缓存

一、浏览器端缓存：减少重复请求

HTTP 缓存策略强缓存（Cache-Control/Expires）通过 Cache-Control: max-age=31536000 设定资源缓存时间，浏览器直接从本地读取，无需发起请求。兼容旧版本可使用 Expires 字段（如 Expires: Thu, 31 Dec 2025 23:59:59 GMT）。协商缓存（ETag/Last-Modified）服务器通过 ETag（文件指纹）或 Last-Modified（修改时间）判断资源是否更新：若未更新，返回 304 Not Modified，浏览器复用本地缓存；若更新，返回 200 OK 及新资源。
本地存储（LocalStorage/IndexedDB） LocalStorage：持久化存储静态数据（如配置项、用户信息），适用于 5MB 以内数据。 IndexedDB：大容量异步数据库，适合缓存大量结构化数据（如离线表格、历史记录），可结合 Service Worker 实现离线访问。
Service Worker 缓存（PWA）拦截 HTTP 请求，将资源缓存至浏览器本地，实现离线访问或快速加载（如首页骨架屏、静态资源预缓存）。二、CDN 缓存：加速静态资源访问
静态资源托管将图片、CSS、JS、字体等静态资源部署到 CDN，利用全球节点缓存，减少源站负载和用户访问延迟。配置示例：为图片设置长缓存：Cache-Control: max-age=31536000；版本更新时通过 URL 参数（如 style.css?v=2.0）强制刷新缓存。
动态内容缓存（部分 CDN 支持）对动态页面（如新闻详情页）的 HTML 片段进行缓存，根据 URL 参数、Cookie 等条件设置缓存规则（需谨慎使用，避免内容不一致）。三、服务器端缓存：减少应用层计算
反向代理缓存（Nginx/Apache） Nginx 缓存配置：

proxy_cache_path /data/nginx/cache levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=10g;
server {
  location / {
    proxy_cache my_cache;
    proxy_cache_valid 200 304 1d;  # 200/304响应缓存1天
    proxy_cache_key $host$uri$is_args$args;  # 缓存键规则
  }
}

缓存动态接口响应（如商品列表），减少应用服务器压力。 2. 应用层缓存（Redis/Memcached）热点数据缓存：将高频查询数据（如商品详情、用户信息）存入 Redis，避免重复查询数据库。示例（Node.js + Redis）：

// 读取缓存，若无则查询数据库并写入缓存
const cacheKey = `product:${id}`;
const cachedData = await redis.get(cacheKey);
if (cachedData) return JSON.parse(cachedData);

const data = await db.query(`SELECT * FROM products WHERE id=${id}`);
await redis.setex(cacheKey, 3600, JSON.stringify(data));  // 缓存1小时
return data;

缓存策略：过期时间：根据数据更新频率设置（如商品信息缓存 10 分钟，配置信息缓存 1 天）；缓存淘汰：使用 LRU（最近最少使用）、LFU（最少频率使用）策略释放内存。 3. 本地缓存（应用服务器内存）对极小范围高频数据（如用户登录状态、当前在线人数）使用本地内存缓存（如 Java 的 Guava Cache、Node.js 的内存对象），避免远程缓存访问开销。四、数据库层缓存：减少磁盘 IO

数据库自带缓存 MySQL 查询缓存：开启 query_cache_type=1，缓存 SELECT 语句结果，下次相同查询直接返回缓存（需注意表更新时缓存自动失效）。 InnoDB 缓冲池（Buffer Pool）：缓存表数据和索引到内存，减少磁盘读取。可通过 innodb_buffer_pool_size 配置（建议设为物理内存的 50%~70%）。
Redis 作为数据库缓存中间层读写分离缓存：读请求先查 Redis，无数据再查数据库并写入缓存；写请求更新数据库后，同步删除 Redis 缓存（避免脏数据）。缓存穿透与击穿解决方案：缓存穿透（恶意请求不存在的数据）：用布隆过滤器（Bloom Filter）预判断数据是否存在；缓存击穿（热点 key 过期瞬间大量请求）：加互斥锁（如 Redis 的 SET NX）保证同一时间只有一个请求查询数据库。五、缓存一致性与风险控制
缓存更新策略主动更新：数据变更时同步更新 / 删除缓存（如订单状态变更后删除相关缓存）。被动失效：缓存设置过期时间，下次访问时自动刷新（适合非实时数据）。
缓存雪崩应对分散过期时间：给缓存键添加随机过期时间（如 3600+Math.random()*600 秒），避免大量缓存同时失效；缓存降级：当缓存服务故障时，直接访问数据库并开启限流，防止数据库被压垮。六、链路缓存效果对比缓存层级缓存位置响应速度数据一致性适用场景浏览器缓存客户端本地最快（ms 级）低（需协商更新）静态资源（JS/CSS/ 图片） CDN 缓存边缘节点次快中全国用户访问的静态资源反向代理缓存服务器前端较快中动态接口的公共数据应用层缓存应用服务器内存快高（需主动更新）高频查询的热点数据数据库缓存数据库内存较慢最高核心数据的持久化存储

通过多层级缓存策略的协同，可显著降低链路中的网络延迟和数据库压力，提升系统吞吐量。实际应用中需根据业务场景平衡缓存效率与数据一致性，避免过度缓存导致的维护成本。