feat(kline_stream): 优化 Redis 数据处理逻辑与内存管理

在 `kline_stream.py` 中改进了 Redis 数据处理逻辑，避免每条消息都从 Redis 获取全量数据，减少内存占用。通过复用待处理列表，提升了性能并降低了内存使用。更新了缓存管理机制，确保在有 Redis 时优先使用其进行数据存储，进一步优化了系统的内存使用效率与稳定性。

trading_system/kline_stream.py

@@ -356,16 +356,24 @@ class KlineStream:
             "0",    # ignore
         ]
 
-        # ⚠️ 全用 Redis：有 Redis 时只写 Redis，不写进程内存；无 Redis 时才写进程内存
+        # ⚠️ 全用 Redis：有 Redis 时只写 Redis。关键：不要每条消息都从 Redis GET 全量并复制，否则内存暴涨。
         if self._redis_cache:
-            # 有 Redis：从 Redis 读取当前数据，更新后写回 Redis，不占进程内存
             try:
                 rkey = f"{KEY_KLINE_PREFIX}{s}:{i}"
-                # 从 Redis 读取当前 K 线列表（如果存在）
-                existing = await self._redis_cache.get(rkey)
-                cache_list = list(existing) if existing and isinstance(existing, list) else []
+                # 复用 pending 中已有列表，避免每条消息都 Redis GET + list() 复制（原逻辑导致 400+ 次/秒分配，内存涨到 1.2G）
+                if rkey in self._redis_write_pending:
+                    cache_list = self._redis_write_pending[rkey][0]
+                else:
+                    # 仅在新 key 或刚 flush 后做一次 Redis GET
+                    existing = await self._redis_cache.get(rkey)
+                    cache_list = list(existing) if existing and isinstance(existing, list) else []
+                    if len(self._redis_write_pending) >= self._redis_write_pending_max_size:
+                        oldest_key = min(self._redis_write_pending.keys(),
+                                       key=lambda k: self._redis_write_pending[k][1])
+                        del self._redis_write_pending[oldest_key]
+                    self._redis_write_pending[rkey] = (cache_list, time.monotonic())
                 
-                # 更新 K 线数据
+                # 原地更新 K 线
                 if x:
                     cache_list.append(kline_rest_format)
                     limit = _kline_cache_limit.get(key, 50)
@@ -376,16 +384,8 @@ class KlineStream:
                         cache_list[-1] = kline_rest_format
                     else:
                         cache_list.append(kline_rest_format)
-                
-                # 标记需要写入 Redis（批量写入），限制队列大小避免无限增长
-                if len(self._redis_write_pending) >= self._redis_write_pending_max_size:
-                    # 队列已满，删除最旧的项
-                    oldest_key = min(self._redis_write_pending.keys(), 
-                                   key=lambda k: self._redis_write_pending[k][1])
-                    del self._redis_write_pending[oldest_key]
                 self._redis_write_pending[rkey] = (cache_list, time.monotonic())
                 
-                # 批量写入 Redis（每 2 秒一次）
                 now = time.monotonic()
                 if now - self._last_redis_batch_write >= 2.0:
                     async with self._batch_write_lock: