 优先Sled缓存
            QueryType::NodeLookup => DatabaseType::Hybrid,
        }
    }
    
    pub fn get_node(&self, node_id: &str) -> Result<Option<FileNode>> {
        // 混合查询策略：
        // 1. Check Sled cache first (fast)
        // 2. If not found, query SQLite (slow)
        // 3. Update Sled cache
        
        // Step 1: Check Sled cache
        let cache_tree = self.sled_db.open_tree("metadata_cache")?;
        if let Some(cache_data) = cache_tree.get(node_id.as_bytes())? {
            let cache: CachedMetadata = serde_json::from_slice(&cache_data)?;
            if cache.ttl > 0 {
                // Cache hit, return fast
                return Ok(Some(cache.to_file_node()));
            }
        }
        
        // Step 2: Query SQLite
        let node = self.sqlite_query_node(node_id)?;
        
        // Step 3: Update Sled cache
        if let Some(n) = &node {
            let cache = CachedMetadata::from_node(n);
            cache_tree.insert(node_id.as_bytes(), serde_json::to_vec(&cache)?)?;
        }
        
        Ok(node)
    }
    
    pub fn get_children(&self, parent_id: &str) -> Result<Vec<FileNode>> {
        // SQL查询 → SQLite
        let mut stmt = self.sqlite_conn.prepare(
            "SELECT * FROM file_nodes WHERE parent_id = ? ORDER BY sort_order"
        )?;
        
        let nodes = stmt.query_map([parent_id], |row| {
            Ok(FileNode::from_row(row))
        })?;
        
        Ok(nodes.collect::<Result<Vec<_>, _>>()?)
    }
    
    pub fn import_batch(&self, nodes: &[FileNode]) -> Result<()> {
        // 高并发写入 → Sled
        let tree = self.sled_db.open_tree("import_queue")?;
        
        // Sled批量导入
        let sled_nodes = self.sled_db.open_tree("file_nodes_temp")?;
        sled_nodes.insert_batch(nodes)?;
        
        // 异步同步到SQLite
        self.sync_to_sqlite_async(nodes)?;
        
        Ok(())
    }
}

3.2 查询类型定义

pub enum QueryType {
    // SQL查询类型（SQLite优先）
    ParentChildren,      // WHERE parent_id = ?
    FileUuidJoin,        // JOIN file_locations
    WhereFilter,         // WHERE node_type = ?
    ComplexJoin,         // 多表JOIN
    OrderBySort,         // ORDER BY sort_order
    
    // KV查询类型（Sled优先）
    ContentHashLookup,   // sha256 → path
    HotFileCache,        // node_id → hot_flag
    MetadataCache,       // node_id → metadata
    ImportQueue,         // job_id → status
    
    // 混合查询类型（Sled缓存 + SQLite fallback）
    NodeLookup,          // node_id查询（优先缓存）
}

pub enum DatabaseType {
    SQLite,   // 使用SQLite
    Sled,     // 使用Sled
    Hybrid,   // 混合策略（优先Sled缓存）
}

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四、数据同步机制设计

4.1 双写同步机制

同步策略：

pub struct SyncManager {
    sqlite_conn: Connection,
    sled_db: sled::Db,
}

impl SyncManager {
    pub fn dual_write_node(&self, node: &FileNode) -> Result<()> {
        // 双写机制：
        // 1. 先写SQLite（持久化保证）
        // 2. 再写Sled（缓存加速）
        
        // Step 1: Write to SQLite
        self.insert_node_sqlite(node)?;
        
        // Step 2: Write to Sled cache
        let cache = CachedMetadata::from_node(node);
        let cache_tree = self.sled_db.open_tree("metadata_cache")?;
        cache_tree.insert(node.node_id.as_bytes(), serde_json::to_vec(&cache)?)?;
        
