Content Hash Cache Pattern

コンテンツハッシュファイルキャッシュパターン

SHA-256コンテンツハッシュをキャッシュキーとして使用して、高コストなファイル処理結果（PDF解析、テキスト抽出、画像分析）をキャッシュします。パスベースのキャッシュとは異なり、このアプローチはファイルの移動/名前変更に対して生き残り、コンテンツが変更されたときに自動的に無効化されます。

起動条件

• ファイル処理パイプラインの構築（PDF、画像、テキスト抽出）
• 処理コストが高く、同じファイルが繰り返し処理される場合
• --cache/--no-cacheCLIオプションが必要な場合
• 既存の純粋な関数を変更せずにキャッシュを追加したい場合

コアパターン

1. コンテンツハッシュベースのキャッシュキー

パスではなくファイルコンテンツをキャッシュキーとして使用します：

import hashlib
from pathlib import Path

_HASH_CHUNK_SIZE = 65536  # 大きなファイルには64KBチャンク

def compute_file_hash(path: Path) -> str:
    """ファイルコンテンツのSHA-256（大きなファイルにはチャンク処理）。"""
    if not path.is_file():
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {path}")
    sha256 = hashlib.sha256()
    with open(path, "rb") as f:
        while True:
            chunk = f.read(_HASH_CHUNK_SIZE)
            if not chunk:
                break
            sha256.update(chunk)
    return sha256.hexdigest()

なぜコンテンツハッシュ？ ファイルの名前変更/移動 = キャッシュヒット。コンテンツ変更 = 自動無効化。インデックスファイル不要。

2. キャッシュエントリの凍結データクラス

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True, slots=True)
class CacheEntry:
    file_hash: str
    source_path: str
    document: ExtractedDocument  # キャッシュされた結果

3. ファイルベースのキャッシュストレージ

各キャッシュエントリは{hash}.jsonとして保存されます — ハッシュによるO(1)検索、インデックスファイル不要。

import json
from typing import Any

def write_cache(cache_dir: Path, entry: CacheEntry) -> None:
    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    cache_file = cache_dir / f"{entry.file_hash}.json"
    data = serialize_entry(entry)
    cache_file.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")

def read_cache(cache_dir: Path, file_hash: str) -> CacheEntry | None:
    cache_file = cache_dir / f"{file_hash}.json"
    if not cache_file.is_file():
        return None
    try:
        raw = cache_file.read_text(encoding="utf-8")
        data = json.loads(raw)
        return deserialize_entry(data)
    except (json.JSONDecodeError, ValueError, KeyError):
        return None  # 破損をキャッシュミスとして扱う

4. サービスレイヤーラッパー（SRP）

処理関数を純粋に保ちます。キャッシュを別のサービスレイヤーとして追加します。

def extract_with_cache(
    file_path: Path,
    *,
    cache_enabled: bool = True,
    cache_dir: Path = Path(".cache"),
) -> ExtractedDocument:
    """サービスレイヤー: キャッシュチェック -> 抽出 -> キャッシュ書き込み。"""
    if not cache_enabled:
        return extract_text(file_path)  # 純粋な関数、キャッシュの知識なし

    file_hash = compute_file_hash(file_path)

    # キャッシュを確認
    cached = read_cache(cache_dir, file_hash)
    if cached is not None:
        logger.info("Cache hit: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
        return cached.document

    # キャッシュミス -> 抽出 -> 保存
    logger.info("Cache miss: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
    doc = extract_text(file_path)
    entry = CacheEntry(file_hash=file_hash, source_path=str(file_path), document=doc)
    write_cache(cache_dir, entry)
    return doc

主要な設計上の決定

ベストプラクティス

• パスではなくコンテンツをハッシュ — パスは変わるが、コンテンツのアイデンティティは変わらない
• 大きなファイルはチャンク処理でハッシュ — ファイル全体をメモリに読み込まないようにする
• 処理関数を純粋に保つ — キャッシュについて何も知らないようにする
• 切り捨てたハッシュでキャッシュヒット/ミスをログ記録 — デバッグのため
• 破損をグレースフルに処理 — 無効なキャッシュエントリはミスとして扱い、クラッシュしない

避けるべきアンチパターン

# 悪い例: パスベースのキャッシュ（ファイルの移動/名前変更で壊れる）
cache = {"/path/to/file.pdf": result}

# 悪い例: 処理関数内にキャッシュロジックを追加（SRP違反）
def extract_text(path, *, cache_enabled=False, cache_dir=None):
    if cache_enabled:  # この関数は今や2つの責任を持っている
        ...

# 悪い例: ネストされた凍結データクラスでdataclasses.asdict()を使用
# （複雑なネストされた型で問題を引き起こす可能性がある）
data = dataclasses.asdict(entry)  # 代わりに手動シリアル化を使用

使用すべき場合

• ファイル処理パイプライン（PDF解析、OCR、テキスト抽出、画像分析）
• --cache/--no-cacheオプションが有益なCLIツール
• 同じファイルが複数回にわたって現れるバッチ処理
• 既存の純粋な関数を変更せずにキャッシュを追加する場合

使用すべきでない場合

• 常に最新でなければならないデータ（リアルタイムフィード）
• 非常に大きなキャッシュエントリ（代わりにストリーミングを検討）
• ファイルコンテンツ以外のパラメータに依存する結果（例：異なる抽出設定）

Source: affaan-m/ECC → docs/ja-JP/skills/content-hash-cache-pattern/SKILL.md