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/kg_client.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from __future__ import annotations
 import httpx
 
 from app.core.logging import get_logger
+from app.module.kg_graphrag.cache import get_cache, make_cache_key
 from app.module.kg_graphrag.models import EntitySummary, RelationSummary
 
 logger = get_logger(__name__)
@@ -67,9 +68,17 @@ class KGServiceClient:
         """调用 KG 服务全文检索，返回匹配的实体列表。
 
         Fail-open: KG 服务不可用时返回空列表。
+        结果会被缓存（TTL 由 graphrag_cache_kg_ttl 控制）。
         """
+        cache = get_cache()
+        cache_key = make_cache_key("fulltext", graph_id, query, size, user_id)
+        cached = cache.get_kg(cache_key)
+        if cached is not None:
+            return cached
         try:
-            return await self._fulltext_search_impl(graph_id, query, size, user_id)
+            result = await self._fulltext_search_impl(graph_id, query, size, user_id)
+            cache.set_kg(cache_key, result)
+            return result
         except Exception:
             logger.exception(
                 "KG fulltext search failed for graph_id=%s (fail-open, returning empty)",
@@ -123,9 +132,17 @@ class KGServiceClient:
         """获取种子实体的 N-hop 子图。
 
         Fail-open: KG 服务不可用时返回空子图。
+        结果会被缓存（TTL 由 graphrag_cache_kg_ttl 控制）。
         """
+        cache = get_cache()
+        cache_key = make_cache_key("subgraph", graph_id, sorted(entity_ids), depth, user_id)
+        cached = cache.get_kg(cache_key)
+        if cached is not None:
+            return cached
         try:
-            return await self._get_subgraph_impl(graph_id, entity_ids, depth, user_id)
+            result = await self._get_subgraph_impl(graph_id, entity_ids, depth, user_id)
+            cache.set_kg(cache_key, result)
+            return result
         except Exception:
             logger.exception(
                 "KG subgraph export failed for graph_id=%s (fail-open, returning empty)",