        Ok(())
    }
    
    pub fn sync_batch_to_sqlite(&self, nodes: &[FileNode]) -> Result<()> {
        // 批量同步：
        // 1. Sled快速导入（163K/sec）
        // 2. 异步同步到SQLite（14K/sec）
        
        // Step 1: Fast import to Sled
        let sled_nodes = self.sled_db.open_tree("file_nodes_temp")?;
        sled_nodes.insert_batch(nodes)?;
        
        // Step 2: Async sync to SQLite
        self.spawn_sync_task(nodes)?;
        
        Ok(())
    }
    
    pub fn consistency_check(&self) -> Result<ConsistencyReport> {
        // 一致性检查：
        // 1. 比对SQLite和Sled数据
        // 2. 发现不一致数据
        // 3. 自动修复
        
        let sqlite_nodes = self.load_all_sqlite()?;
        let sled_cache = self.load_all_sled_cache()?;
        
        let mut report = ConsistencyReport::default();
        
        for node in &sqlite_nodes {
            if let Some(cache) = sled_cache.get(&node.node_id) {
                if cache.sha256 != node.sha256 {
                    report.inconsistencies.push(Inconsistency {
                        node_id: node.node_id.clone(),
                        field: "sha256",
                        sqlite_value: node.sha256.clone(),
                        sled_value: cache.sha256.clone(),
                    });
                    
                    // Auto-fix: Update Sled cache
                    self.update_sled_cache(&node)?;
                }
            } else {
                // Cache missing, add to Sled
                self.add_to_sled_cache(&node)?;
                report.cache_misses += 1;
            }
        }
        
        Ok(report)
    }
}

pub struct ConsistencyReport {
    pub inconsistencies: Vec<Inconsistency>,
    pub cache_misses: u32,
    pub auto_fixed: u32,
}

pub struct Inconsistency {
    pub node_id: String,
    pub field: String,
    pub sqlite_value: Option<String>,
    pub sled_value: Option<String>,
}

4.2 缓存失效机制

pub struct CacheInvalidator {
    sled_db: sled::Db,
}

impl CacheInvalidator {
    pub fn invalidate_node(&self, node_id: &str) -> Result<()> {
        // 缓存失效触发条件：
        // 1. Node更新
        // 2. Node删除
        // 3. TTL过期
        
        let cache_tree = self.sled_db.open_tree("metadata_cache")?;
        cache_tree.remove(node_id.as_bytes())?;
        
        Ok(())
    }
    
    pub fn invalidate_children(&self, parent_id: &str) -> Result<()> {
        // 批量失效子节点缓存
        let cache_tree = self.sled_db.open_tree("metadata_cache")?;
        
        for item in cache_tree.iter() {
            let (key, value) = item?;
            let cache: CachedMetadata = serde_json::from_slice(&value)?;
            
            if cache.parent_id == Some(parent_id.to_string()) {
                cache_tree.remove(key)?;
            }
        }
        
        Ok(())
    }
    
    pub fn ttl_cleanup(&self) -> Result<u32> {
        // TTL过期清理
        let cache_tree = self.sled_db.open_tree("metadata_cache")?;
        let mut cleaned = 0;
        
        for item in cache_tree.iter() {
            let (key, value) = item?;
            let cache: CachedMetadata = serde_json::from_slice(&value)?;
            
            if cache.ttl == 0 {
                cache_tree.remove(key)?;
                cleaned += 1;
            }
        }
        
        Ok(cleaned)
    }
}

---

五、API设计

5.1 HybridAPI 设计

pub struct HybridAPI {
    router: HybridRouter,
    sync_manager: SyncManager,
}

impl HybridAPI {
    // === Metadata API (SQLite优先) ===
    
    pub fn get_node(&self, node_id: &str) -> Result<Option<FileNode>> {
        // 混合策略：Sled缓存 + SQLite fallback
        self.router.get_node(node_id)
    }
    
    pub fn get_children(&self, parent_id: &str) -> Result<Vec<FileNode>> {
        // SQL查询 → SQLite
        self.router.get_children(parent_id)
    }
    
    pub fn search_nodes(&self, query: &str) -> Result<Vec<FileNode>> {
        // WHERE查询 → SQLite
        let mut stmt = self.router.sqlite_conn.prepare(
            "SELECT * FROM file_nodes WHERE label LIKE ? ORDER BY sort_order"
        )?;
        
        let nodes = stmt.query_map([query], |row| {
            Ok(FileNode::from_row(row))
        })?;
        
