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backend/app/screener/market_sync.py

@@ -339,6 +339,13 @@ async def _run_sync(days: int, force: bool) -> None:
 
         # candles/复权因子已更新：作废旧 K 线预览缓存（键含版本号，自增即全体失效）
         await cache.bump_version("candles")
+        # 预热同步状态缓存：同步任务自己付一次重聚合（>10s），轮询方毫秒级拿到新数字
+        _sync_state["step"] = "正在更新统计缓存"
+        try:
+            async with async_session() as s2:
+                await _db_stats(s2)
+        except Exception:  # noqa: BLE001 —— 预热失败只影响下一次轮询的时延
+            pass
         _sync_state["step"] = "同步完成"
     except Exception as e:  # noqa: BLE001
         _sync_state["error"] = f"同步失败：{str(e)[:300]}"
@@ -362,31 +369,56 @@ async def start_sync(session: AsyncSession, days: int, force: bool) -> dict:
     return dict(_sync_state)
 
 
-# candles 是千万行表，count 较重；前端每 2s 轮询状态，需 TTL 缓存降载
-_status_stats_cache: dict = {"at": 0.0, "data": None}
-_STATS_TTL = 30.0
+# candles 是千万行表，重聚合（全表 count / distinct 日期）在远程库实测 >11s；
+# 结果按 ver:candles 版本号缓存（同步完成即 bump 失效），前端 2s 轮询只付毫秒级。
+_status_stats_cache: dict = {"at": 0.0, "ver": -1, "data": None}
+_STATS_TTL = 120.0  # 进程内兜底 TTL（Redis 不可用时重聚合的最小间隔）
+_stats_bg_tasks: set[asyncio.Task] = set()  # 后台写缓存的引用，防 GC
+_stats_lock = asyncio.Lock()  # 单飞锁：同步尾部的预热与轮询并发时，重聚合只跑一次
 
 
-async def _db_stats(session: AsyncSession) -> dict:
-    """candles/快照/股票列表实况（30s TTL 缓存）。"""
-    now = time.time()
-    if _status_stats_cache["data"] is not None and now - _status_stats_cache["at"] < _STATS_TTL:
-        return _status_stats_cache["data"]
+async def _heavy_stats(session: AsyncSession) -> dict:
+    """重聚合：行数/日期数。4 条查询走千万行表（>11s），绝不能落在轮询热路径上。"""
     stocks = int(await session.scalar(select(func.count()).select_from(StockBasic)) or 0)
     daily_rows = int(await session.scalar(select(func.count()).select_from(Candle)) or 0)
     snap_rows = int(await session.scalar(select(func.count()).select_from(DailySnapshot)) or 0)
-    last_daily = await session.scalar(
-        select(func.max(Candle.ts)).where(Candle.timeframe == "1d")
-    )
     n_dates = int(await session.scalar(
         select(func.count(func.distinct(func.date(Candle.ts)))).where(Candle.timeframe == "1d")
     ) or 0)
-    data = {
-        "stocks": stocks, "daily_rows": daily_rows, "snapshot_rows": snap_rows,
-        "last_daily": last_daily, "dates": n_dates,
+    return {
+        "stocks": stocks, "daily_rows": daily_rows,
+        "snapshot_rows": snap_rows, "dates": n_dates,
     }
-    _status_stats_cache.update(at=now, data=data)
-    return data
+
+
+async def _db_stats(session: AsyncSession) -> dict:
+    """candles/快照/股票列表实况：重聚合走「版本化 Redis + 进程内」双层缓存，
+    last_daily（max(ts)，走索引很快）保持每次实时——它是 UI 主展示字段。"""
+
+    def _fresh_local(ver: int) -> dict | None:
+        d = _status_stats_cache["data"]
+        if d is not None and _status_stats_cache["ver"] == ver \
+                and time.time() - _status_stats_cache["at"] < _STATS_TTL:
+            return d
+        return None
+
+    ver = await cache.get_version("candles")
+    heavy = _fresh_local(ver)
+    if heavy is None:
+        async with _stats_lock:  # 双检：等锁期间可能已被并发请求/同步预热填充
+            heavy = _fresh_local(ver) or await cache.cache_get(f"syncstats:v{ver}")
+            if heavy is None:
+                heavy = await _heavy_stats(session)
+                # 写 Redis 后台执行，失败由 cache 层静默降级，不拖慢本次返回
+                task = asyncio.create_task(
+                    cache.cache_set(f"syncstats:v{ver}", heavy, ttl=settings.sync_stats_redis_ttl))
+                _stats_bg_tasks.add(task)
+                task.add_done_callback(_stats_bg_tasks.discard)
+            _status_stats_cache.update(at=time.time(), ver=ver, data=heavy)
+    last_daily = await session.scalar(
+        select(func.max(Candle.ts)).where(Candle.timeframe == "1d")
+    )
+    return {**heavy, "last_daily": last_daily}
 
 
 async def get_sync_status(session: AsyncSession) -> dict: