在当今这个软件开发以“毫秒级”为单位衡量效率的时代，尤其是当我们迈入 2026 年，AI 辅助编程已经成为常态的背景下，时间不仅仅是金钱，更是创新的基石。作为开发者，我们可能已经深有体会：当持续集成（CI）流水线因为下载依赖、重新编译代码而卡住不动时，那种等待的焦虑感是多么令人抓狂。特别是在我们使用像 Cursor 或 Windsurf 这样的 AI IDE 进行高频代码生成时，每次保存都可能触发一次 CI 运行，如果流水线不快，将成为巨大的瓶颈。
为了解决这个问题，GitHub Actions 引入了强大的缓存机制。然而，随着我们项目复杂度的指数级增长，以及 MonoRepo 架构的普及，缓存管理如果不加重视，往往会从“加速器”变成“绊脚石”。在这篇文章中，我们将深入探讨 GitHub Actions 缓存的工作原理，并重点讲解如何通过手动和自动化的方式来管理、删除缓存，以确保你的 CI/CD 流程始终保持高效、可靠，并符合 2026 年的先进开发理念。
深入理解缓存机制与 2026 年的新挑战
在深入“如何删除”之前，我们需要先理解“它是什么”以及“为什么它越来越重要”。简单来说，GitHub Actions 缓存允许我们在工作流执行之间，临时存储那些经常重复使用的资源或依赖项。
想象一下这样的场景：你的项目基于 Node.js 构建，或者是一个使用了庞大 MonoRepo 架构的 Go 项目。每次代码发生变动，Actions 都要运行 INLINECODE4df8dd54 或 INLINECODE6b6e5168 来下载成千上万个依赖包。这可能需要花费数分钟。通过使用缓存，我们可以将这些依赖项打包存储在 GitHub 的云端存储中。在下一次运行时，如果代码没有变动（或者依赖项版本没变），Actions 就可以直接复用这些文件，跳过漫长的下载过程。
技术视角解析（2026 版）：
从技术角度看，GitHub Actions 的缓存依赖于“缓存键”。这些键通常由文件内容的哈希值（如 package-lock.json）生成。当我们结合现代 AI IDE（如 Cursor）工作时，我们的依赖文件可能因为 AI 的重构建议而频繁变动。理解缓存键的哈希机制变得尤为重要，因为它决定了何时该命中缓存，何时该重新构建。这种机制对于大型项目尤其有用。比如，一个包含复杂 Java 构建或庞大 Go 模块的项目，通过缓存构建产物，可以将运行时间从 20 分钟压缩到 2 分钟，这在按分钟付费的 CI 环境中意味着巨大的成本节约。
为什么要删除缓存？不仅仅是“空间不足”
既然缓存如此强大，为什么我们还要谈论删除它呢？实际上，缓存管理是 CI 维护中至关重要的一环。以下是几个必须清除缓存的典型场景，特别是在我们追求极致稳定性的现代开发流程中。
1. 清除过时或损坏的依赖项（幽灵依赖问题）
随着时间的推移，项目依赖会更新。虽然我们通常会在 INLINECODEdc8625f0 或 INLINECODE195b5367 中更新版本号，但有时候，旧的二进制文件或构建产物可能残留在缓存中。更糟糕的是，有时候依赖包的官方仓库可能会发布有缺陷的版本，或者文件在下载过程中损坏（这种情况在网络不稳定时偶有发生）。如果不删除缓存，Actions 会继续复用这些损坏的文件，导致本地开发正常，但 CI 却莫名其妙失败。此时，删除缓存并强制重新下载，往往能“药到病除”。
2. 解决环境一致性问题（多架构编译）
如果你在工作流中更改了某些系统级别的配置，或者更新了运行器版本，旧的缓存可能会与新环境不兼容。例如，如果你从 Ubuntu 20.04 升级到最新的 Ubuntu 24.04，或者引入了 ARM64 架构的编译步骤，基于旧操作系统编译的 C++ 扩展库可能无法在新的运行器上加载。这种情况下，必须清除旧环境的缓存，迫使系统在当前环境下重新构建。
3. 应对“缓存中毒”与安全风险
在 2026 年，供应链安全是重中之重。如果你的 CI/CD 流水线在构建过程中不小心缓存了含有漏洞的依赖包，或者在构建过程中生成了敏感信息的临时文件并意外缓存，那么这些“脏数据”将成为巨大的安全隐患。定期清理或强制刷新缓存，是防止缓存中毒攻击的有效手段之一。
方法一：通过 Web 界面手动删除缓存
对于偶尔需要清理缓存的情况，GitHub 提供了一个非常直观的 Web 界面。让我们一步步操作，看看如何找到并删除这些缓存条目。
步骤 1：进入仓库页面
首先，在浏览器中打开你的 GitHub 仓库。为了演示，假设我们要在一个名为 cache-demo 的仓库中进行操作。
步骤 2：导航到 Actions 选项卡
点击仓库顶部导航栏中的 Actions 标签。这里是所有工作流运行历史和状态的中心。
步骤 3：找到 Caches 管理
在 Actions 页面的左侧边栏（通常是“工作流”列表下方），你会看到一个名为 Caches 的链接。点击它。
这里列出了当前仓库中所有存在的缓存条目。你会看到每一个缓存的键名、大小、创建时间以及引用它的分支或标签。
步骤 4：执行删除操作
找到你想要删除的缓存条目。在每一行的右侧，都有一个带有垃圾桶图标的删除按钮。点击它，系统会弹出确认提示。确认后，该缓存条目将被永久移除。
