谷歌Gemini API出现严重故障，开发者每小时被收取200美元的缓存费用，停止调用后仍无法清除。多位开发者与GCP计费支持团队沟通无果，回复多为AI生成，导致高额账单影响其他服务使用。Gemini团队已关注此事，并承诺协助解决。

CachingChatClient是一个中间件，用于缓存LLM调用结果，减少重复调用的时间和费用。它通过检查缓存返回相同输入的响应，若不存在则调用LLM并存储结果。DistributedCachingChatClient是其具体实现，利用IDistributedCache作为缓存存储，确保相同输入得到相同输出，提高效率。

在旧金山举行的全球最大数据、应用和人工智能活动中，研究人员探讨了提示缓存技术在大型语言模型（LLM）推理中的应用。提示缓存可以消除重复请求的冗余，提高模型在特定领域的质量，并降低计算成本。Databricks为开源模型提供此功能，确保安全性并自动优化性能，提升推理效率。

本文讨论了PostgreSQL数据库的双缓冲机制，指出过度分配内存会导致操作系统缓存不足，从而影响性能。建议将shared_buffers设置为系统RAM的25%以优化内存管理。通过pg_buffercache扩展，可以监测缓存使用情况，识别占用过多缓存的表和索引，并建议删除未使用的索引以减轻缓存压力。

文章讨论了KV缓存大小计算器的模型参数，包括每个序列的模型令牌数量、序列数量、KV精度和索引器精度等内容。

EpiCache是一种KV缓存管理框架，专为长对话问答设计，旨在优化在固定内存预算下的缓存增长。通过块状预填充和情节相关的KV压缩，EpiCache提高了准确性，减少了延迟和内存使用，支持高效的多轮交互。

本文讨论了智能系统中缓存的重要性，重点介绍了Java应用的内部、分布式和语义缓存实现。内容包括使用Caffeine进行低延迟的内部缓存，利用Redisson和Valkey进行分布式缓存，以及通过向量相似性搜索实现语义缓存，以降低延迟和成本。

本文讨论了大模型缓存技术的工程实践，强调通过合理组织Prompt和工具定义来提高缓存命中率。建议使用稳定前缀和动态后缀的结构，避免在稳定前缀中使用动态变量，并确保固定内容版本化。同时，建议建立Prompt Block Registry和缓存观测指标，以实现缓存优化和成本治理，最终目标是构建高效的上下文工程体系，提升模型调用的稳定性和效率。

大模型缓存技术包括KV Cache、Prompt Cache和Prefix Cache等，旨在提高生成效率和降低成本。KV Cache避免重复计算，Prompt Cache和Prefix Cache用于跨请求复用相同前缀。应用层的Semantic Cache和Response Cache可以复用历史答案，减少模型调用。本文探讨了缓存机制的设计、成本测算及常见误区，强调了缓存对大模型推理的重要性。

优化数据库的出口流量可以降低成本并提高应用性能。主要方法包括限制查询返回的数据量、使用分页、避免重复请求、利用缓存和私有连接。通过精确查询和监控流量，可以减少不必要的数据传输，提升数据库效率。

pg_semantic_cache是一个用于PostgreSQL的语义缓存工具，旨在优化查询处理。文章讨论了如何区分可缓存和不可缓存的查询，强调应用层应负责这一分类。对于时间不变的查询，缓存可以有效减少API调用，而时间敏感的查询则需直接调用LLM以获取实时数据。通过在应用层添加分类逻辑，可以避免错误的缓存结果，提高系统的准确性和效率。

本文介绍了如何设置Valkey复制以扩展缓存，提供了逐步指南，帮助用户有效配置和管理Valkey缓存系统，从而提高性能和可扩展性。

Valkey是一个高性能的开源内存键值存储，源自Redis。本文介绍了如何配置Valkey的主从复制拓扑，以确保高可用性和扩展性。复制过程为异步，主节点在发送数据快照后，持续流式传输写操作日志。通过简单配置，用户可以实现数据冗余和更好的读取性能。此外，文章还探讨了Valkey Sentinel以实现自动故障转移。

本文探讨了PostgreSQL的性能基准测试，比较了标准PostgreSQL与优化版本在缓存、任务队列、全文搜索和发布/订阅方面的表现。结果显示，使用UNLOGGED表进行缓存可提高13%的性能，SKIP LOCKED适用于任务队列，tsvector显著提升全文搜索效率，LISTEN/NOTIFY可替代Redis进行消息传递。整体而言，PostgreSQL能够满足大多数应用需求，减少基础设施复杂性。

本文回顾了存储系统研究的演变，强调在AI时代，传统存储问题如缓存、恢复和文件系统重新受到关注。通过分析FAST会议的论文，发现AI并未取代旧问题，而是促使其以新形式回归。研究显示，KV缓存、模型加载和检查点等主题在存储系统中变得更加重要，反映出存储研究的主线逐渐转向服务和数据路径的协同。