在大型 DevOps 环境的公司中，缓存不仅是一种优化，更是一种生存策略。应用团队在处理工件库、容器注册中心和 CI/CD 管道时常遇到性能问题，并非源于代码效率低下，而是大量元数据请求冲击工件服务或二进制存储系统导致，这对任何应用或批次的运行至关重要。

优势与解决方案

• 良好架构的缓存策略可通过减少不必要的后端负载和提高请求效率来缓解这些挑战，无需更改代码即可实现。
• 以 NGINX 为例，将其用作缓存反向代理，可作为现有二进制存储服务的单独层，拦截冗余请求并从缓存提供服务，减少后端负载并提高响应时间，具有无需更改管道、可集中控制、可精细调整等优势。

NGINX 配置示例

proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=artifact_cache:100m inactive=30m use_temp_path=off;

server {
    listen 80;

    location ~* ^/(pypi/.*/json|npm/.+|v2/_catalog) {
        proxy_pass http://artifact-backend;
        proxy_cache artifact_cache;
        proxy_cache_valid 200 30m;
        proxy_ignore_headers Cache-Control Expires;
        proxy_cache_use_stale error timeout updating;
        add_header X-Cache-Status $upstream_cache_status;
    }
}

此配置可缓存频繁请求的元数据并保持后端弹性，包括将缓存响应存储在磁盘、只缓存 HTTP 200 响应、忽略上游 no-cache 头、允许在错误或后端超时时使用过期缓存、添加缓存状态头用于可观察性等。

可观察性与注意事项

• 监控缓存层有效性很关键，可通过记录X-Cache-Status头、使用 Prometheus 或 New Relic 可视化请求延迟和后端负载、创建仪表盘跟踪缓存命中率等方式实现，为未来的 AI 驱动缓存设置机制提供案例。
• 实施大规模缓存时的经验教训：避免过度缓存动态数据、管理磁盘空间、注意安全（不缓存敏感数据）、定期测试和监控、避免缓存过期数据过久、确保缓存可见性、处理重启后的冷启动等。

最终思考
缓存不仅能减少响应时间，更是高需求系统可靠性和效率的基础使能器，正确应用 NGINX 缓存可在后端服务和不稳定流量模式间提供缓冲，确保稳定性，减少资源浪费，提升开发者对平台的信心，在延迟重要、可靠性关键、规模不可避免时，NGINX 缓存成为必要。