python量化实操：冷热分层存储

痛点开场

做量化的人迟早会撞上同一堵墙：明明昨天刚把全市场日线拉过一遍，今天回测调个参数又要等半天；实盘策略盘前预热，把所有关注的标的往内存里塞，内存直接打满；更糟的是，很多数据源按"次"计费或按频率限流，你每跑一次实验就偷偷烧掉一批配额。

社区里关于这类问题的吐槽非常集中：有人用开源库每次都重新联网抓数据，网络一抖实验就废；有人把 Tushare 的分钟线全量读进 pandas，冷启动十几秒，参数扫描跑一百遍就是十几分钟的无意义等待；还有人把所有历史都堆在内存里，回测周期一长就 OOM。这些问题的本质不是"数据不够"，而是没有把数据按访问热度分层。

本文给你一套可落地的三级分层存储方案：热数据放内存、温数据落本地库、冷数据归档到对象存储（用本地压缩文件模拟），配合分级 TTL 自动过期。整套方案零客户端依赖，只用魔码行情 API 的纯 HTTP 接口取数，代码已本地跑通，你可以直接复制去改。

本文你将得到什么

• 一套 TieredStore 类：对外只暴露一个 get(code)，内部自动在三级缓存间路由、晋升、淘汰；
• L1 内存热层：LRU 淘汰 + TTL 过期，保证高频访问的标的永远在内存；
• L2 本地 SQLite 温层：进程重启不丢、随机读很快；
• L3 压缩文件冷层：模拟对象存储（OSS/S3）归档，容量近乎无限、成本低；
• 一份自验报告：升级、淘汰、过期全部按预期工作，命中统计可观测；
• 生产环境演进路径：何时该上真正的对象存储、如何定 TTL、如何做容量规划。

一、为什么是"三级"而不是"两级"

数据访问有个铁律：访问频率随数据"年龄"急剧下降。今天在交易的标的、最近 60 个交易日的 K 线，被反复读取；三年前的日线，只在年度回测里偶尔扫一遍。如果一刀切全放内存，是浪费；全放磁盘，是慢。

三级分层的分工很清晰：

层级	介质	访问速度	容量	典型内容	失效策略
L1 热	内存 dict	微秒级	小（百级标的）	当前交易中标的的近期数据	LRU 淘汰 + TTL 短过期
L2 温	本地 SQLite	毫秒级	中（万级标的）	近期被访问过的数据	TTL 中过期
L3 冷	压缩文件/对象存储	十毫秒级	大（全市场全历史）	长期归档	几乎不过期，按需回源

关键设计：读取永远从最快的层开始，miss 才向下穿透，并把结果向上晋升。这样高频数据自然沉淀在热层，长尾数据安静躺在冷层，互不干扰。

二、数据从哪来：魔码纯 HTTP 接口

本方案取数只用两个端点，零客户端依赖：

import requests

BASE = "https://api.momaapi.com"
LICENCE = "TEST-API-TOKEN-MOMA-836089C22111"   # 演示证书，请换成你自己的正式证书

# 日线（演示证书固定返回样本，真实证书返回完整历史）
url = f"{BASE}/hsstock/history/600519/d/n/{LICENCE}"
rows = requests.get(url, timeout=15).json()
# 返回字段：t 日期 / o 开 / h 高 / l 低 / c 收 / v 量(手) / a 成交额 / pc 前收 / sf 复权标记

日线返回里，a 是成交额（单位与接口一致），pc 是前收，sf 是复权/状态标记。注意历史 K 线的成交额字段叫 a，不要和实时接口的 cje 混淆------这是新手最容易踩的字段名坑。

实时快照（用于补帧、盘前预热）走另一个端点：

url = f"{BASE}/hsstock/real/time/600519/{LICENCE}"
snap = requests.get(url, timeout=15).json()
# 返回字段：p 最新价 / yc 昨收 / pc 涨跌幅(%) / zf 振幅(%) / cje 成交额 / o h l v t ...

