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Wie man Yarn Clear Cache leert: Eine Anleitung für V1, Berry und CI/CD

Erhalten Sie Schritt-für-Schritt-Anweisungen, um gebrochene Builds zu beheben, sowie Tipps zur CI/CD-Optimierung und zum Fehlerbehebung

Wie man Yarn Clear Cache leert: Eine Anleitung für V1, Berry und CI/CD

Sie führen aus yarn install, und die Abhängigkeit, die Sie gerade aktualisiert haben, stellt sich immer noch auf den alten Build ein. Oder Ihr Laptop installiert sich ohne Probleme, während CI plötzlich nach einem harmlosen Änderung des Lockfiles fehlschlägt. Oder Docker rebuilds ziehen sich hin, obwohl Sie 'Cache verwenden'

Das ist normalerweise der Zeitpunkt, an dem Menschen nach Yarn clear cache und den ersten Befehl einfügen, den sie finden.

Manchmal funktioniert das. Manchmal löst es nichts. Der Grund ist einfach: Yarns Cacheverhalten hängt stark davon ab, welchen Yarn Sie laufen lassen, und der Unterschied zwischen Yarn Classic v1 und Yarn Berry v2+ ist groß genug, um sowohl den richtigen Befehl als auch die richtige Fehlerbehebungsstrategie zu ändern.

Die meisten Anleitungen stoppen bei yarn cache clean. Das ist nur der Anfang. Was zählt ist der Cachebereich, ob Ihr Projekt einen lokalen Cache oder einen gemeinsamen verwendet und ob Ihr wahres Problem überhaupt der Cache ist. In CI und Docker kann eine schlechte Cachingstrategie oft mehr Schmerzen verursachen als veraltete Paketarchivs.

Inhaltsverzeichnis

Ihr Build ist kaputt und der Yarn-Cache könnte der Schuldige sein

Ein bekanntes Muster sieht so aus. Sie heben ein Paket an, ziehen frische Änderungen heran und führen install wieder durch. Die Anweisung ist abgeschlossen, aber die Anwendung verhält sich immer noch wie das alte Abhängigkeit ist anwesend. Dann schlägt jemand vor, den Cache zu löschen, und jetzt fragt man sich, ob das eine wirkliche Lösung ist oder nur ein Aberglaube.

Es kann eine wirkliche Lösung sein. Es kann auch ein Ablenkung sein.

Cache-Probleme zeigen sich normalerweise in wenigen vorhersehbaren Weisen. Ein lokales Paket wird nicht aktualisiert. CI zieht etwas Ungewöhnliches heran. Eine frische Zweig verhält sich anders als der Hauptzweig, obwohl der Lockfile sagt, dass alles übereinstimmen sollte. Wenn Sie bereits nach breiteren Pipelineinstabilitäten suchen, hilft es, Cache-Debugging mit einer systematischen Build-Überprüfung zu kombinieren, wie in dieser Anleitung auf fixen Sie Fehler bei der Erstellung in Capacitor CI/CD Pipelines.

Praktische Regel: Behandeln Sie Yarn clear cache als ein diagnostisches Werkzeug und nicht als eine Wartungsritual

Das schwierige Teil ist, dass Yarn seine Cache-Modell im Laufe der Zeit geändert hat. In älteren Projekten wird der Cache global geteilt. In neueren Projekten kann die Cache-Lösung lokal am Projekt, global oder beides sein, je nachdem, welche Befehlsflagge verwendet wird. Deshalb sollte die erste Frage sein, wenn ein Teammitglied sagt: „Löschen Sie einfach den Yarn-Cache“, das ist: welcher Yarn?

Das ist der Grund, warum eine gute Cache-Lösung mit Kontext beginnt. Lokale Maschine oder CI-Runner. Yarn v1 oder Berry. Geteilter Cache oder Projekt-Cache. Sobald Sie das wissen, wird der Befehl präzise und nicht hoffnungslos.

Wann und Warum den Yarn-Cache Leeren

Das Leeren des Yarn-Caches macht Sinn, wenn Sie ein bestimmtes Fehlverhalten im Auge haben. Es ist am nützlichsten, wenn Sie alte Paketartefakte entfernen müssen, sich von einem gebrochenen Downloadzustand erholen müssen oder absichtlich gespeicherte Pakete löschen, damit Yarn von vorne beginnt.

Eine Infografik mit dem Titel Yarn Cache: Wann & Warum Leeren, die drei Gründe zum Leeren und drei Vorteile.

Die Symptome, die auf Cache-Probleme hinweisen

Einige Fälle sind starke Kandidaten für den Cache:

  • Ein Abhängigkeit weigert sich, sich zu aktualisieren: Sie haben die Version geändert oder ein lokales Paket neu erstellt, aber die Installationen ziehen immer noch ein älteres Artefakt heran.
  • Die Installationen scheitern auf eine Weise, die sich anfühlt, als ob sie Zustände speicherten: Ein Gerät funktioniert, ein anderes nicht, und das Wiederholen des gleichen Befehls reproduziert immer noch das gleiche schlechte Ergebnis.
  • Sie müssen lokale Festplattenspeicher zurückgewinnen: Das ist auf Entwicklermaschinen wichtiger als in kurzenlebigen CI-Umgebungen.

Andere Situationen sehen nur so aus, als ob es sich um Cache-Probleme handelte. Wenn Ihr Lockfile unerwartet geändert wurde, wenn eine Workspace-Konfiguration inkonsistent ist oder wenn ein Docker-Build den falschen Layer invalidiert, kann die Löschung des Caches nicht die Ursache ansprechen. Teams, die an App-Builds arbeiten, stoßen oft auf diese Probleme, während sie mit native Tooling, JavaScript-Abhängigkeiten und Plugin-Updates jonglieren. In diesem Zusammenhang ist diese praktische Übersicht über die Verwaltung von Abhängigkeiten in __CAPGO_KEEP_0__-Projekten wertvoll. managing dependencies in Capacitor projects Wenn Sie nicht wissen, wann Sie auf Yarn clear cache zurückgreifen sollten

Sie haben die Version geändert oder ein lokales Paket neu erstellt, aber die Installationen ziehen immer noch ein älteres Artefakt heran. Die Installationen scheitern auf eine Weise, die sich anfühlt, als ob sie Zustände speicherten: Ein Gerät funktioniert, ein anderes nicht, und das Wiederholen des gleichen Befehls reproduziert immer noch das gleiche schlechte Ergebnis.

Sie müssen lokale Festplattenspeicher zurückgewinnen: Diese Angelegenheit ist auf Entwicklermaschinen wichtiger als in kurzenlebigen CI-Umgebungen. Andere Situationen sehen nur so aus, als ob es sich um Cache-Probleme handelte. Wenn Ihr Lockfile unerwartet geändert wurde, wenn eine Workspace-Konfiguration inkonsistent ist oder wenn ein Docker-Build den falschen Layer invalidiert, kann die Löschung des Caches nicht die Ursache ansprechen. Teams, die an App-Builds arbeiten, stoßen oft auf diese Probleme, während sie mit native Tooling, JavaScript-Abhängigkeiten und Plugin-Updates jonglieren. In diesem Zusammenhang ist diese praktische Übersicht über die Verwaltung von Abhängigkeiten in __CAPGO_KEEP_0__-Projekten wertvoll. Wenn Ihr Ziel ein umfassenderes Maschinenreinigung ist, anstatt Paketprobleme zu lösen, kann eine Systemleitfaden auch helfen. Mac-Entwickler, die App-Caches für Mac-Nutzer bereinigen möchten, entdecken oft, dass Paketmanager nur ein Teil des Speicherbildes sind. Wenn Sie nicht wissen, wann Sie auf Yarn clear cache zurückgreifen sollten

Verwenden Sie Yarn clear cache nicht als erste Reaktion auf jedes Installationsproblem.

