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基于浏览器原生缓存机制（如HTTP缓存、Cache Storage）与Service Worker构建的前端缓存体系，面临的核心挑战在于如何在“缓存有效性”与“资源新鲜度”之间找到动态平衡——既要避免缓存冗余导致的存储空间浪费，又要防止旧缓存干扰新内容的展示。许多前端应用虽实现了基础缓存逻辑，却因清理策略粗放或命中率低迷，陷入“用户看到旧内容”“缓存占用超限被浏览器强制清空”等困境。真正成熟的前端缓存系统，应当具备感知用户行为与资源变化的能力，在用户无感知的情况下完成资源的智能调度，让每一次缓存命中都转化为加载速度的提升与体验的优化。

前端缓存的自动清理是在浏览器存储空间限制与资源生命周期之间的精细化治理。浏览器提供的缓存机制各有特性：HTTP缓存依赖响应头字段（如Cache-Control、Expires）自动生效，适合静态资源却难以主动干预；Cache Storage由Service Worker直接操控，可自定义缓存规则但受限于浏览器分配的存储空间（通常单站点配额在50MB至2GB）；LocalStorage虽持久化存储，但容量仅5MB左右且无自动过期机制。这些机制的差异要求清理策略必须分层设计：对于HTTP缓存，通过设置合理的max-age与s-maxage，让浏览器自动淘汰过期资源，例如将不常更新的字体文件设置1年强缓存，而频繁变动的API数据则设置no-cache（每次请求都验证新鲜度）；对于Cache Storage，需通过Service Worker主动管理，当存储空间接近配额的80%时，触发“优先级清理”——优先删除30天内未访问的图片缓存，保留核心CSS/JS文件；对于LocalStorage，采用“时间戳+容量检测”机制，定期清理超过7天且占用空间过大的临时数据（如未提交的表单草稿）。更精细的做法是结合用户行为规律，在夜间或用户离线时执行深度清理，例如新闻应用可在凌晨自动清理前一天的文章详情页缓存，仅保留头条新闻与用户收藏内容，既释放存储空间，又不影响核心体验。Service Worker在此过程中扮演“智能管家”角色，通过 navigator.storage.estimate() 实时监控缓存占用，当接近阈值时，按“最近最少使用”（LRU）规则批量删除低价值资源，避免浏览器因超限执行无规律的强制清理（