91在线的差距不在内容多少，而在缓存管理处理得细不细
表面上看，内容量决定产品差异；真实的竞争却常常发生在“看不见”的地方：缓存策略、失效机制和运维细节。相同的视频、相同的专题页，不同的缓存管理会带来完全不一样的响应速度、并发承载、带宽成本和用户留存。下面把判断、设计和落地的关键点拆开讲清楚，给出立刻可做的清单。
为什么缓存比内容量更决定体验
- 延迟决定用户感知：页面或视频起播的首帧时间比内容本身更影响留存。良好的缓存能把起播时间从秒级降到百毫秒级。
- 并发与成本：高缓存命中率意味着对源站的请求和带宽消耗大幅下降，能在高峰期把成本和故障风险都压下来。
- 可用性与稳定性：当源站或第三方服务异常时，合理的缓存降级能保证业务不崩溃，用户只感知到轻微滞后而非全站不可用。
缓存分层与各层职责（越靠边缘越好）
- 浏览器/客户端缓存：利用 Cache-Control、ETag、Last-Modified、service worker 做离线/近端缓存，减小重复请求。
- CDN / 边缘缓存：把静态资源和可边缘化的动态片段推到离用户最近节点，支持 on-demand 缓存清理和分段缓存。
- 应用层缓存（例如 Varnish、Nginx 缓存）：做复杂路由和页面片段合并前的缓存，加速渲染层。
- 数据缓存（Redis/Memcached）：屏蔽数据库压力，对频繁访问的元数据和会话数据做快速响应。
- 本地内存缓存：短周期、超高吞吐的缓存，例如对象缓存、连接池缓存。
关键技巧（不只是开启缓存）
- 缓存键设计：键要稳定且唯一，避免把不同变体混在一起（用户ID、设备类型、查询参数应明确在 key 中体现或通过 Vary 处理）。
- 失效策略：结合 TTL 和事件触发的清理（例如发布、内容更新时触发 purge）。软失效（stale-while-revalidate）能用陈旧内容换来用户稳定体验并后台刷新。
- 分级失效：全局 purge 太重，采用标签化（Surrogate-Key）精确清理受影响的页面集合。
- 个性化内容处理：对个性化区域做片段缓存（Edge Side Includes、组件化缓存），避免全页不可缓存。
- 冷启动与预热：对重要页面或大促时段提前预热缓存，避免流量集中时源站被压垮。
- 容错与降级：设计 graceful degradation（缓存过期时返回备用内容或“弱一致”数据），并设定缓存后备策略（stale-if-error）。
- 真正理解 HTTP：Cache-Control（max-age, s-maxage, public/private, no-cache, must-revalidate）、Vary、ETag、Last-Modified、Range 请求都要会用。
- CDN 特性利用：利用边缘脚本、条目级清理、图片/视频边缘压缩与切片降低回源频率。
观测和衡量（量化胜过直觉）
- 核心指标：缓存命中率（总体与分端口/路径）、回源请求数、边缘与源站带宽、p50/p95 响应时间、缓存命中带来的成本节省。
- 常设告警：命中率骤降、回源请求激增、边缘错误率升高都应触发自动告警与回滚计划。
- 实战测试：A/B 测试不同 TTL、不同失效策略对用户体验和成本的双向影响。
常见误区（避免踩雷）
- 把所有东西都缓存就万事大吉：会导致严重陈旧数据、个性化错误、难以调试。
- 只靠 CDN 而忽视源站瓶颈：CDN 命中率低时，源站扩容或优化数据库依然必要。
- TTL 一刀切：不同内容应有不同策略；目录页、列表页、详情页、素材文件 TTL 需求差别大。
- 忽视缓存监控：看面板很漂亮不等于真实命中率高，细粒度监控和日志回溯不可少。
可落地的 10 条优化清单（马上能做）
- 制定内容分级策略：静态文件、非实时页面、半实时页面、完全实时数据分别设定缓存策略。
- 在响应头使用合适指令：静态资源 long max-age + fingerprinting，HTML 页面用 s-maxage 与 stale-while-revalidate。
- 为关键页面预热缓存并在发布流程中触发精确 purge。
- 引入 Surrogate-Key 或标签化清理，避免全站 purge。
- 针对个性化内容做组件化缓存与边缘拼装，减少不可缓存区域。
- 在客户端使用 service worker 做离线首屏预渲染与本地缓存。
- 加强监控：按路径统计命中率、回源延迟和带宽成本，设置阈值告警。
- 定期进行缓存失效演练（模拟发布、回滚、清除）确保流程可靠。
- 优化热点数据的 Redis 策略，避免单键风暴与缓存雪崩。
- 建立变更审计：每次发布或配置变更记录对缓存的影响，便于回溯。