Verwenden Sie es, wenn es Hinweise auf veraltete oder beschädigte Paketzustände gibt. Überspringen Sie es, wenn das Problem wahrscheinlicher ist:

Situation Bessere erste Vorgehensweise
Lockfile drift Überprüfen Sie und installieren Sie konsistent yarn.lock Arbeitsplatzauflösungsprobleme
Überprüfen Sie die Arbeitsplatzkonfiguration und das Installationsverhalten Docker-Rebuild-Schwäche
Überprüfen Sie die Layer-Ordnerung und die Cachepersistenz CI-Mismatch
Überprüfen Sie die Änderungen und installieren Sie konsistent Überprüfen Sie, welche Verzeichnisse tatsächlich wiederhergestellt werden

Wenn die Installation falsch ist, weil die Umgebung falsch ist, macht die Löschung des Caches nur die nächste falsche Installation langsamer.

Diese Unterscheidung spart Zeit. Ein großer Teil der verlorenen Debuggingzeit kommt daher, dass der Cache wie ein magischer Reset-Button behandelt wird.

Cache löschen in Yarn Classic v1

Yarn Classic verhält sich so, wie viele Entwickler immer noch annehmen, alle Yarn-Versionen verhalten sich so. Es verwendet einen globalen Cache im Benutzerverzeichnis und yarn cache clean löscht diesen gemeinsamen Cache. Die Dokumentation von Yarn Classic beschreibt es so und weist darauf hin, dass der Cache auf der nächsten yarn oder yarn install im Benutzerverzeichnis nachgeladen wird. the Yarn Classic cache CLI docs.

Ein detaillierter Blick auf einen staubigen, alten Computer-Tastatur-Satz, der auf einem hellen Holzbrett liegt.

Was der Befehl tatsächlich entfernt

Für Yarn v1 ist der Standard-Bereinigungsbefehl direkt:

yarn cache clean

Dieser Befehl löscht den gemeinsamen Cache, nicht nur den aktuellen Projektcache. Wenn Sie auf mehreren Repositories auf demselben Computer arbeiten, ist das wichtig. Die nächste Installation in jedem von ihnen muss möglicherweise Pakete erneut herunterladen.

Diese gemeinsame-Cache-Design ist einer der Gründe, warum Yarn v1 verwirrende Verhaltensweisen zwischen Projekten erzeugen kann. Ein veraltetes Artefakt im globalen Cache kann lange genug überleben, um verschiedene Repositories zu beeinflussen, besonders wenn lokale Paketentwicklung beteiligt ist.

Eine praktische Sequenz für Yarn Classic sieht normalerweise so aus:

  1. Führen Sie den Clean-Befehl zunächst aus: yarn cache clean
  2. Entfernen Sie lokale Installationsartefakte, wenn nötig: node_modules ist oft der nächste Kandidat, wenn der Zustand noch unübersichtlich aussieht.
  3. Reinstallieren Sie von Grund auf: Führen Sie yarn install wiederholt aus und bestätigen Sie, dass die Abhängigkeitsgraphik wie erwartet aufgelöst wird.

Wie man die Cache-Location überprüft

Wenn Sie das Cache-Verzeichnis direkt untersuchen oder entfernen möchten, gibt Ihnen Yarn Classic den Pfad:

yarn cache dir

Das ist nützlich, wenn der CLI-Befehl nicht erscheint, um das Problem zu beheben, oder wenn Sie bestätigen möchten, welches Benutzerkonto das Cache-Verzeichnis in einem geteilten oder containerisierten Umfeld besitzt.

