由 dawei 在Unix环境下搭建H5服务器时，高并发场景下的性能优化至关重要。缓存机制是提升系统响应速度和减少后端压力的关键手段。
选择合适的缓存策略可以显著降低数据库访问频率。常见的缓存方式包括内存缓存、本地文件缓存和分布式缓存。根据业务需求合理分配缓存层级，能有效提升整体性能。
使用Redis作为分布式缓存是一个常见且高效的选择。它支持多种数据结构，并具备良好的读写性能。通过设置合理的过期时间，避免缓存雪崩问题，同时保持数据的时效性。
对于静态资源，如图片、CSS和JavaScript文件，可以利用Nginx进行缓存配置。通过设置Expires或Cache-Control头，让浏览器缓存这些资源，减少重复请求。
在代码层面，可以通过缓存热点数据来减少数据库查询。例如，使用Memcached或本地缓存库，将频繁访问的数据存储在内存中，提高访问速度。
实际部署中，需要结合监控工具对缓存命中率和系统负载进行分析。及时调整缓存策略，确保系统在高并发下仍能稳定运行。
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最终，通过合理设计和持续优化，Unix环境下的H5服务器可以在高并发场景中实现高效的缓存管理，提升用户体验和系统性能。