京东开发了统一缓存中间件DongKV，以应对高并发系统中的缓存管理问题。该中间件提供标准化的部署架构和容灾策略，确保数据一致性。通过主备和互备模式，DongKV实现高可用性和数据同步，优化了缓存与持久化存储的结合，提升了系统性能和可用性。

Grab工程师将Android应用的缓存管理从LRU改为TLRU缓存，通过时间过期机制有效回收存储，提升用户体验。TLRU结合存储大小和过期时间，优化缓存性能，95%的用户缓存减少了50MB，预计可回收TB级存储。

本文探讨了通过强化学习优化键值缓存的驱逐策略，以提升大型语言模型的推理效率。研究提出了KV Policy框架，利用轻量级RL代理根据未来效用对令牌进行排名，从而显著改善缓存管理效果。KVP在多个基准测试中表现优异，展现了其在适应性KV缓存管理中的潜力。

OpenAI发布了关于Codex软件开发代理的系列文章，介绍其设计和功能。Codex CLI的核心是一个处理用户输入并生成响应的循环，强调了LLM推理性能和缓存管理的重要性，并指出Codex CLI是开源的，便于学习和改进。

构建智能体仍然面临挑战，SDK抽象在实际应用中常失效。缓存管理需自行处理，强化学习的重要性超出预期，失败需严格隔离。共享状态和输出工具设计复杂，模型选择依赖具体任务。使用Vercel AI SDK时，模型差异显著，需自建抽象。显式缓存管理更具可控性，强化学习可提升任务执行效果。

随着应用和系统的增长，缓存管理变得更加复杂。小型缓存易于管理，但数据量增大时，需要更复杂的架构。主要挑战包括内存管理、数据分布、一致性、并发管理和故障容错，同时有效的负载均衡和监控工具也至关重要。

本文介绍了Apollo Client的获取策略，重点在于管理GraphQL查询的数据和缓存。Apollo Client通过多种获取策略（如cache-first、cache-only、network-only等）优化性能，并通过示例代码展示了在React应用中使用这些策略，特别是cache-and-network策略，以确保数据更新。

本文介绍了如何通过使用 Service Worker 优化静态博客的访问速度，主要利用其离线加载特性。文章详细说明了注册 Service Worker 的代码和配置方法，包括使用 sw-toolbox 进行缓存管理。启用后，用户可以在离线状态下加载页面，减少 HTTP 请求，提高访问效率。