        Ok(nodes.collect::<Result<Vec<_>, _>>()?)
    }
    
    pub fn get_node_locations(&self, node_id: &str) -> Result<Vec<FileLocation>> {
        // JOIN查询 → SQLite
        let mut stmt = self.router.sqlite_conn.prepare(
            "SELECT l.* FROM file_nodes n
             JOIN file_locations l ON n.file_uuid = l.file_uuid
             WHERE n.node_id = ?"
        )?;
        
        let locations = stmt.query_map([node_id], |row| {
            Ok(FileLocation::from_row(row))
        })?;
        
        Ok(locations.collect::<Result<Vec<_>, _>>()?)
    }
    
    // === KV API (Sled优先) ===
    
    pub fn get_content_path(&self, sha256: &str) -> Result<Option<String>> {
        // KV查询 → Sled
        let tree = self.router.sled_db.open_tree("file_content_hash")?;
        if let Some(data) = tree.get(sha256.as_bytes())? {
            let location: ContentLocation = serde_json::from_slice(&data)?;
            return Ok(Some(location.storage_path));
        }
        Ok(None)
    }
    
    pub fn is_hot_file(&self, node_id: &str) -> Result<bool> {
        // Hot path查询 → Sled
        let tree = self.router.sled_db.open_tree("hot_files_cache")?;
        if let Some(data) = tree.get(node_id.as_bytes())? {
            let cache: HotFileCache = serde_json::from_slice(&data)?;
            return Ok(cache.hot_level > 2);
        }
        Ok(false)
    }
    
    pub fn get_import_progress(&self, job_id: &str) -> Result<ImportJob> {
        // 队列查询 → Sled
        let tree = self.router.sled_db.open_tree("import_queue")?;
        if let Some(data) = tree.get(job_id.as_bytes())? {
            let job: ImportJob = serde_json::from_slice(&data)?;
            return Ok(job);
        }
        Err(anyhow!("Job not found"))
    }
    
    // === Write API (双写同步) ===
    
    pub fn insert_node(&self, node: &FileNode) -> Result<()> {
        // 双写机制
        self.sync_manager.dual_write_node(node)
    }
    
    pub fn update_node(&self, node_id: &str, updates: &FileNode) -> Result<()> {
        // 更新SQLite + 失效Sled缓存
        self.router.update_node_sqlite(node_id, updates)?;
        self.sync_manager.invalidate_node(node_id)?;
        Ok(())
    }
    
    pub fn delete_node(&self, node_id: &str) -> Result<()> {
        // 删除SQLite + 失效Sled缓存
        self.router.delete_node_sqlite(node_id)?;
        self.sync_manager.invalidate_node(node_id)?;
        Ok(())
    }
    
    pub fn import_batch(&self, nodes: &[FileNode]) -> Result<()> {
        // 批量导入 → Sled快速导入 + 异步SQLite同步
        self.router.import_batch(nodes)
    }
}