Wenn Sie in einem älteren Werkzeugkette arbeiten und versuchen, die lokale Konfiguration vorhersehbar zu halten, passt sich diese Anleitung zum Schritt-für-Schritt-Installieren von __CAPGO_KEEP_0__ und __CAPGO_KEEP_1__ gut an eine saubere Abhängigkeitszurücksetzung an. installing Capacitor CLI step by step Für v1-Projekte ist das mentale Modell einfach. Ein gemeinsamer Cache, ein breiter Reinigungs-Befehl und der nächste Install-Vorgang füllt das, was Sie entfernt haben, wieder auf.

Moderne Cache-Verwaltung in Yarn Berry v2+

Yarn Berry hat die Konversation geändert. Wenn Sie an Yarn v1 gewöhnt sind, ist die größte Anpassung, dass die Cache-Reinigung nicht mehr nur "den globalen Speicher löschen und noch einmal versuchen" ist. Berry unterstützt eine genauere Kontrolle, die nützlich ist, wenn Sie wissen, was Sie anpeilen.

Ein Vergleichsdiagramm, das die wichtigsten Unterschiede zwischen Yarn Classic und Yarn Berry-Abhängigkeitsverwaltungssystemen zeigt.

Berry hat das Cache-Modell geändert

Bei modernem Yarn ist das Cache-Verhalten viel enger mit dem Projekt selbst verbunden. Das passt zu Berries breiterer Ansicht um Projekt-Ebene-Kontrolle, Plug’n’Play und Workflows, bei denen Abhängigkeiten neben dem Repository leben können, anstatt in einem einzigen maschinenweiten Cache-Modell.

Berry changed the cache model

In modern Yarn ist das Cache-Verhalten viel enger mit dem Projekt selbst verbunden. Das passt zu Berries breiterer Ansicht um Projekt-Ebene-Kontrolle, Plug’n’Play und Workflows, bei denen Abhängigkeiten neben dem Repository leben können, anstatt in einem einzigen maschinenweiten Cache-Modell.

Deshalb kann altes Ratgeber dich irreführen. Ein Teammitglied, das Yarn auf v1 gelernt hat, könnte erwarten, dass ein Befehl alles global löscht. In Berry musst du dich auf den Gedanken konzentrieren, Bereich.

Wenn du mit verschiedenen Build-Ausgaben in mobilen und Web-Pipelines zu tun hast, gilt dieser Bereichsdenken auch außerhalb der Paketverwaltung. Diese Vergleich der Build-Typen ist ein nützliches Erinnerung, dass Umgebungsannahmen in die Fehleranalyse einfließen.

Hier ist ein schneller visueller Erklärer, bevor wir auf die Befehlsdetails eingehen:

Die Befehle, die in Berry zählen

Moderne Yarn-Dokumente yarn cache clean als Entfernen gemeinsam genutzte Cache-Dateienund es enthüllt zwei wichtige Switches in der aktuellen Yarn-Cache-Lösungsbefehlsreferenz:

  • yarn cache clean entfernt die gemeinsam genutzten Yarn-Cache-Dateien.
  • yarn cache clean --mirror löscht den globalen Cache anstatt des lokalen Projekt-Caches.
  • yarn cache clean --all entfernt sowohl die globalen Cache-Dateien als auch die aktuellen Projekt- lokalen Cache-Dateien.

Das gibt dir ein bewussteres Workflow als Yarn v1.

Ziel Befehl
Bereinigt den Standard-Teilbereich des gemeinsam genutzten Caches yarn cache clean
Ziel auf den globalen Spiegelcache yarn cache clean --mirror
Macht einen vollständigen Reset über lokale und globale Cache-Dateien yarn cache clean --all

Wenn du das Äquivalent zum "völlig von vorne beginnen" möchtest. --all Wenn du weißt, dass das Problem im globalen Cache-Schicht liegt und nicht alles im Projekt löschen möchtest. --mirror Wenn du das Äquivalent zum "völlig von vorne beginnen" möchtest.

