TTLCache 插入先 OverflowError，随后成员检查又报 NoneType

给 TTLCache 插入值时，先抛出日期运算的 OverflowError；异常被捕获后，再做一次成员检查，却变成 datetime 与 NoneType 不能比较的 TypeError。这说明失败的插入可能已经留下了不完整的过期信息。

cachetools 7.2.1 的插入顺序会先修改缓存，再计算 timer() + ttl。自定义计时器返回接近上限的 datetime，即便 TTL 是合法的 timedelta，到期时间也可能超出日期范围。7.2.2 已把到期时间计算提前，当前正式 7.2.4 保留了这项修复。

先修正失败插入的顺序，再处理时间范围

可复现这项边界的输入形状如下，不能把它作为真实生产时钟配置：

from datetime import datetime, timedelta
from cachetools import TTLCache

cache = TTLCache(
    maxsize=1,
    ttl=timedelta(days=1),
    timer=lambda: datetime.max,
)

在这个配置中，任意新值都无法得到可表示的到期时间。升级不会让 datetime.max + timedelta(days=1) 变得合法；它修正的是运算失败时，不应先插入这个新值和空过期链接。

使用 7.2.2 或后续兼容版本以后，应让应用按自己的错误策略处理最初的运算异常，不要只在外层捕获第二次 TypeError。当前 7.2.4 要求 Python 3.10 及以上。旧进程若已包含不完整缓存条目，升级安装包也不会自动重建那一份内存对象。

仅需要持续时间时，保留默认单调时钟

普通的“缓存 60 秒”不需要使用日历日期：

from cachetools import TTLCache

cache = TTLCache(maxsize=1000, ttl=60)

默认计时器是 time.monotonic，这里的 TTL 单位为秒。如果业务必须使用自定义时间类型，则要求插入时的 timer() + ttl 可计算，并能与后续计时值比较。不能把秒数与 datetime、不兼容时区的日期或任意字符串混在一起。

已发生失败插入的旧缓存，不宜继续假定它内部结构仍完整。对可由权威数据重新生成的缓存，可在受控时机换成新的缓存对象，并处理好其他持有者的引用；不要把这当成删除持久业务数据的理由。缓存由多个线程共用时，还需同步读写和替换，cachetools 的缓存类自身并不提供完整线程安全。

验收分成两件事：合法计时输入应能插入、命中和到期；无法计算到期时间的输入应抛出原始异常，同时不留下新键。失败前已有的其他条目也要检查，避免只证明一个空缓存不再报二次异常，就遗漏项目自己的恢复逻辑。