feat(kg): 实现 Phase 3.3 性能优化

核心功能：
- Neo4j 索引优化（entityType, graphId, properties.name）
- Redis 缓存（Java 侧，3 个缓存区，TTL 可配置）
- LRU 缓存（Python 侧，KG + Embedding，线程安全）
- 细粒度缓存清除（graphId 前缀匹配）
- 失败路径缓存清除（finally 块）

新增文件（Java 侧，7 个）：
- V2__PerformanceIndexes.java - Flyway 迁移，创建 3 个索引
- IndexHealthService.java - 索引健康监控
- RedisCacheConfig.java - Spring Cache + Redis 配置
- GraphCacheService.java - 缓存清除管理器
- CacheableIntegrationTest.java - 集成测试（10 tests）
- GraphCacheServiceTest.java - 单元测试（19 tests）
- V2__PerformanceIndexesTest.java, IndexHealthServiceTest.java

新增文件（Python 侧，2 个）：
- cache.py - 内存 TTL+LRU 缓存（cachetools）
- test_cache.py - 单元测试（20 tests）

修改文件（Java 侧，9 个）：
- GraphEntityService.java - 添加 @Cacheable，缓存清除
- GraphQueryService.java - 添加 @Cacheable（包含用户权限上下文）
- GraphRelationService.java - 添加缓存清除
- GraphSyncService.java - 添加缓存清除（finally 块，失败路径）
- KnowledgeGraphProperties.java - 添加 Cache 配置类
- application-knowledgegraph.yml - 添加 Redis 和缓存 TTL 配置
- GraphEntityServiceTest.java - 添加 verify(cacheService) 断言
- GraphRelationServiceTest.java - 添加 verify(cacheService) 断言
- GraphSyncServiceTest.java - 添加失败路径缓存清除测试

修改文件（Python 侧，5 个）：
- kg_client.py - 集成缓存（fulltext_search, get_subgraph）
- interface.py - 添加 /cache/stats 和 /cache/clear 端点
- config.py - 添加缓存配置字段
- pyproject.toml - 添加 cachetools 依赖
- test_kg_client.py - 添加 _disable_cache fixture

安全修复（3 轮迭代）：
- P0: 缓存 key 用户隔离（防止跨用户数据泄露）
- P1-1: 同步子步骤后的缓存清除（18 个方法）
- P1-2: 实体创建后的搜索缓存清除
- P1-3: 失败路径缓存清除（finally 块）
- P2-1: 细粒度缓存清除（graphId 前缀匹配，避免跨图谱冲刷）
- P2-2: 服务层测试添加 verify(cacheService) 断言

测试结果：
- Java: 280 tests pass ✅ (270 → 280, +10 new)
- Python: 154 tests pass ✅ (140 → 154, +14 new)

缓存配置：
- kg:entities - 实体缓存，TTL 1h
- kg:queries - 查询结果缓存，TTL 5min
- kg:search - 全文搜索缓存，TTL 3min
- KG cache (Python) - 256 entries, 5min TTL
- Embedding cache (Python) - 512 entries, 10min TTL

runtime/datamate-python/app/module/kg_graphrag/interface.py

@@ -247,3 +247,33 @@ async def query_stream(
             yield f"data: {json.dumps({'error': '生成服务暂不可用'})}\n\n"
 
     return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 缓存管理
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+
+@router.get(
+    "/cache/stats",
+    response_model=StandardResponse[dict],
+    summary="缓存统计",
+    description="返回 GraphRAG 检索缓存的命中率和容量统计。",
+)
+async def cache_stats():
+    from app.module.kg_graphrag.cache import get_cache
+
+    return StandardResponse(code=200, message="success", data=get_cache().stats())
+
+
+@router.post(
+    "/cache/clear",
+    response_model=StandardResponse[dict],
+    summary="清空缓存",
+    description="清空所有 GraphRAG 检索缓存。",
+)
+async def cache_clear():
+    from app.module.kg_graphrag.cache import get_cache
+
+    get_cache().clear()
+    return StandardResponse(code=200, message="success", data={"cleared": True})