Entscheidungspunkt: In Berry ist das falsche Scope einer der Hauptgründe, warum eine Cache-Lösung wie "keine Wirkung" erscheint.

Das ist der praktische Unterschied. Yarn Classic war breit durch Voreinstellung. Berry ist explizit durch Design.

Yarn Cache-Best Practices für CI/CD und Docker

In CI/CD ist das Blindlingslöschen des Yarn-Caches normalerweise ein Fehler. Es fühlt sich sicher an, weil es den Zustand entfernt, aber es entfernt oft den Zustand, auf den sich dein Pipeline für Geschwindigkeit und Wiederholbarkeit verlässt.

Die nützlichere Frage ist dies: Was genau cache ich und was genau wiederherstelle ich?

Ein vierstufiger Diagramm, das den Yarn-Cache-Workflow für CI/CD- und Docker-Build-Prozesse illustriert.

Warum das Löschen des Caches in Pipelines oft der falsche Schritt ist

Ein Diskussion in CircleCI hat ein Fehlverhalten aufgezeigt, das viele Teams in realen Projekten treffen. Langsame Installationen wurden nicht durch Cache-Lösung gefixt, weil der Engpass nicht in veralteten Paketarchiven lag. Es lag im Fetch- und Link-Verhalten, Cache-Verzeichnis-Mismatch und fehlenden Pfaden im gespeicherten Satz, wie in dem node_modules CircleCI-Yarn-Caching-Thread beschrieben CircleCI Yarn caching thread.

Das ist wichtig, weil CI-Systeme oft die zugrunde liegende Ursache hinter einem vagen Symptom verbergen: „Die Installation ist langsam“ oder „Der Abhängigkeits-Schritt ist unzuverlässig.“ Entwickler löschen dann den Cache, führen erneut durch und erhalten keinen nennenswerten Fortschritt.

Gemeinsame Pipeline-Mängel umfassen:

  • Falsche Verzeichnis-Caching: Der Restore-Schritt ist abgeschlossen, aber Yarn verwendet die restaurierte Location nicht.
  • Ignorierte Workspace-Pfade: Wurzel-Abhängigkeiten können restauriert werden, während die Workspace-Installationsarbeit noch neu verlinkt werden muss.
  • Docker-Schichten in falscher Reihenfolge bauen: Eine Quellencopy code invalidiert die Abhängigkeits-Schicht, sodass die Paketinstallation bei jedem Mal neu durchgeführt wird.

In CI sieht eine durch schlechte Konfiguration verursachte Cache-Miss sehr viel wie ein beschädigter Cache aus.

Wenn Sie in automatisierten Umgebungen mobile Apps bauen, tritt auch die Release-Tooling in Szene. Teams kombinieren oft GitHub Actions oder CircleCI mit Verteilungs- und Update-Systemen. Eine Option in diesem breiteren Workflow ist Capgo's CI/CD-Einrichtung für Capacitor-Appsneben Ihrer Paket-Manager- und Build-Cache-Strategie.

Aufgerüstete CI- und Docker-Ansätze

Benutze die Cache-Invalidierung absichtlich, nicht emotional.

Für CI sieht ein zuverlässiger Muster so aus:

  1. Cache basiere auf dem Zustand von Abhängigkeiten: Bindet Cache-Schlüssel an yarn.lock und relevante Yarn-Konfigurationsdateien.
  2. Wiederherstelle vor der Installation: Stelle sicher, dass die wiederhergestellten Pfade den Pfade entsprechen, die Yarn in dieser Umgebung verwenden wird.
  3. Installiere konsistent: In unveränderlichen Konfigurationen verwende den Installationsmodus, der die Korrektheit des Lockdateisystems sicherstellt.
  4. Invalidiere bei echten Änderungen: Ein Wechsel der Yarn-Version, eine Aktualisierung des Lockdateisystems oder eine Änderung des Cache-Pfades ist ein gutes Grund, den Cache neu zu erstellen.