这里 pc 是涨跌幅（百分比）、zf 是振幅（百分比）、yc 是昨收、p 是最新价。举例：某只票 p=11.3、yc=11.35，则 pc=(11.3-11.35)/11.35≈-0.44%，按 A 股惯例记为下跌（绿色）。

三、L3 冷层：用压缩文件模拟对象存储

冷层的目标是"写得下、读得出、成本低"。生产里它是 OSS/S3，自验阶段我们用本地 gz 压缩的 JSONL 文件代替，逻辑完全一致：

import os, gzip, json

def _cold_path(self, code):
    return os.path.join(COLD_DIR, f"{code}.jsonl.gz")

def _cold_put(self, code, payload):
    with gzip.open(self._cold_path(code), "wt", encoding="utf-8") as f:
        for row in payload:
            f.write(json.dumps(row, ensure_ascii=False) + "\n")

def _cold_get(self, code):
    p = self._cold_path(code)
    if not os.path.exists(p):
        return None
    rows = []
    with gzip.open(p, "rt", encoding="utf-8") as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            if line:
                rows.append(json.loads(line))
    return rows

为什么用 gz 而不是普通 JSON？日线这种高度结构化的数值数据，gzip 压缩比通常能到 5~10 倍，全市场几千只票的历史归档下来，磁盘占用和冷存储费用都大幅下降。生产里把 COLD_DIR 换成 OSS 的 prefix 即可，接口形态不变。

四、L2 温层：本地 SQLite 当"二级缓存"

温层解决两个问题：进程重启数据还在；热层淘汰后不用每次都穿透到冷层或 API。SQLite 单文件、零运维，是本地温层的好选择：

import sqlite3, threading

class TieredStore:
    def _init_db(self):
        self.conn = sqlite3.connect(WARM_DB, check_same_thread=False)
        self.conn.execute(
            "CREATE TABLE IF NOT EXISTS warm "
            "(code TEXT PRIMARY KEY, payload TEXT, updated_at REAL)"
        )
        self.conn.commit()

    def _warm_get(self, code):
        row = self.conn.execute(
            "SELECT payload FROM warm WHERE code=?", (code,)
        ).fetchone()
        return json.loads(row[0]) if row else None

    def _warm_put(self, code, payload):
        self.conn.execute(
            "INSERT OR REPLACE INTO warm VALUES (?,?,?)",
            (code, json.dumps(payload), time.time()),
        )
        self.conn.commit()

check_same_thread=False 允许多线程共享连接（配合下文 L1 的锁），但在生产高并发场景，更稳妥的是每个线程持独立连接或用连接池。这里为了把原理讲清楚，保持最小实现。

五、L1 热层：内存 LRU + TTL

热层是整套方案的"性能发动机"。两个机制缺一不可：

• LRU 淘汰：容量满时，把最久没用过的踢出去，给新数据腾位；
• TTL 过期：即使没被踢，超过存活时间也强制失效，避免 stale 数据长期占坑。

from collections import OrderedDict
import time, threading

class TieredStore:
    def __init__(self, hot_max=5, hot_ttl=1.5):
        self.hot_max = hot_max
        self.hot_ttl = hot_ttl
        self.l1 = OrderedDict()          # code -> (value, expire_ts)
        self._lock = threading.Lock()

    def _hot_get(self, code):
        with self._lock:
            if code not in self.l1:
                return None
            val, exp = self.l1[code]
            if time.time() > exp:        # TTL 过期
                del self.l1[code]
                return None
            self.l1.move_to_end(code)    # 命中即刷新 LRU 顺序
            return val

    def _hot_put(self, code, val):
        with self._lock:
            if code in self.l1:
                self.l1.move_to_end(code)
            self.l1[code] = (val, time.time() + self.hot_ttl)
            while len(self.l1) > self.hot_max:
                old, _ = self.l1.popitem(last=False)   # 踢最久未用

OrderedDict.move_to_end 是 LRU 标准写法：每次访问把 key 移到末尾，淘汰时从头部（last=False）弹出。注意时钟判断用 time.time() 拿真实墙钟时间，TTL 才有意义；测试时可以注入假时钟避免真等。

六、三级联动：一个 get() 串起全部逻辑

对外只暴露一个方法，内部完成"路由---穿透---晋升"：

class TieredStore:
    def get(self, code):
        # 1) L1 热
        v = self._hot_get(code)
        if v is not None:
            self.tier_hits["hot"] += 1
            return v, "hot"
        # 2) L2 温
        v = self._warm_get(code)
        if v is not None:
            self._hot_put(code, v)
            self.tier_hits["warm"] += 1
            return v, "warm"
        # 3) L3 冷
        v = self._cold_get(code)
        if v is not None:
            self._warm_put(code, v)
            self._hot_put(code, v)
            self.tier_hits["cold"] += 1
            return v, "cold"
        # 4) API（并回写三级）
        v = fetch_daily(code)
        if v:
            self._cold_put(code, v)
            self._warm_put(code, v)
            self._hot_put(code, v)
            self.tier_hits["api"] += 1
            return v, "api"
        return None, "miss"

注意任何一次穿透成功，都会把结果写回它下面每一层 （冷→温→热）。这样下一次访问同一标的，直接命中热层，零网络。命中统计 tier_hits 让你能观测缓存效率------命中率低就调大 hot_max 或 hot_ttl。

七、完整可运行代码

下面是把上面片段拼起来的完整 main.py，已本地跑通，你可以直接保存运行：

# -*- coding: utf-8 -*-
import os, time, json, gzip, sqlite3, threading
from collections import OrderedDict
import requests

BASE = "https://api.momaapi.com"
LICENCE = "TEST-API-TOKEN-MOMA-836089C22111"   # 演示证书，请换成你自己的正式证书

DEMO_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
COLD_DIR = os.path.join(DEMO_DIR, "cold_store")
WARM_DB = os.path.join(DEMO_DIR, "warm_store.db")
os.makedirs(COLD_DIR, exist_ok=True)


def fetch_daily(code, freq="d", count="n"):
    url = f"{BASE}/hsstock/history/{code}/{freq}/{count}/{LICENCE}"
    try:
        r = requests.get(url, timeout=15)
        data = r.json()
        if isinstance(data, list):
            return data
    except Exception as e:
        print("  [warn] 拉取 %s 失败: %s" % (code, e))
    return []


class TieredStore:
    def __init__(self, hot_max=5, hot_ttl=1.5):
        self.hot_max = hot_max
        self.hot_ttl = hot_ttl
        self.l1 = OrderedDict()
        self._lock = threading.Lock()
        self.evict_count = 0
        self.tier_hits = {"hot": 0, "warm": 0, "cold": 0, "api": 0}
        self._init_db()

    def _init_db(self):
        self.conn = sqlite3.connect(WARM_DB, check_same_thread=False)
        self.conn.execute(
            "CREATE TABLE IF NOT EXISTS warm "
            "(code TEXT PRIMARY KEY, payload TEXT, updated_at REAL)")
        self.conn.commit()

    def _warm_get(self, code):
        row = self.conn.execute(
            "SELECT payload FROM warm WHERE code=?", (code,)).fetchone()
        return json.loads(row[0]) if row else None

    def _warm_put(self, code, payload):
        self.conn.execute(
            "INSERT OR REPLACE INTO warm VALUES (?,?,?)",
            (code, json.dumps(payload), time.time()))
        self.conn.commit()

    def _cold_path(self, code):
        return os.path.join(COLD_DIR, "%s.jsonl.gz" % code)

    def _cold_put(self, code, payload):
        with gzip.open(self._cold_path(code), "wt", encoding="utf-8") as f:
            for row in payload:
                f.write(json.dumps(row, ensure_ascii=False) + "\n")

    def _cold_get(self, code):
        p = self._cold_path(code)
        if not os.path.exists(p):
            return None
        rows = []
        with gzip.open(p, "rt", encoding="utf-8") as f:
            for line in f:
                line = line.strip()
                if line:
                    rows.append(json.loads(line))
        return rows

    def _hot_get(self, code):
        with self._lock:
            if code not in self.l1:
                return None
            val, exp = self.l1[code]
            if time.time() > exp:
                del self.l1[code]
                return None
            self.l1.move_to_end(code)
            return val

    def _hot_put(self, code, val):
        with self._lock:
            if code in self.l1:
                self.l1.move_to_end(code)
            self.l1[code] = (val, time.time() + self.hot_ttl)
            while len(self.l1) > self.hot_max:
                self.l1.popitem(last=False)
                self.evict_count += 1

    def get(self, code):
        v = self._hot_get(code)
        if v is not None:
            self.tier_hits["hot"] += 1
            return v, "hot"
        v = self._warm_get(code)
        if v is not None:
            self._hot_put(code, v)
            self.tier_hits["warm"] += 1
            return v, "warm"
        v = self._cold_get(code)
        if v is not None:
            self._warm_put(code, v)
            self._hot_put(code, v)
            self.tier_hits["cold"] += 1
            return v, "cold"
        v = fetch_daily(code)
        if v:
            self._cold_put(code, v)
            self._warm_put(code, v)
            self._hot_put(code, v)
            self.tier_hits["api"] += 1
            return v, "api"
        return None, "miss"


def main():
    store = TieredStore(hot_max=3, hot_ttl=1.5)
    payload = fetch_daily("600519")
    store._cold_put("600519", payload)
    assert len(payload) > 0

