性能调优与成本控制：Spring AI 的缓存、限流与模型降级策略
系列导读
你现在看到的是《Spring AI 企业级集成与场景实践：从零搭建智能应用》的第8/10篇，当前这篇会重点解决：提供一套完整的性能与成本优化工具箱，让 AI 应用在预算内高效运行。
上一篇回顾：第 7 篇《生产级部署：Spring AI 应用的 Docker 容器化与 Kubernetes 编排》主要聚焦 总结生产部署 AI 应用的完整流程与避坑指南，帮助团队稳定上线。 下一篇预告：第 9 篇《安全防线：Spring AI 应用的输入过滤、输出审核与数据隐私保护》会继续展开 为企业 AI 应用建立纵深防御体系，确保合规与用户信任。
全系列安排
- Spring AI 入门：企业级 AI 集成框架的核心原理与项目搭建
- 多模型适配实战：在 Spring AI 中统一管理 OpenAI、通义千问与本地模型
- 对话记忆与上下文管理：Spring AI 实现多轮会话与持久化存储
- 检索增强生成（RAG）实战：Spring AI 集成向量数据库实现知识问答
- 函数调用（Function Calling）深度集成：让 AI 安全执行企业 API
- 智能体编排实战：用 Spring AI 构建多 Agent 协作系统
- 生产级部署：Spring AI 应用的 Docker 容器化与 Kubernetes 编排
- 性能调优与成本控制：Spring AI 的缓存、限流与模型降级策略（本文）
- 安全防线：Spring AI 应用的输入过滤、输出审核与数据隐私保护
- 全链路监控与可观测性：Spring