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 以下文章是我和 GPT 的讨论后，由 GPT 总结出来的，图也是它画的。 在我最近优化一个基于 Nginx 服务的视频流应用的过程中，我遇到了一个关于如何高效利用 Nginx 缓存的挑战。特别是，我对于如何通过 slice 模块处理和缓存大文件（尤其是视频文件）的理解经历了从误解到纠正的过程。在这篇博客中，我将分享我与 GPT 的讨论过程，以及我是如何从一个错误的假设逐步走向正确理解的。 初始误解 我的探索始于一个简单的疑问：当使用 slice 模块和 proxy_cache_key "$uri$slice_range" 配置时，Nginx 是如何处理不同 Range 请求的缓存的？最初，我错误地认为，如果客户端请求的 Range 不同，那么即使是相同的视频文件，Nginx 也会生成不同的缓存条目，这似乎会导致缓存利用率低下。 纠正错误：深入理解 slice 与缓存 通过与 GPT 的讨论，我意识到我的理解有误。实际上，Nginx 的 slice 模块工作方式是根据配置的切片大小自动分割文件请求，而与客户端请求的具体 Range 无关。这意味着，Nginx 缓存的是基于 slice 大小切分的文件片段，而不是基于客户端请求的 Range 。 关键洞察 ：即使客户端请求的 Range 不同，Nginx 通过缓存固定大小的文件片段（由 slice 指令定义）来优化缓存复用。这样，不同的 Range 请求可以通过组合已缓存的片段来满足，极大地提高了缓存效率。 文件分段与缓存键 我的另一个误解涉及到 proxy_cache_key 的配置。最初我担心包含 $slice_range 会使得缓存键对于几乎每个请求都是唯一的，从而降低缓存的复用率。然而，实际上 Nginx 是如何将切片请求映射到磁盘上的缓存文件的过程更加复杂和智能。 真正的实践 ：Nginx 通过哈希函数将 proxy_cache_key 转换成唯一的缓存文件名，而缓存的实际内容则是根据 slice 大小切分的片段。这确保了即使对于包含不同 Range 的请求，只要它们涉及相同的切片，Nginx 都能有效地从缓存中提供数据。 结论与学习 这次探索之旅不仅纠正了我对 Nginx slice 模块和缓存机制的误解，而且还加深了我对如何高效处理和缓存大型媒体文件