如果你只想做一件事：先把新91视频的缓存管理做稳
一句话结论：想让新91视频真正“流畅、便宜、可靠”，先把缓存管理打牢。缓存不是加速的花瓶，它决定了用户体验、带宽成本和产品的稳定性。下面给出一套可直接落地的策略与执行清单，帮助产品和工程团队把“缓存”做成可控的杠杆，而不是随时会炸的黑盒子。
为什么要把缓存做稳
- 体验层面：平滑播放、快速启动、离线可用都依赖本地/边缘缓存命中率。卡顿、重缓冲直接影响留存与口碑。
- 成本层面：有效的缓存能显著降低回源请求和流量成本，尤其在热门内容和高峰期。
- 稳定性层面：不受控的缓存增长会导致磁盘耗尽、OOM、安装包膨胀等灾难性问题。可控缓存能保证服务在极端情况下优雅降级。
- 迭代效率：清晰的缓存策略和可观测性让调优变成数据驱动而非猜测。
核心目标（要做到的三件事）
- 可控：设置明确的容量、策略与降级逻辑，任何时刻系统知道缓存占用和回收状态。
- 可观测：监控命中率、回源请求、磁盘使用、清理频率与失败率，设警报并可回溯。
- 可演进：分层缓存、版本控制与透明失效机制方便未来新增功能和格式支持。
落地策略（具体可执行）
- 分层设计：内存缓存（小对象、索引）+ 本地磁盘缓存（碎片合并、分卷）+ CDN/边缘缓存（大文件分片）。
- 明确容量与配额：为App设定磁盘总配额（例如用户设备缓存上限、应用内部分区），并支持用户可配置“节省空间”模式。
- 优先级与分级回收：热门内容、正在播放的文件、预加载与泛娱乐内容区分优先级；采用LRU/低优先级TTL组合回收策略。
- 版本化与原子替换：视频清单或编码更新时，使用版本号与临时文件写入，完成后原子替换，防止播放破坏。
- 写入策略与完整性校验：分片写入、校验码（checksum）、重试与断点续传机制，避免损坏缓存后的黑屏。
- 网络感知与节流：根据网络条件（Wi‑Fi/4G/限流）调整预取策略，避免移动网络下大幅回源。
- 隐私与清理策略：尊重存储权限与用户删除操作，保证账号切换或退出时能安全清理缓存。
- CDN 与回源配合：边缘缓存策略（cache-control、range 请求）与回源降级（小文件走回源，大文件优先边缘）配合，减少回源压力。
可观测指标（必须监控）
- 缓存命中率（总体与按文件/时间段细分）
- 回源带宽与请求量（峰值与95分位）
- 磁盘使用率与增长速率、清理次数与回收量
- 播放启动时间、首帧耗时、重缓冲次数（和缓存相关的回退）
- 缓存写入/读取错误率与成功率
实战优先级（短中长期）
- 0–2周：设置硬配额、启用LRU、埋点基础指标（命中率、磁盘使用），并做自动清理脚本。
- 2–8周：分层缓存实现、断点续传、写入完整性校验、网络感知预取策略。
- 8周以后：边缘/CDN规则细化、动态预热（热门内容自动提升优先级）、灰度验证与回退演练、成本分析仪表盘。
常见陷阱（避雷）
- 无上限的缓存增长：导致磁盘耗尽与应用崩溃。解决办法是硬限制和及时回收。
- 只关注命中率，不看成本：高命中率若靠大量冗余存储换来，未必划算。需看命中带来的带宽节省。
- 缓存与更新逻辑混乱：老版本残留或断裂的索引会导致播放异常，用版本化与原子替换避免。
- 观测缺失：没有数据就没有方向。不要靠直觉优化缓存。
结语与行动建议 把缓存管理做稳，能在短期内显著改善用户体验并降低运营成本。把它当成基础设施工程而非“工程后期再管”的琐事，会为新91视频带来更高的稳定性和更低的长期成本。