> 实战见解： 如果你发现某个特定的缓存条目占用空间非常大，且不再被任何活动分支使用，不妨手动将其删除以释放仓库的存储配额。GitHub 对仓库的缓存总大小是有限制的（通常为 10GB），达到上限后，旧缓存会被自动清除，但为了保险起见，手动干预是必要的。
方法二：使用 GitHub Actions CLI (gh) 自动删除缓存
虽然 Web 界面方便直观，但对于需要频繁清理，或者希望在 CI 流程中自动清理缓存的场景来说，手动操作就太低效了。这时候，GitHub CLI（命令行界面）就是我们的好帮手。
首先，你需要确保你的本地环境安装了 gh 命令行工具并已登录。
场景：清理所有属于特定前缀的缓存
假设你的项目使用了 Node.js 和 Python，你想清理所有与 Node 相关的缓存，但保留 Python 的缓存。我们可以使用以下命令组合来实现。
# 1. 列出所有缓存的 ID
gh cache list
# 输出示例：
# ID Key Last Used
# 123456789 node-deps-key 2023-10-27 10:00:00
# 987654321 python-pip-cache 2023-10-27 09:00:00
# 2. 使用 grep 和 xargs 批量删除特定的缓存
# 下面的命令会删除所有键名中包含 "node" 的缓存
gh cache list | grep "node" | awk ‘{print $1}‘ | xargs -n1 gh cache delete
代码解析：
-
gh cache list: 这个命令会以列的形式列出当前仓库的所有缓存。 -
grep "node": 这是一个标准的 Linux 命令，用于过滤出包含特定关键词的行。 - INLINECODE6fbccffd: INLINECODEe953ba7b 是强大的文本处理工具，这里我们用它来提取每一行的第一列，即 Cache ID（这是删除操作所必需的）。
- INLINECODEcd0b98aa: INLINECODE3b28a160 将前面获取的 ID 列表作为参数传递给删除命令。
-n1表示每次传递一个 ID 进行删除。
方法三：通过脚本完全清空仓库缓存（进阶版）
如果你遇到了极其棘手的问题，决定“破罐子破摔”，清空所有缓存从头开始，我们可以编写一个稳健的 Bash 脚本来实现。这个版本考虑了更复杂的输出格式和错误处理。
#!/bin/bash
# 检查是否安装了 gh cli
if ! command -v gh &> /dev/null
then
echo "错误: 未检测到 GitHub CLI (gh)，请先安装。"
exit
fi
echo "正在获取缓存列表..."
# 获取所有缓存 ID 并循环删除
# 使用 JSON 格式输出是更稳健的做法，避免因文本列对齐问题导致解析错误
# 注意：需要安装 jq 工具来解析 JSON，或者使用 gh 内置的 --jq
cache_ids=$(gh cache list --jq .[].id --json id)
if [ -z "$cache_ids" ]; then
echo "当前仓库没有缓存。"
exit
fi
# 计数器
count=0
# 将 ID 列表转换为数组并遍历删除
for id in $(echo $cache_ids); do
echo "正在删除缓存 ID: $id"
gh cache delete "$id" --confirm
((count++))
done
echo "操作完成。共删除了 $count 个缓存条目。"
深入理解代码：
在这个脚本中，我们使用了 INLINECODE2c078377 的 JSON 模式输出（INLINECODEd4f9b6d1 和 INLINECODEdfcb9674）。这是一个非常实用的技巧。默认的列表输出是纯文本表格，容易因空格等字符导致解析错误。通过请求 JSON 格式并使用 INLINECODE0c58b6eb 过滤器，我们可以精确地获取 ID 数组，从而保证脚本的稳健性。INLINECODE9757de9d 命令加上 INLINECODEc5ae7c5e 标志可以跳过交互式确认，这在编写自动化脚本时非常重要。
高级实践：智能缓存清理策略（2026 版）
随着项目的发展，简单的“全量删除”或“定期删除”可能无法满足需求。我们需要更智能的策略：保留最常用的缓存，清理长时间未使用的垃圾数据。下面我们展示如何利用 GitHub Actions 工作流本身来实现自我管理。
最佳实践示例：保留最新，清理旧物
name: 智能缓存清理
on:
workflow_dispatch: # 允许手动触发
schedule:
# 每周日凌晨 UTC 时间 2:00 运行一次
- cron: ‘0 2 * * 0‘
jobs:
cleanup:
runs-on: ubuntu-latest
# ⚠️ 关键点：必须授予写入 Actions 的权限
permissions:
actions: write
contents: read
steps:
- name: 检出代码
uses: actions/checkout@v4
- name: 安装 GitHub CLI
uses: actions/setup-node@v4
with:
node-version: ‘20‘
- name: 执行智能清理
run: |
echo "正在分析缓存使用情况..."
# 使用 gh CLI 获取所有缓存，并通过 jq 进行处理
# 逻辑：
# 1. 按 key 分组，保留每个 key 最新的一个缓存（LRU策略）
# 2. 或者简单地：保留最近的 15 个缓存，删除其他的
# 这里我们采用“保留最近 15 个”的策略，适合大多数项目
gh cache list \
--json id,key,createdAt,ref \
--jq ‘sort_by(.createdAt) | reverse | .[15:] | .[].id‘ \
| xargs -I % gh cache delete %
echo "清理完成。"
这段代码的核心逻辑：
- 权限控制: 注意到 INLINECODE2840d510 部分了吗？默认情况下，GHA 对 Actions 的写入权限是关闭的。为了能够删除缓存，我们必须显式地开启 INLINECODE31e3f136。这是一个常见的安全陷阱，千万别忘了。
- 定期调度: 利用
schedule事件，我们设置了一个定时任务（例如每周一次）。这属于“预防性维护”，避免缓存堆积过多导致超出仓库限制。 - 保留策略: 脚本中的逻辑 INLINECODEcca26c3f 是一个非常实用的 INLINECODE1b44d4da 操作。它的意思是：先按创建时间排序，然后反转（最新的在前面），最后取第 15 个之后的所有元素（即最旧的缓存），并删除它们。这样我们可以始终保留最新的 15 个缓存，确保 CI 依然保持高速，同时清理掉积压的垃圾数据。
2026年技术趋势：AI 原生开发中的缓存管理
在2026年的今天，我们不仅要关注传统的缓存删除，还要适应 AI Native（AI 原生）的开发方式。在我们最近的一个项目中，团队大量使用 AI 编程工具。我们发现，AI 往往会生成高频次的微小改动提交，这导致缓存键（基于文件哈希）频繁变动，反而降低了缓存的命中率。
面对这种情况，我们建议：
1. 引入语义化版本控制
不要单纯依赖文件哈希值作为缓存键。尝试在键中加入语义化的版本号。
# 传统方式
key: node-${{ hashFiles(‘**/package-lock.json‘) }}
# 2026 推荐方式：允许一定的“模糊匹配”或分层缓存
# 假设我们只关心主要依赖，而不是 devDependencies
key: node-prod-${{ hashFiles(‘**/package-lock.json‘) }}
restore-keys: |
node-prod-
2. Agentic AI 自动化运维
我们可以设想一个更前沿的场景：编写一个简单的 Agentic AI 脚本（基于 Python 或 Node.js），让它监控 CI 的失败率。一旦检测到由缓存导致的连续失败，该脚本可以自动触发清理命令，而无需人工干预。这不仅是脚本，更是一个具有自我修复能力的系统组件。
3. 多模态缓存决策
结合监控工具（如 Grafana 或 GitHub Insights），我们可以通过分析数据来决策缓存时长。如果发现缓存命中的收益（节省的时间）小于维护成本（存储费用和故障排查时间），我们就应该动态调整清理策略。
删除 GitHub Actions 缓存的终极建议
在我们的探索之旅即将结束之际，让我们总结一下管理缓存的最佳策略。合理使用缓存可以构建极速的 CI/CD 流水线，而懂得何时以及如何删除它，则是保持流水线稳定性的关键。
1. 版本控制集成（缓存键前缀）：
我们建议将缓存密钥的版本号纳入版本控制。例如，使用 v2-node-deps。一旦环境发生重大变更（如 Node.js 版本升级），只需修改前缀。旧的缓存会自动失效，这是一种“软删除”策略，是处理配置变更的最优雅方式。
2. 安全左移与定期审计：
不要让缓存成为盲区。定期审查缓存内容，确保没有敏感信息泄露。在我们的企业级实践中，会定期扫描缓存键的名称，防止意外的密钥或凭证被缓存。
3. 监控与成本意识：
GitHub Actions 的缓存虽然免费，但有严格的存储限制（仓库级别限制和总限制）。如果你的项目非常大，要注意不要缓存不必要的文件（比如 node_modules 下生成的二进制文件）。缓存的最佳实践是只缓存“输入”（如依赖项），而不是“输出”（构建产物），因为构建产物通常可以通过 Artifacts 来存储，且具有更明确的生命周期。
总结
通过这篇深入的文章，我们不仅了解了如何通过 Web 界面和命令行工具删除 GitHub Actions 缓存，还探讨了为什么要这样做，以及如何编写脚本实现自动化清理。掌握这些技能，你将不再惧怕 CI 流水线中那些由于缓存引起的“灵异”故障。
下一次，当你发现你的工作流运行得比平时慢，或者本地能跑通但 CI 却失败时，不要犹豫，试着清理一下缓存吧。这往往就是解决问题的金钥匙。希望这些技巧能帮助你构建更高效、更稳定的开发流程！