Data Prefetching
数据预取
数据预取会在界面打开前，先加载很可能需要的数据。缓存仍是最新时，下一个界面会更快出现。
另一个例子
项目链接获得焦点时，系统会开始获取详细数据。打开项目后可直接使用预取缓存。
主要部分
- 01操作意图信号
- 02提前请求
- 03缓存键
- 04新鲜时间
- 05快速接续
什么时候用
下一个操作很可能发生，而且请求不大时，可以提前预取。
什么时候不要用
不要预取私密、昂贵或不太可能用到的数据。要顾及有限网络和缓存新鲜度。
代码里的名称
intent signal -> prefetch -> cache -> navigate -> render 上线前要检查
检查程序运行环境与版本、集成边界、依赖与许可，以及支持的平台。验证安全、失败处理、性能与监控。也要检查部署、支持负责人、升级路径与恢复上一版的方法。
预期结果：把 数据预取 (Data Prefetching) 当作团队能维护的技术基础，并检查它是否符合产品需求。 用户场景：项目链接获得焦点时，系统会开始获取详细数据。打开项目后可直接使用预取缓存。 技术或工程概念：数据预取 (Data Prefetching)。 适用理由：下一个操作很可能发生，而且请求不大时，可以提前预取。 不应使用的情况：不要预取私密、昂贵或不太可能用到的数据。要顾及有限网络和缓存新鲜度。 工程适配：定义程序运行环境与版本。说明它负责什么、接口、数据流、依赖、支持平台、安全与性能限制，以及如何接入现有技术组合。 生命周期防护：检查依赖是否健康、许可是否可用。加入监控与安全备用做法，并指定升级负责人。没有可衡量的好处时，不要再加入功能重复的框架或工具。 验收标准：用最小集成证明必要行为。测试兼容性、安全性、失败与性能。记录部署、升级、支持与恢复上一版的方法。 证据与限制（证据边界）：它只代表该来源的官方说法。其他平台或团队可能有不同用法。 待确认：现有技术组合、运行环境、版本规则、目标平台和依赖负责人。也要确认性能预算、支持期限与迁移限制。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 数据预取 (Data Prefetching)。 定义：数据预取会在界面打开前，先加载很可能需要的数据。缓存仍是最新时，下一个界面会更快出现。 生产环境检查：检查程序运行环境与版本、集成边界、依赖与许可，以及支持的平台。验证安全、失败处理、性能与监控。也要检查部署、支持负责人、升级路径与恢复上一版的方法。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。