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zhenxun_bot/zhenxun/services/avatar_service.py
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ce94f63d9a ✨ feat(hook): 增强认证钩子和运行时缓存管理 (#2106)
* ✨ feat(hook): 增强认证钩子和运行时缓存管理
```
♻ refactor(hook): 移除未使用的配置项并优化缓存设置

移除 AUTH_HOOKS_CONCURRENCY_LIMIT 配置项,该配置项不再使用

✨feat(auth_ban): 简化缓存配置并添加实体参数支持

将 BAN_CACHE_TTL 相关配置从动态配置改为常量定义,
移除复杂的 TTL 值转换逻辑,并为 auth_ban 函数添加可选的
entity 参数以支持外部传入实体信息

♻ refactor(auth_limit): 移除未使用的配置依赖

移除 AUTH_LIMIT_NOTICE_CD 配置项,直接使用常量值 2
作为限制通知冷却时间

📦 依赖更新: update playwright dependency to version 1.57.0 in pyproject.toml and requirements.txt
```

* ✨ feat(auth_checker): 增强插件模块处理和预过滤逻辑,支持用户插件兼容性

* ✨ feat(http_utils): 添加内容缓存机制以优化HTTP响应处理

* ✨ feat(cache): 添加群组插件设置视图缓存类型并更新相关逻辑

* ✨ feat(renderer): 优化渲染引擎,增加内存缓存管理和HTML文档处理逻辑

* ✨ feat(sign_in): 添加好感度排行和好感度总排行命令

* ✨ feat(renderer): 增强浏览器实例管理和模板预处理,支持历史 include 语法兼容

* ✨ feat(renderer): 优化 Playwright 环境检查逻辑,增加结果缓存以提高性能

* ✨ feat(renderer): 增强模板文件渲染策略,优化资产加载路径处理

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* ✨ feat(log): 增加日志内容安全序列化,避免超长 base64 等污染日志
✨ feat(log_sanitizer): 添加对嵌入超长 base64/data URI 的清理功能
✨ feat(auth_checker): 添加 Alconna 快捷方式缓存检查,优化路由匹配逻辑

* feat(renderer): 添加渲染结果内存缓存功能以优化性能
feat(help): 实现帮助菜单图像缓存机制
feat(sign_in): 更新HTML卡片生成以支持动画禁用和剪裁
feat(superuser): 在启动时预热超级用户帮助缓存
feat(theme): 优化主题管理器的资源解析缓存

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* feat(renderer): 增加全页面视口最大宽度限制并优化内容尺寸计算

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Co-authored-by: ATTomatoo <1126160939@qq.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: HibiKier <45528451+HibiKier@users.noreply.github.com>
2026-03-03 15:54:47 +08:00

172 lines
5.6 KiB
Python

"""
头像缓存服务
提供一个统一的、带缓存的头像获取服务,支持多平台和可配置的过期策略。
"""
from collections import OrderedDict
import os
from pathlib import Path
import time
from nonebot_plugin_apscheduler import scheduler
from zhenxun.configs.config import Config
from zhenxun.configs.path_config import DATA_PATH
from zhenxun.services.log import logger
from zhenxun.utils.http_utils import AsyncHttpx
from zhenxun.utils.platform import PlatformUtils
Config.add_plugin_config(
"avatar_cache",
"ENABLED",
True,
help="是否启用头像缓存功能",
default_value=True,
type=bool,
)
Config.add_plugin_config(
"avatar_cache",
"TTL_DAYS",
7,
help="头像缓存的有效期(天)",
default_value=7,
type=int,
)
Config.add_plugin_config(
"avatar_cache",
"CLEANUP_INTERVAL_HOURS",
24,
help="后台清理过期缓存的间隔时间(小时)",
default_value=24,
type=int,
)
class AvatarService:
"""
一个集中式的头像缓存服务,提供L1(内存)和L2(文件)两级缓存。
"""
_MEMORY_CACHE_MAX_ITEMS = 2000
def __init__(self):
self.cache_path = (DATA_PATH / "cache" / "avatars").resolve()
self.cache_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self._memory_cache: OrderedDict[str, Path] = OrderedDict()
def _get_cache_path(self, platform: str, identifier: str) -> Path:
"""
根据平台和ID生成存储的文件路径。
例如: data/cache/avatars/qq/123456789.png
"""
identifier = str(identifier)
return self.cache_path / platform / f"{identifier}.png"
async def get_avatar_path(
self, platform: str, identifier: str, force_refresh: bool = False
) -> Path | None:
"""
获取用户或群组的头像本地路径。
参数:
platform: 平台名称 (e.g., 'qq')
identifier: 用户ID或群组ID
force_refresh: 是否强制刷新缓存
返回:
Path | None: 头像的本地文件路径,如果获取失败则返回None。
"""
if not Config.get_config("avatar_cache", "ENABLED"):
return None
cache_key = f"{platform}-{identifier}"
if not force_refresh and cache_key in self._memory_cache:
cached_path = self._memory_cache[cache_key]
if cached_path.exists():
self._memory_cache.move_to_end(cache_key)
return cached_path
self._memory_cache.pop(cache_key, None)
local_path = self._get_cache_path(platform, identifier)
ttl_seconds = Config.get_config("avatar_cache", "TTL_DAYS", 7) * 86400
if not force_refresh and local_path.exists():
try:
file_mtime = os.path.getmtime(local_path)
if time.time() - file_mtime < ttl_seconds:
self._memory_cache[cache_key] = local_path
self._memory_cache.move_to_end(cache_key)
while len(self._memory_cache) > self._MEMORY_CACHE_MAX_ITEMS:
self._memory_cache.popitem(last=False)
return local_path
except FileNotFoundError:
pass
avatar_url = PlatformUtils.get_user_avatar_url(identifier, platform)
if not avatar_url:
return None
local_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
if await AsyncHttpx.download_file(avatar_url, local_path):
self._memory_cache[cache_key] = local_path
self._memory_cache.move_to_end(cache_key)
while len(self._memory_cache) > self._MEMORY_CACHE_MAX_ITEMS:
self._memory_cache.popitem(last=False)
return local_path
else:
logger.warning(f"下载头像失败: {avatar_url}", "AvatarService")
return None
async def _cleanup_cache(self):
"""后台定时清理过期的缓存文件"""
if not Config.get_config("avatar_cache", "ENABLED"):
return
logger.info("开始执行头像缓存清理任务...", "AvatarService")
ttl_seconds = Config.get_config("avatar_cache", "TTL_DAYS", 7) * 86400
now = time.time()
deleted_count = 0
for root, _, files in os.walk(self.cache_path):
for name in files:
file_path = Path(root) / name
try:
if now - os.path.getmtime(file_path) > ttl_seconds:
file_path.unlink()
deleted_count += 1
except FileNotFoundError:
continue
if self._memory_cache:
stale_keys = []
for key, cached_path in self._memory_cache.items():
if not cached_path.exists():
stale_keys.append(key)
continue
try:
if now - os.path.getmtime(cached_path) > ttl_seconds:
stale_keys.append(key)
except OSError:
stale_keys.append(key)
for key in stale_keys:
self._memory_cache.pop(key, None)
while len(self._memory_cache) > self._MEMORY_CACHE_MAX_ITEMS:
self._memory_cache.popitem(last=False)
logger.info(
f"头像缓存清理完成,共删除 {deleted_count} 个过期文件。", "AvatarService"
)
avatar_service = AvatarService()
@scheduler.scheduled_job(
"cron",
hour=4,
minute=30,
)
async def _run_avatar_cache_cleanup():
await avatar_service._cleanup_cache()