今天接到一个需求，在聊天界面右下角新增一个运营活动位，活动信息会通过一个HTTPS接口返回，同时每个活动有一个过期倒计时，在这个倒计时结束之前，后台希望前端不要再次请求了。具体的流程如下
活动流程图.png
上面例子的特点是后台明确知道数据失效的时间
两个星期前，产品提了一个需求，增加一个动态表情搜索模式，进入该模式的时候自动自动展示全平台最火的20个动态表情，经过和后端同学沟通发现，虽然表情是从实时队列中取的前20个，但是基本前二十在当天的变化不大，因此不希望客户但每次进入搜索模式的时候都调用一次，最终协商之后客户端每次进入聊天界面的时候调用一次。
上面例子的特点是后台不知道数据什么时候失效，但是确定短时间内不会失效
类似的需求和实现在客户端中挺多的，最终积累下来，每次客户端启动的时候请求的接口多达10个，为了避免这种短时间不会失效的数据频繁请求，我们用了几个配置接口做数据下发。
为此我们需要一种缓存机制
说到缓存，绕不开几个特性
- 命中率
- 查询速度
- 时效性，避免使用过期的缓存
- 占用空间，过小命中率低，过大则占用空间
- 为了保证命中率，起码根据28法则，我们最好最少要有足够的空间保存常用的那20%的数据
- 当本地的数据足够多之后，我们也要确保高效的查询效率
- 当使用缓存的手段之后，我们也要确保数据的新鲜度，过期的数据一律需要摒弃，重新向服务器发起请求
- 缓存不是保存越多越好，首先缓存消耗内存，也消耗用户本地空间，因此需要设置最大的缓存大小，同时需要兼顾命中率
设计一个缓存功能
- 依赖后台数据的客户端其实不需要怎么考虑命中率，除非最大缓存空间设置过小，导致用到的缓存被频繁删除
- 查询速度，为了占用空间和查询速度，我们用请求URL进行MD5，作为文件名，同时进行Hash记录
- 时效性，如果后台明确告诉我们失效时间了，那么就在失效时间过期之后再去请求数据，否则我们需要跟后台约定，对数据进行hash，请求的时候带上本地记录的hash码，后台通过对比hash码，决定是否要给客户端返回数据
- 客户端应该设置缓存最大数，并且通过使用合适的淘汰算法，移除超过大小的数据，这里我们用LRU，不用FIFO
通过请求数据，Hash、LRU、DiskLRU一顿操作之后，我们就可以有效得减少用户流量消耗，加快应用的启动速度，减少服务器的带宽压力、减少流量开销、降低服务器数据库压力
小结
经过上面一顿酣畅淋漓地操作之后，我们取得了不错的效果，就是客户端麻烦一点，需要写一套缓存框架，当然我们可以用现成的数据结构和淘汰算法，对了，同时iOS的同学也参考一下，翻译过去就好了，完美。
即使有这么大的好处，但是最终我还是没有去实现上面的设计，不过既然既然今天这个运营活动的流程图写好了，服务端的同学也给出了接口，那么就这样做吧。
其实我之所以不想做，是因为只要一行代码就可以实现上面所有逻辑，但是需要服务端同学配合。
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