Für Docker gelten ähnliche Grundsätze:

  • Kopieren Sie die Abhängigkeitsmanifeste zuerst: Halten Sie die Abhängigkeitsinstallationslayer getrennt von der Anwendungsquelle, wenn möglich.
  • Vermeiden Sie unnötige Löschungen im Bildbauprozess: Die Löschung des Caches innerhalb des gleichen Build entfernt oft nützliche Layer-Wiederverwendung.
  • Seien Sie explizit bei der Benutzerbesitzung: Cache-Verzeichnisse, die von root erstellt wurden, können später Installationsfehler für einen nicht-root- Laufzeitbenutzer verursachen.

Ein kurzer Entscheidungstabelle hilft:

Szenario Bessere Aktion als yarn cache clean
CI-Install ist nach Wiederherstellung langsam Überprüfen Sie den Cache-Pfad und die Wiederherstellungsreihenfolge
Arbeitsbereiche verlinken immer noch stark Die relevanten Arbeitsbereichsinstallationskacheln speichern
Docker rebuild führt erneut die Installationen durch Schichten um die Abhängigkeitsdateien anordnen
Ein schlechter Build nach einer Änderung der Abhängigkeiten Die Cache-Schlüssel ungültig machen und dann sauber neu aufbauen

Verwenden Sie Yarn clear cache in der CI nur, wenn Sie bestätigt haben, dass das veraltete Cache-Inhalt das eigentliche Problem ist. Die meisten der Zeit ist die Lösung eine bessere Cache-Design.

Häufige Yarn-Cache-Fehler beheben

Der frustrierendste Cache-Bug ist der, der einem Cache-Reset überlebt. Man führt einen gezielten Clean durch, installiert alles neu und Yarn zieht trotzdem den alten Paket noch heran. In diesem Fall ist es verlockend anzunehmen, dass das Registry falsch ist oder das Lockfile verflucht ist.

Ein dokumentiertes historisches Problem in Yarn zeigt, warum das passiert. Entwickler berichteten, dass yarn cache clean <package-name> könnte eine alte Kopie hinterlassen in cache/.tmp, was bedeutet, dass die Installationen bis zu dem Zeitpunkt, an dem der temporäre Ordner gelöscht wurde oder ein vollständiger Clean durchgeführt wurde, die veraltete Version verwendet haben, wie in das Yarn-Probleme mit veralteten Cache-Artikeln in .tmp.

Wenn ein gezielter Reinigungsvorgang immer noch veraltete Pakete hinterlässt

Die Lektion ist einfach. Eine teilweise Reinigung ist nicht immer ausreichend.

Wenn Sie eine Versionsveraltungen anstatt einer breiten Verderbung vermuten, verwenden Sie diese Reihenfolge:

  • Beginnen Sie mit der offensichtlichen Überprüfung: Bestätigen Sie, dass Sie das erwartete Paketversion und Quelle debuggen.
  • Vertrauen Sie einer paket-spezifischen Reinigung nicht zu sehr: Ein gezielter Reinigungsvorgang kann temporäre Artefakte hinterlassen.
  • Erheben Sie sich zu einer vollständigen Cache-Wischerei: Wenn die veraltete Version anhält, reinigen Sie den breiteren Cache-Bereich.
  • Überprüfen Sie die temporären Cache-Pfade manuell: In älteren Konfigurationen, cache/.tmp Kann es der fehlende Teil sein.

Wenn ein Paket immer noch auf ein altes Artefakt auskommt, sind temporäre Cache-Dateien oft der erste Ort, an dem ich nach einem fehlgeschlagenen gezielten Clean nachschauen würde.

Zulassungs- und Umgebungsprobleme, die wie Cache-Probleme aussehen

Kein jeder „Cache-Fehler“ ist ein Cache-Inhaltsproblem.