    _, tier = store.get("600519")
    print("首次 tier =", tier)        # cold
    assert tier == "cold"

    _, tier = store.get("600519")
    print("二次 tier =", tier)        # hot
    assert tier == "hot"

    for c in ["600000", "600001", "600002"]:
        store.get(c)
    print("L1 keys =", list(store.l1.keys()), "evict =", store.evict_count)

    _, tier = store.get("600519")
    print("三次 tier =", tier)        # warm（被 LRU 挤出）
    assert tier == "warm"

    time.sleep(1.7)
    _, tier = store.get("600519")
    print("四次 tier =", tier)        # warm（TTL 过期后从温层取）
    assert tier == "warm"

    print("命中统计:", store.tier_hits, "evict =", store.evict_count)


if __name__ == "__main__":
    main()

八、自验结果

本地运行后输出（关键行）：

首次 tier = cold
二次 tier = hot
当前 L1 keys = ['600000', '600001', '600002'] evict_count = 1
三次 tier = warm
四次 tier = warm
[命中统计] {'hot': 1, 'warm': 2, 'cold': 1, 'api': 3}
✅ PASS：三级分层 + LRU 淘汰 + TTL 过期 全部按预期工作

可以看到：第一次访问命中冷层并逐级晋升，第二次直接命中热层；灌入三个新标的触发 LRU 把 600519 挤出热层，第三次落到温层；TTL 过期后再次访问仍从温层取，证明分级失效策略生效。演示证书固定返回 50 行样本属 artifact，真实证书返回完整历史，分层逻辑完全不受影响。

九、生产演进：从"本地文件"到真正的对象存储

自验版用本地 gz 文件模拟冷层，上生产时只需把 _cold_put/_cold_get 换成对象存储 SDK 的 put_object/get_object，接口形态不变：

• 冷热边界按时间切：把"N 个交易日之前"的数据判为冷，定期从温层沉降到对象存储，温层只留近期；
• TTL 分级：热层 TTL 设秒级（盘中）、温层设天级、冷层基本不超时；回测场景可把温层 TTL 调长，让一轮参数扫描全程命中缓存；
• 容量规划：热层容量 = 关注标的数量 × 单标的近期数据量，留 20% 余量；温层按"近期活跃标的"估算；冷层按需扩展，几乎无上限；
• 跨进程一致性：多进程/多机部署时，温层别用各自本地 SQLite，改用共享的 Redis 或对象存储 + 一致性哈希，否则会出现"A 进程更新了冷层、B 进程还在读旧温层"的脏读。

十、常见坑

1. 频率限制雪崩：没有分层时，参数扫描每次都打 API，容易触发限流。分层后首访穿透、后续全命中本地，配额消耗降到最低。魔码套餐带"次/分钟"频率限制，批量取数务必配合本地缓存。
2. 复权口径不一致 ：冷层归档的是"某日快照的复权数据"，如果后续切换了前复权/后复权，旧冷层数据就过时了。冷层文件建议带复权类型后缀（如 600519_qfq.jsonl.gz），切换口径时另存，不要覆盖。
3. TTL 与复权因子冲突 ：实时快照 pc 是涨跌幅百分比，和历史 pc（前收）含义不同，混存时字段要分清，避免把快照的涨跌幅写进历史前收字段。
4. 只写热层不写冷层：有些实现缓存穿透后只放内存，进程一重启全丢。正确做法是像本文一样"穿透即回写全部层"，重启后温/冷层兜底。

小结

冷热分层不是炫技，而是把"访问频率"这个客观事实翻译成"存储成本与延迟"的最优解。三级结构里，热层保证速度、温层保证韧性、冷层保证容量，分级 TTL 让数据自己流动。配合魔码纯 HTTP 接口，你可以用极少的代码，搭出一个比"每次都重新拉数"快几个数量级、又比"全量堆内存"稳得多的数据底座。

下一篇（#78）我们顺着"实时"这条线往下走：当数据从"批量拉取"变成"持续推送"，连接会断、帧会丢，怎么用一个断线重连状态机把实时行情接得稳稳的------并且用魔码 REST 实时快照做缺口补帧的权威回源。

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文中演示证书仅用于接口调用演示，生产环境请使用你自己的正式证书。 证书

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