动态加载配置时模块缓存导致配置不生效，因import机制缓存模块，需避免from config import变量、用import config方式访问，并注意多进程同步与安全解析。
动态加载配置时模块缓存导致的配置不生效
Python 的 import 机制会把已导入的模块缓存在 sys.modules 里，后续同名 import 直接返回缓存对象。这意味着：你改了配置文件、调用 importlib.reload() 重载模块，但只要其他地方已提前导入过该模块（比如在启动时），旧配置就还在内存里跑。
常见错误现象：config.py 更新后，服务行为没变；日志显示读的是旧值；重启进程才生效。
- 务必检查所有可能触发首次导入的位置——尤其是
__init__.py、app.py启动入口、或被from config import XXX提前引用的地方 - 避免使用
from config import DB_URL这类直接导入变量的方式；改用模块级访问，如import config; config.DB_URL，这样 reload 后能拿到新值 -
importlib.reload()前必须确保目标模块在sys.modules中存在，且不能有循环依赖，否则抛ImportError: cannot import name 'xxx'
用 watchdog 监听配置文件变更但 CPU 占用飙升
监听单个 config.yaml 时，如果用 FileSystemEventHandler 没做过滤，编辑器（如 VS Code）保存时触发的临时文件（.config.yaml.swp、.config.yaml~）或写入中间态（先 truncate 再写入）都会引发多次事件，导致反复 reload 和异常解析。
使用场景：需要热更新数据库连接池参数、限流阈值等运行时可调项。
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- 在
on_modified回调里加路径白名单判断：if event.src_path.endswith(('.yaml', '.yml', '.toml')) and not os.path.basename(event.src_path).startswith('.'): - 加简单防抖：记录上次 reload 时间戳，100ms 内重复事件直接忽略
- 不要在回调里直接执行耗时操作（如重新初始化数据库连接池），丢进线程或队列异步处理，否则阻塞事件循环
eval() 或 exec() 解析配置字符串引发的安全与稳定性风险
有人为“动态”选择配置段，用 eval(f"config.{env}") 或从文件读字符串后 exec() 执行，这等于把任意代码执行权交给了配置文件——一旦配置被篡改（如部署目录权限失控、CI/CD 注入），服务立刻失陷。
性能影响：每次 eval 都触发 Python 字节码编译，比纯字典访问慢 10 倍以上；且无法被 mypy 或 IDE 静态检查。
- 绝对禁止在生产环境对用户可控输入（包括配置文件路径、内容）调用
eval()、exec()、compile() - 用标准方式替代：如
config.get('prod', {})（基于dict）、getattr(config, env, None)（基于模块属性）、或pydantic.BaseSettings的env_file加环境变量覆盖 - 如果真需表达式能力（如
DB_PORT + 100），用ast.literal_eval()仅支持字面量，或引入simpleeval这类沙箱库，禁用函数调用和属性访问
多进程下动态配置不同步导致状态分裂
Gunicorn/Uvicorn 多 worker 模式下，每个子进程独立运行，watchdog 只在一个进程中监听，reload 也只影响该进程。结果是：部分 worker 用新配置，部分仍用旧配置，API 行为不一致，日志混乱，监控指标漂移。
兼容性影响：这种分裂在灰度发布、AB 测试、或依赖配置做路由决策时尤为致命。
- 不要依赖进程内 reload；改用外部信号驱动（如收到
SIGHUP时各进程自行 reload） - 更稳妥的做法是放弃“动态 reload”，改为“配置中心 + 定期拉取”：每个 worker 启动时注册 ID，定时（如 30s）GET
/api/v1/config?worker_id=xxx，服务端按需返回差异化配置 - 若必须本地文件，用文件锁（
flock）保证 reload 动作原子性，并配合版本号字段（_version: 20240521001）避免重复加载
配置不是越灵活越好，真正难的不是“怎么改”，而是“改完所有地方都同时看到”。跨进程、跨线程、跨模块的可见性，才是动态配置稳定性的分水岭。
