ruff

src/common/database/optimization/batch_scheduler.py

@@ -66,7 +66,7 @@ class BatchStats:
     last_batch_duration: float = 0.0
     last_batch_size: int = 0
     congestion_score: float = 0.0  # 拥塞评分 (0-1)
-    
+
     # 🔧 新增：缓存统计
     cache_size: int = 0  # 缓存条目数
     cache_memory_mb: float = 0.0  # 缓存内存占用（MB）
@@ -539,8 +539,7 @@ class AdaptiveBatchScheduler:
 
     def _set_cache(self, cache_key: str, result: Any) -> None:
         """设置缓存（改进版，带大小限制和内存统计）"""
-        import sys
-        
+
         # 🔧 检查缓存大小限制
         if len(self._result_cache) >= self._cache_max_size:
             # 首先清理过期条目
@@ -549,18 +548,18 @@ class AdaptiveBatchScheduler:
                 k for k, (_, ts) in self._result_cache.items()
                 if current_time - ts >= self.cache_ttl
             ]
-            
+
             for k in expired_keys:
                 # 更新内存统计
                 if k in self._cache_size_map:
                     self._cache_memory_estimate -= self._cache_size_map[k]
                     del self._cache_size_map[k]
                 del self._result_cache[k]
-            
+
             # 如果还是太大，清理最老的条目（LRU）
             if len(self._result_cache) >= self._cache_max_size:
                 oldest_key = min(
-                    self._result_cache.keys(), 
+                    self._result_cache.keys(),
                     key=lambda k: self._result_cache[k][1]
                 )
                 # 更新内存统计
@@ -569,7 +568,7 @@ class AdaptiveBatchScheduler:
                     del self._cache_size_map[oldest_key]
                 del self._result_cache[oldest_key]
                 logger.debug(f"缓存已满，淘汰最老条目: {oldest_key}")
-        
+
         # 🔧 使用准确的内存估算方法
         try:
             total_size = estimate_size_smart(cache_key) + estimate_size_smart(result)
@@ -580,7 +579,7 @@ class AdaptiveBatchScheduler:
             # 使用默认值
             self._cache_size_map[cache_key] = 1024
             self._cache_memory_estimate += 1024
-        
+
         self._result_cache[cache_key] = (result, time.time())
 
     async def get_stats(self) -> BatchStats: