先说说缓存到底是个啥玩意儿。在GitLab CI里，缓存其实就是把流水线中某些目录或文件临时存起来，让后续的job可以直接复用，不用每次都从头下载或编译。比如你有个Java项目，把目录缓存下来，下次构建就能跳过依赖下载；或者前端项目缓存，npm install的时间直接砍半。不过要注意，缓存和制品（artifacts）可不是一码事------制品是job生成的输出文件，会长期存储，而缓存只是临时加速用，可能被后续任务覆盖。
配置缓存主要靠修改文件，用关键字来定义。最简单的写法是指定列表，比如缓存node_modules目录：
这样每个job都会尝试复用这个目录。但问题来了：如果不同分支的依赖版本不一样，混用缓存可能出乱子。所以最好加上字段，用变量来区分缓存版本。比如按分支设置：
这时候是GitLab预定义的环境变量，代表分支名。假如你在feature分支和main分支之间切换，缓存就会自动隔离。
实际项目中，缓存的策略得根据技术栈调整。像Maven项目通常缓存，Gradle项目缓存。不过有些目录体积太大，比如Python的virtualenv，全缓存可能超限，这时候可以只缓存包索引。另外，如果job之间需要共享缓存，得注意的匹配规则。曾经碰到一个坑：测试job和构建job用了不同的key，结果缓存根本没共享，白折腾半天。
进阶用法是结合。默认是模式，即job开始时拉取缓存，结束时推送更新。但如果某个job只是用缓存而不修改，比如代码扫描任务，可以设为策略来提升速度：
反之，如果某个job专门更新缓存（比如安装依赖），可以用策略，不过这种场景比较少。
缓存失效也是个头疼问题。比如依赖更新后，旧缓存可能导致构建失败。这时候可以通过改变来强制刷新，比如把项目版本号加进key：
或者在安装依赖的job里用控制条件，比如只在依赖文件变更时才更新缓存。
最后提醒几个注意点：一是缓存大小有限制（默认每个项目20GB），别把编译输出之类的大文件塞进去；二是多阶段流水线中，缓存可能在并行job间竞争写入，建议用指定依赖文件哈希值来自动更新key。例如用的哈希作为key：
这样只要锁文件没变，就一直用旧缓存。
总之，缓存配置看似简单，但细节决定成败。花半小时调优一下，可能每天能省下几十分钟的构建时间。尤其是微服务项目，十几个仓库都优化一遍，累积的效益相当可观。如果你们团队还在手动清理缓存目录，赶紧把这篇配置方法扔群里试试吧！