在互联网应用的性能优化中，缓存策略如同血管中的红细胞，承载着提升响应速度、降低系统压力的关键使命。它通过对高频访问数据的暂存机制，减少重复计算与网络传输，使复杂系统运行得更轻盈。本文将从工程实现角度，解析不同层级的缓存技术及其优化要点。
HTTP缓存头配置
HTTP协议的缓存控制是浏览器缓存的基石。通过响应头中的Cache-Control和Expires字段，开发者可精确控制资源的本地存储时效。例如设置`Cache-Control: max-age=31536000`能让静态资源在客户端保留一年，这适用于带哈希值的文件名资源，如`app.3a7b9c.js`，因其内容变化必然伴随文件名变更。
协商缓存机制则通过ETag和Last-Modified字段实现双向验证。当用户刷新页面时，浏览器携带`If-None-Match`参数向服务器发起验证请求，若资源未变更则返回304状态码，节省约90%的传输流量。需注意ETag生成算法的选择，避免使用基于文件修改时间的弱校验器，而应采用内容哈希值的强校验器，防止时间同步误差导致的缓存失效。
服务端缓存架构
分布式缓存系统如Redis集群可突破单机内存限制，通过一致性哈希算法实现数据分片。某电商平台实测显示，采用Redis集群后，商品详情页的QPS从500提升至12000，平均响应时间缩短至8ms。但需警惕缓存雪崩问题，建议采用随机过期时间策略，例如在基础TTL上增加±10%的随机偏移量。
本地缓存作为二级缓存可进一步降低延迟。Google Guava Cache提供的权重驱逐策略，能根据内存占用动态清理数据。某社交应用在用户会话管理模块引入Caffeine缓存，配合WRITE-BEHIND策略，将数据库写入压力从每秒5000次降至300次。但须注意本地缓存的数据一致性问题，可通过发布订阅机制实现多节点间的缓存同步。
CDN缓存优化
内容分发网络的边缘节点缓存需要兼顾命中率与新鲜度。某视频平台通过分析用户地理位置，在东京、法兰克福等6个核心节点部署专用缓存服务器，使亚洲用户的首屏加载时间减少40%。对于动态内容，可采用ESI（Edge Side Includes）技术实现局部缓存，例如将用户个人信息区块与公共导航栏分离缓存。
缓存预热机制能有效应对流量洪峰。某票务系统在热门演出开票前2小时，通过CDN API主动推送座位图数据至全球节点，成功抵御开票瞬间50万次/秒的请求冲击。建议建立自动化预热流水线，结合日志分析系统识别热点资源，实现智能预热。
数据库缓存策略
查询缓存并非银弹，需谨慎使用。MySQL的查询缓存由于锁粒度问题，在高并发场景下可能成为性能瓶颈。某金融系统改用Redis缓存复杂查询结果，配合布隆过滤器防止缓存穿透，使账户查询接口的TP99从230ms降至28ms。对于关联数据更新，可采用双删策略：先删缓存再更新数据库，最后延迟再删一次缓存，有效解决99%的脏读问题。
物化视图技术可将多表关联结果持久化。某数据分析平台每天凌晨通过物化视图预生成报表数据，使实时查询响应速度提升17倍。但需注意存储成本与更新频率的平衡，建议对历史数据采用冷热分离存储策略。
客户端缓存实践
Service Worker技术开启了离线缓存的无限可能。某新闻应用利用Cache API缓存核心静态资源，配合NetworkFirst策略，在网络不稳定时仍能展示历史内容，用户留存率提升22%。对于API数据，可采用IndexedDB存储结构化数据，配合LRU算法维护存储空间，某协同办公工具借此实现本地文档版本管理。
浏览器缓存策略需要精细控制。某地图服务商发现，将矢量瓦片资源的Cache-Control从public改为private后，CDN回源流量降低35%。对于频繁更新的配置类资源，可采用stale-while-revalidate策略：允许客户端使用过期缓存的同时在后台验证更新。
