GitLab CI缓存策略深度解析

GitLab CI缓存策略深度解析

在复杂的CI/CD流水线中，缓存策略直接影响构建性能。本文分享一个实际优化案例：某微服务项目通过合理配置缓存，将构建时间从28分钟降至12分钟。

问题分析

项目使用Node.js + Docker构建，每次流水线都重新安装依赖，导致npm install耗时约15分钟。通过GitLab Runner的cache功能，我们实施了多层缓存策略。

核心配置方案

stages:
  - build
  - test
  - deploy

variables:
  NPM_CACHE_DIR: "$CI_PROJECT_DIR/node_modules"
  YARN_CACHE_DIR: "$CI_PROJECT_DIR/.yarn/cache"

build:
  stage: build
  image: node:16-alpine
  cache:
    key: "npm-${CI_COMMIT_REF_SLUG}"
    paths:
      - node_modules/
      - .yarn/cache/
      - .npm/
  script:
    - yarn install --frozen-lockfile
    - npm run build

进阶优化策略

1. 分层缓存：为不同分支设置独立缓存key
2. 缓存清理：添加清理脚本避免缓存膨胀
3. 增量构建：结合文件变更检测减少无效缓存

实施效果

通过上述配置，项目构建时间从平均28分钟降至12分钟，缓存命中率稳定在90%以上。建议在多分支、多环境场景下优先采用此策略。

注意事项

• 缓存大小限制为10GB
• 避免将敏感信息放入缓存
• 定期清理过期缓存避免空间浪费