---

六、性能优化策略

6.1 缓存策略

缓存优先级：

Cache Priority (Hot → Cold):
┌─────────────────────────────────┐
│  Level 5: FUSE hot path         │ ← 最高优先级
│  - 最近1小时访问 >100次          │
│  - 常用目录节点                 │
├─────────────────────────────────┤
│  Level 4: Frequently accessed   │
│  - 最近24小时访问 >50次          │
│  - 用户常用文件                 │
├─────────────────────────────────┤
│  Level 3: Normal accessed       │
│  - 最近7天访问 >10次             │
│  - 普通文件节点                 │
├─────────────────────────────────┤
│  Level 2: Rarely accessed       │
│  - 最近30天访问 <10次            │
│  - 低频文件                     │
├─────────────────────────────────┤
│  Level 1: Cold files            │
│  - 最近90天未访问               │
│  - 冷数据                       │
├─────────────────────────────────┤
│  Level 0: Archive files         │ ← 淘汰候选
│  - 最近180天未访问              │
│  - 淘汰缓存                     │
└─────────────────────────────────┘

缓存配置：

pub struct CacheConfig {
    pub max_cache_size: usize,      // 最大缓存节点数
    pub default_ttl: u32,           // 默认TTL (秒)
    pub hot_threshold: u32,         // 热点阈值（访问次数）
    pub cold_threshold: u32,        // 冷数据阈值
    pub cleanup_interval: u32,      // 清理间隔 (秒)
}

impl Default for CacheConfig {
    fn default() -> Self {
        CacheConfig {
            max_cache_size: 10000,   // 10K节点
            default_ttl: 3600,       // 1小时
            hot_threshold: 50,       // 50次访问
            cold_threshold: 5,       // 5次访问
            cleanup_interval: 300,   // 5分钟
        }
    }
}

6.2 并发优化

并发策略：

pub struct ConcurrencyConfig {
    pub sqlite_pool_size: u32,      // SQLite连接池大小
    pub sled_batch_size: usize,     // Sled批量大小
    pub async_sync_workers: u32,    // 异步同步worker数
    pub cache_cleanup_threads: u32, // 缓存清理线程数
}

impl Default for ConcurrencyConfig {
    fn default() -> Self {
        ConcurrencyConfig {
            sqlite_pool_size: 10,        // 10个连接
            sled_batch_size: 1000,       // 1000节点批量
            async_sync_workers: 4,       // 4个worker
            cache_cleanup_threads: 2,    // 2个清理线程
        }
    }
}

---

七、迁移实施方案

7.1 Phase 1: 混合架构POC (2天)

Day 1: 基础架构实现

• ✅ 创建 HybridRouter 基础框架
• ✅ 实现数据路由逻辑
• ✅ 实现基础查询API

Day 2: 缓存机制实现

• ✅ 创建 metadata_cache Tree
• ✅ 实现缓存查询逻辑
• ✅ 实现缓存失效机制

7.2 Phase 2: 数据同步机制 (2天)

Day 3: 双写机制实现

• ✅ 实现双写同步逻辑
• ✅ 实现一致性检查
• ✅ 实现自动修复机制

Day 4: 缓存优化实现

• ✅ 实现热点文件缓存
• ✅ 实现LRU淘汰机制
• ✅ 实现TTL过期清理

7.3 Phase 3: 性能优化 (2天)

Day 5: 性能测试

• ✅ 混合架构性能测试
• ✅ 缓存命中率测试
• ✅ 并发性能测试

Day 6: 优化调优

• ✅ 缓存配置优化
• ✅ 并发配置优化
• ✅ 性能对比验证

7.4 Phase 4: 生产部署 (评估触发)

触发条件：

• 并发用户 > 10
• 导入吞吐需求 > 50K/sec
• 缓存命中率需求 > 80%

部署步骤：

1. 数据迁移（SQLite → SQLite + Sled）
2. API切换（纯SQLite → HybridAPI）
3. 监控部署（缓存命中率、延迟监控）
4. 性能验证（对比测试）

