先别急着下结论，刷新91视频最折磨人的不是时间，是缓存管理反复拉扯（细节决定一切）

先别急着下结论：当你刷新 91 视频、频繁看到缓冲、重复下载或播放异常时，最折磨人的往往不是“时间”，而是缓存管理在前端、客户端和服务端之间反复拉扯的结果。细节决定一切——把这些看似琐碎的缓存决策理清了，用户体验会立刻平滑很多。

为什么看起来像“刷新越多越慢”其实是缓存在作怪

• 多层缓存同时存在：浏览器/WebView 缓存、应用层缓存（SQLite/LevelDB/IndexedDB）、操作系统的磁盘缓存、CDN 边缘缓存，这些层级如果没有统一的失效策略，会造成数据不一致或重复请求。
• 缓存失效策略不明确：视频元数据（标题、封面、时长）和视频分片（chunk）需要不同的缓存策略。把两者混成一谈，会导致元数据更新后播放器仍取旧信息、或新分片被反复下载。
• 竞态与回滚：后台预取、手动刷新、自动播放补流等操作同时进行时，会出现并发写入/删除缓存的竞态，导致损坏的索引或空洞文件。
• 缓存空间被驱逐（eviction）策略：手机存储紧张时，LRU 或按优先级驱逐会把正在播放或将要播放的分片误删，造成重新下载或卡顿。
• 不当使用 Service Worker / 离线缓存：错误的缓存优先级或错误的 versioning 会让旧资源被一直命中，用户看不到更新；相反过度频繁清理也会浪费带宽。

常见用户能观察到的症状

• 刷新页面后视频缩略图或进度不对，必须重新缓冲很久
• 刷新变成无限加载或循环请求同一分片
• 占用大量流量但播放器仍然显示“缓冲”
• 多设备/多标签页状态不同步，明明在手机上看过却在另一台设备重新下载

开发者应对清单（务实、可落地）

• 区分资源类型并制定不同缓存策略：小而频繁更新的元数据设短缓存（或实时拉取），大而稳定的视频分片设长缓存并使用范围请求（Range）。
• 使用 ETag / Last-Modified + Cache-Control：对动态内容用 s-maxage、stale-while-revalidate，保证快速响应同时后台更新缓存。
• 资源版本化（fingerprint）+ 强缓存：静态资源采用文件名带版本号策略，更新时改变 URL，避免复杂失效逻辑。
• CDN 缓存与即时清理：关键更新（下架、版权、封面替换）需要具备快速的 CDN 清除或分层失效策略。
• 原子化写入与事务性索引：客户端缓存写入采用临时文件 + 原子重命名，避免写入中断造成损坏。
• 后台预取与优先级队列：预取时考虑当前播放优先级，避免把设备空间或网络占满，且要能取消低优先级预取。
• 处理并发操作与锁：对同一视频的缓存读写引入锁或版本号校验，防止并发刷新导致数据混乱。
• 明确给用户反馈：显示“使用本地缓存播放/从服务器刷新”的提示，或在刷新时用进度条和不可重复触发的控制，减少用户无限刷新。
• 使用合理的重试与退避策略：网络或 CDN 出问题时避免立即大量重试，改用指数退避并展示错误信息。

用户可以尝试的操作（当你遇到问题时）

• 清理应用缓存或重启应用：集中解决缓存损坏/索引异常的问题。
• 更新到最新版客户端：开发者的缓存策略优化通常包含在更新中。
• 检查设备存储并释放空间：避免系统驱逐重要缓存分片。
• 切换网络（Wi‑Fi ↔ 蜂窝）或短暂开启飞行模式再关闭：触发会话重建，有时能恢复正常。
• 账户登出重登或重装应用：最后手段，但能重置本地缓存和索引。

最后的建议（对产品经理和工程团队）

• 把缓存当作产品功能来设计：缓存策略、错误场景、容量阈值、回滚流程都要纳入验收标准。
• 打通监控：记录缓存命中率、驱逐次数、预取成功率和异常竞态日志，迅速定位“拉扯”点。
• 小步快跑做回放实验：在真实网络/低存储环境下做压测，验证边缘情况的稳健性。

结语 别把刷新当作万能钥匙。很多时候用户看到的“慢”其实是缓存管理的内耗在折腾。把缓存分层、分权、分策略地治理好，不仅能节省带宽和成本，更能让用户感觉应用“懂人”，减少那种反复刷新、越刷越烦的体验。你的下一次优化，或许就从把缓存边界画清楚开始。欢迎在评论里说说你遇到的最奇葩缓存问题，大家一起碰撞解决思路。