本文探讨了LLM提示词缓存的重要性，强调其在降低API调用成本中的作用。通过分析Claude Code的案例，指出静态前缀与动态后缀的区别，缓存的有效性依赖于前缀的稳定性。总结了三条规则以保持缓存命中率，并展示了高达92%的命中率和81%的成本节省，强调了缓存设计的重要性。

WordPress 6.9 版本优化了查询结果缓存机制，取消将「最后修改时间戳」作为盐值，改为存储在缓存值内部，从而减少了无效缓存的生成，提高了缓存命中率。

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视觉语言模型（VLMs）正在推动多模态理解与推理的发展。智谱AI与清华大学推出的GLM-4.1V-Thinking模型在STEM问题和视频理解等任务中表现出色，尤其在长文档理解和STEM推理方面与GPT-4o相当或更优，展现了强大的多功能性，推动了智能系统的进步。

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本文探讨了C++20协程的设计与优化，提出通过channel模型简化promise与awaitable的交互，减少atomic操作带来的性能损耗。实现了strong_rc_ptr和weak_rc_ptr智能指针，提升性能。压测结果显示，关闭atomic操作可提高20%-30%的性能，优化已发布。

本文介绍了服务端缓存的设计和解决问题的方法，包括命中率、吞吐量、分布式支持和扩展功能等指标。缓存可以分为本地缓存和分布式缓存，也可以同时使用。缓存设计时需要考虑一致性和缓存穿透、击穿、雪崩等问题，并提出了相应的解决方案。缓存预热也是一种有效的方法。

硬盘读取速度比RAM慢100,000倍，应尽量避免。数据库使用复杂技术提高性能和缓存数据。扫描整个表时，读取超过实际数据大小的数据会使过程变慢。数据库引擎有多种方法来提高性能。优化缓存命中率的关键是减少读取数据的量。

Caffeine使用自适应窗口技术，提高命中率。与其他策略相比，Caffeine在性能和可扩展性方面表现出竞争力。幽灵队列大小限制在主队列范围内效果较差。S3-FIFO在命中率上优于W-TinyLFU，但在lfu友好的轨迹上表现不佳。

本文介绍了如何通过监控不同指标来优化Memcached的使用效率和命中率，包括监控存储状态和使用情况，提供了Memcached Overview大盘和告警规则，以及针对命中率低和内存使用率高的排查方法和解决方案。同时，介绍了自建Prometheus监控Memcached的痛点。

Kinsta使用Cloudflare Workers和Workers KV来提供缓存规则。他们定制了缓存键以解决不一致的响应，并实现了自己的Workers KV缓存逻辑。缓存TTL设置为30秒，减少了约80%的读取操作。

Cloudflare推出了名为Regional Tiered Cache的新功能，为企业客户提供额外的缓存层，以提高全球流量的速度并避免网络延迟。该功能有助于改善资产的性能，同时减少最终需要连接到客户源的连接数。企业客户可以通过Cloudflare仪表板或API启用Regional Tiered Cache。