核心是缓存进行中的请求而非数据：通过 Map 按标准化 key（URL+方法+排序后参数）缓存 pending Promise，命中则复用，未命中则发起并缓存，完成后清理；与传统数据缓存正交。

核心是不让相同请求触发多次网络调用，而是复用同一个 Promise 实例。关键不在“缓存数据”，而在“缓存进行中的请求”——也就是把还在 pending 状态的 Promise 记下来，后续同参数请求直接返回它。

用 Map 或对象缓存 pending 的 Promise

每次请求前，先根据 URL、方法、参数生成唯一 key（比如 GET_/api/user?id=123）。检查该 key 是否已存在一个未完成的 Promise：

• 存在 → 直接返回这个 Promise，不发新请求
• 不存在 → 执行真实请求，把返回的 Promise 存入缓存，再返回它
• 请求完成后（无论成功或失败），从缓存中清理掉该 key

注意参数标准化，避免 key 冲突

相同逻辑但参数顺序不同（如 {a:1,b:2} 和 {b:2,a:1}）应生成同一 key。推荐做法：

• 对请求参数做 JSON.stringify() 前先排序键名（可用 Object.keys().sort() 重构对象）
• 忽略时间戳、随机数等动态字段（如 _t=1728450549123）
• GET 请求用 params，POST/PUT 用 data，统一纳入 key 计算

和普通数据缓存区分开

异步缓存（Async Cache）只管“正在跑的请求”，不是“已返回的数据”。它解决的是并发重复，不是离线复用：

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分析 Java Spring Boot 后端 Controller 代码，自动生成 Markdown 格式的接口文档。当用户说“生成 Java 接口文档”、“生成 API 文档”、“从 Spring 代码生成文档”时触发。

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• ✅ 它能防止两个组件同时初始化时发起两次 /user/profile
• ❌ 它不负责“30 秒内再次访问就跳过请求”，那是传统缓存（需额外加 timestamp + TTL 判断）
• 若需两者兼顾，可在 Promise resolve 后，把结果写入二级缓存（如内存 Map + 过期时间）

适配主流请求库的通用写法

不管用 axios、fetch 还是小程序 wx.request，逻辑一致：

• 在请求发出前计算 key，查缓存
• 命中则 return 缓存 Promise
• 未命中则发起请求，并把 Promise 存入缓存
• 在 .then 和 .catch 里都执行清理

不需要修改业务代码，只需包裹一层请求函数即可生效。

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