In Docker, multi-user Linux-Systemen oder CI-Runnern können Sie aufgrund von Berechtigungsfehlern stehlen, weil der Cache-Ordner von einem anderen Benutzer besessen wird als der Prozess, der Yarn ausführt. In diesem Fall hilft die Löschung des Caches nicht, bis das Eigentumsproblem behoben ist. Die praktische Vorgehensweise besteht darin, Yarn als den richtigen Benutzer auszuführen oder das Eigentumsrecht des Verzeichnisses vor der Wiederinstallation zu reparieren.

Solche Probleme stellen sich oft wie veralteter Cache dar, weil die Installationen unregelmäßig in verschiedenen Umgebungen fehlschlagen. Die Lösung ist operativ und nicht paketbezogen.

Häufig gestellte Fragen zur Löschung des Yarn-Caches

Is es sicher, den Yarn-Cache zu löschen

Ja. In der normalen Entwicklung ist es ein sicheres Vorgehen, weil Sie nur die gecachte Paket-Artefakte entfernen und nicht Ihre Anwendungskomponente löschen. Yarn kann das, was es benötigt, erneut herunterladen oder neu erstellen, wenn Sie die nächste Installation durchführen.

Der Handel ist Zeit. Ein sauberer Cache bedeutet, dass die nächste Installation möglicherweise mehr herunterladen oder neu erstellen muss als üblich.

Wie oft sollten Sie es tun

Nur wenn Sie einen Grund haben.

Yarn clear cache sollte nicht zu einer Routinepflicht auf einem gesunden Projekt werden. Wenn Sie es in jeden Workflow durch Gewohnheit einbauen, werden Sie die lokale Installation verlangsamen und die CI-Caching untergraben. Geben Sie es nur an, wenn Abhängigkeiten veraltet sind, die Installation korrupt aussieht oder Sie einen bewussten Reset während der Debugging benötigen.

Wird es die Produktionsbuilds beeinflussen?

Not directly. Clearing your local or CI cache doesn’t change the application code you’ve committed.

Was es ändert, ist die Umgebung, die die Build vorbereitet. Wenn Ihr Produktionspipeline auf konsolidierte Installationsartefakte angewiesen ist, kann die Löschung sie langsamer machen oder verborgene Reproduzierbarkeitsprobleme freilegen. Das ist nützlich bei der Fehlerbehebung, aber es ist nicht etwas, das Sie in Release-Skripte einfügen sollten, ohne einen Grund.

Was ist die einfachste praktische Regel, die Sie befolgen sollten?

Verwenden Sie den kleinsten Reinigungsauftrag, der dem Problem entspricht.

Für lokale Debugging beginnen Sie mit dem Cache-Scope, den Yarn in diesem Projekt verwendet. Für CI und Docker beheben Sie die Cache-Design-Probleme, bevor Sie mit der Löschung von Caches beginnen. Und wenn ein Paket-spezifischer Reinigungsauftrag nicht funktioniert, gehen Sie davon aus, dass temporäre Artefakte oder eine Umgebungsungleichheit vorliegen, bevor Sie davon ausgehen, dass Yarn defekt ist.


Wenn Ihr Team Apps mit Capacitor bereitstellt und nach Abhängigkeits- oder Buildproblemen eine saubere Releasepipeline benötigt Capgo ist eine Option zum Liefern von JavaScript- und Asset-Updates ohne auf die Store-Überprüfung warten zu müssen, während Sie Ihre Build- und Rollout-Prozesse von der Paket-Cache-Troubleshooting trennen.

Live-Updates für Capacitor-Apps

Wenn ein Fehler im Weblayer live ist, schicken Sie die Reparatur über Capgo anstatt Tage zu warten, bis die App-Store-Zulassung vorliegt. Die Benutzer erhalten die Aktualisierung im Hintergrund, während native Änderungen im normalen Review-Verfahren bleiben.

Unterstützung durch Martin

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