LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）
通过Prompt缓存与请求指纹实现去重与命中，结合结果分片与Speculative策略降低延迟与成本，提供实现与验证方法。
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BackForward Cache（BFCache）启用与导航性能优化实践
通过规避 BFCache 阻塞因素并正确处理 pageshow/pagehide，显著提升后退/前进导航的性能与体验，并量化命中率与指标收益。
Cache.match 选项与 URL 参数策略实践
利用 cache.match 的匹配选项与 URL 参数命名策略，平衡资源新鲜度与命中率，避免误缓存。
前端缓存策略与资源分片（Cache-Control、ETag 与 SW 验证）
通过资源指纹与Cache-Control/ETag策略配合Service Worker实现分片与分层缓存, 缩短首屏并降低带宽成本, 提供服务端与客户端验证方法。
Next.js 15 fetch 缓存策略矩阵与 next revalidate-tags 协同实践 cache-no-store-force-cache
系统梳理 Next.js 15 中 fetch 的缓存策略（force-cache/no-store）与 next.revalidate/tags 的协同，用于稳定数据更新与可控失效治理。
LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
"不可变缓存：Cache-Control immutable 的使用场景与注意"
"解释 RFC 8246 的 immutable 扩展的语义与适用资源，说明与版本化 URL 的协作与避免不必要的条件重验证，并给出代理与边缘的注意事项。"
HTTP 缓存策略：Cache-Control/ETag/Expires 全指南
系统梳理 HTTP 缓存头的作用与搭配方式，结合前端与 Service Worker 的协同，构建稳定高效的缓存体系。
Clear-Site-Data清理与风险处置（cookies/storage/cache）最佳实践
通过在风险处置或登出流程下发Clear-Site-Data头，统一清理cookies/storage/cache，降低残留数据导致的越权与隐私风险。
Cache-Status 响应头：缓存命中与路径观测
使用 Cache-Status 响应头观测中间缓存命中与转发路径，辅助端到端性能与缓存策略优化，提供示例与分析要点。