---

八、监控指标设计

8.1 缓存监控

pub struct CacheMetrics {
    pub cache_size: usize,              // 当前缓存大小
    pub cache_hit_rate: f64,            // 缓存命中率
    pub cache_miss_rate: f64,           // 缓存未命中率
    pub avg_cache_latency: f64,         // 平均缓存延迟
    pub avg_sqlite_latency: f64,        // 平均SQLite延迟
    pub hot_files_count: usize,         // 热点文件数量
    pub cold_files_count: usize,        // 冷文件数量
    pub cleanup_count: u32,             // 清理次数
}

impl CacheMetrics {
    pub fn calculate_hit_rate(&self) -> f64 {
        if self.cache_size == 0 {
            return 0.0;
        }
        self.cache_hit_rate / (self.cache_hit_rate + self.cache_miss_rate)
    }
}

8.2 性能监控

pub struct PerformanceMetrics {
    pub query_latency_avg: f64,         // 平均查询延迟
    pub query_latency_p99: f64,         // P99查询延迟
    pub import_throughput: f64,         // 导入吞吐
    pub concurrent_ops: f64,            // 并发OPS
    pub sqlite_query_count: u32,        // SQLite查询次数
    pub sled_query_count: u32,          // Sled查询次数
    pub sync_queue_size: u32,           // 同步队列大小
}

impl PerformanceMetrics {
    pub fn calculate_ratio(&self) -> f64 {
        // Sled查询比例
        self.sled_query_count as f64 / 
        (self.sqlite_query_count + self.sled_query_count) as f64
    }
}

---

九、风险评估与缓解

9.1 风险评估

风险项	风险等级	影响	缓解措施
数据不一致	⚠️⚠️⚠️ 高	数据完整性受损	双写机制 + 一致性检查
缓存失效	⚠️⚠️ 中	性能下降	TTL机制 + LRU淘汰
同步延迟	⚠️⚠️ 中	数据更新延迟	异步同步 + 批量同步
内存占用	⚠️ 低	系统资源消耗	缓存大小限制 + 清理机制

9.2 缓解措施

数据不一致缓解：

pub fn ensure_consistency(&self) -> Result<()> {
    // 定期一致性检查（每5分钟）
    let report = self.sync_manager.consistency_check()?;
    
    if report.inconsistencies.len() > 0 {
        log::warn!("Found {} inconsistencies", report.inconsistencies.len());
        
        // 自动修复
        for inc in &report.inconsistencies {
            self.sync_manager.auto_fix_inconsistency(inc)?;
        }
    }
    
    Ok(())
}

缓存失效缓解：

pub fn ensure_cache_valid(&self) -> Result<()> {
    // TTL过期检查（每5分钟）
    let cleaned = self.cache_invalidator.ttl_cleanup()?;
    
    if cleaned > 0 {
        log::info!("Cleaned {} expired cache entries", cleaned);
    }
    
    // LRU淘汰检查
    let cache_tree = self.sled_db.open_tree("metadata_cache")?;
    if cache_tree.len() > self.config.max_cache_size {
        self.cache_invalidator.lru_eviction()?;
    }
    
    Ok(())
}

---

十、总结

10.1 架构优势

✅ 保留 SQLite 优势：

1. SQL查询支持（JOIN, WHERE）
2. 查询延迟最低（<1ms）
3. 空间效率最高（12.33MB）
4. 调试工具完善（SQLite Browser）

✅ 利用 Sled 优势：

1. 导入吞吐最高（163K/sec）
2. 并发读取最高（5.22M/sec）
3. 多writer并发（MVCC）
4. 纯Rust实现（无FFI）

✅ 混合优势：

1. 查询性能优化（缓存加速）
2. 写入性能优化（Sled快速导入）
3. 数据一致性保证（双写同步）
4. 渐进式迁移（可回滚）

10.2 实施建议

短期：SQLite + 优化 (当前)

• 4天优化成本
• 零风险
• 立即见效

中期：混合架构POC (6个月后)

• 6天POC实施
• 中风险
• 性能验证

长期：生产部署 (12个月后)

• 触发条件评估
• 高风险
• 监控部署

---

设计完成日期： 2026-05-29
POC实施日期： 2026-06-05 (计划)