# 相关性缓存优化总结

## 📋 优化内容

### Phase 3.2: 优化上下文缓存机制 ✅

#### 1. 智能 LRU 淘汰策略

**优化前**：
- 使用简单的 FIFO 策略（移除第一个缓存项）
- 不考虑访问时间，可能导致频繁访问的缓存被误删

**优化后**：
- ✅ 实现真正的 LRU（Least Recently Used）淘汰策略
- ✅ 基于访问时间跟踪，移除最久未访问的查询缓存
- ✅ 每次缓存访问（命中或未命中）都更新访问时间

#### 2. 访问时间跟踪

**新增功能**：
- ✅ `cacheAccessTime: HashMap<String, Int64>` - 跟踪每个查询的最后访问时间
- ✅ 缓存命中时更新访问时间
- ✅ 缓存未命中时也记录查询访问时间（用于 LRU 淘汰）

#### 3. 性能优化

**改进点**：
- ✅ 更智能的缓存淘汰，保留频繁访问的查询缓存
- ✅ 减少不必要的缓存失效
- ✅ 提升缓存命中率

## 🏗️ 实现细节

### 数据结构

```cangjie
// 相关性分数缓存（查询哈希 -> 文件路径 -> 分数）
private var relevanceCache: HashMap<String, HashMap<String, Float64>>

// 🆕 Phase 3.2 优化: 访问时间跟踪（查询哈希 -> 最后访问时间）
private var cacheAccessTime: HashMap<String, Int64>
```

### LRU 淘汰逻辑

```cangjie
// 找到最久未访问的查询（访问时间最早的）
var oldestKey: Option<String> = None
var oldestTime: Int64 = Int64.MAX_VALUE

for ((key, accessTime) in this.cacheAccessTime) {
    if (accessTime < oldestTime) {
        oldestTime = accessTime
        oldestKey = Some(key)
    }
}

// 移除最久未访问的查询缓存
if (let Some(key) <- oldestKey) {
    this.relevanceCache.remove(key)
    this.cacheAccessTime.remove(key)
}
```

### 访问时间更新

```cangjie
// 缓存命中时更新访问时间
if (let Some(cachedScore) <- queryCache.get(filePath)) {
    this.cacheHits += 1
    this.cacheAccessTime[queryHash] = nowMs
    return cachedScore
}

// 缓存未命中时也记录查询访问时间
this.cacheMisses += 1
this.cacheAccessTime[queryHash] = nowMs
```

## 📊 性能影响

### 预期改进

1. **缓存命中率提升**：
   - 频繁访问的查询缓存不会被误删
   - 更智能的淘汰策略保留有价值的缓存

2. **内存使用优化**：
   - 仍然限制缓存大小（最多 1000 个查询）
   - 但更智能地选择淘汰目标

3. **响应时间改善**：
   - 减少缓存失效导致的重新计算
   - 提升相关性评分查询的性能

## ✅ 验收标准

- [x] LRU 淘汰策略基于访问时间
- [x] 访问时间跟踪已实现
- [x] 缓存命中时更新访问时间
- [x] 缓存未命中时记录查询访问时间
- [x] 构建成功，无错误
- [x] 代码符合高内聚低耦合原则

## 📝 相关文件

- `src/core/context/context_engine.cj` - 主要实现文件
- `context1.md` - 改造计划文档

