Artifactory充分利用了基於Checksum的存儲，但是這種機制無法代替常規的工件清理任務。軟件開發可能很雜亂，很多時候Artifactory中的許多工件都從未使用過。
例如，許多CI / CD構建都配置爲基於源代碼控制“提交”運行，並且一旦將這些快照構建發送到Artifactory，就永遠不會實際下載它們。
考慮到軟件開發的動態性質，大多數組織都有自己的數據保留策略。由您決定可以清除哪些數據，但是內置工具可以覆蓋大多數情況。
通常，在Artifactory中使用三種技術來管理工件存儲：
–限制保留多少SNAPSHOT
–清除超大緩存
–刪除未使用的工件
限制保留多少SNAPSHOT
Artifactory具有內置機制來限制構建的“快照”。該系統的目的是確保在覆蓋“release”工件之前將其從“snapshots”存儲庫中升級出來。
Artifactory支持六種存儲庫類型的“最大唯一快照”標記：
– Maven – NuGet
– Gradle –Ivy
– Docker – SBT
Artifactory使用Artifactory Layout系統跟蹤快照的數量。這意味着用戶在上載快照工件時需要遵循預定義的模式（大多數客戶端會自動處理）。
例如，此Maven JAR文件被識別爲快照運行編號3的一部分：
jfrog / hello / 1.0.5-SNAPSHOT / hello-1.0.5-20190620.224837-3.jar 
大多數CLI客戶端使用特定模式進行上傳，Artifactory的默認佈局應涵蓋這些情況。您可以根據需要自定義這些存儲庫類型的佈局，以處理自定義上傳路徑。
要在Artifactory中啓用此功能，請更新本地存儲庫設置：
啓用此設置後，在“最大唯一快照數”上方進行的上傳將在下次構建運行期間刪除所有較早的發行版。
最高的數字將始終是最新版本。
清除超大緩存
Artifactory的遠程存儲庫將下載的文件存儲在緩存中。通常，保留整個緩存是有益的，因爲它可以加快下載速度。但是，如果項目使用的工件有所更改，則值得定期清除緩存。
在Artifactory中有支持此功能的內置系統。要啓用自動緩存清除，請轉到遠程存儲庫菜單的“高級”部分。
您可以在“ 未使用的工件清理期”部分中添加清理工件之前的小時數：
這並不意味着工件會在12小時後被刪除。相反，它在內部將工件標記爲“未使用”。
在“ 管理員”->“高級”->“維護 ” 下找到一個單獨的作業，稱爲“清理未使用的緩存工件”，它將執行清理。默認情況下，此cron作業每天運行一次。
刪除未使用的工件
通常，Artifactory通常不會自動刪除二進制文件。也有例外，例如本文中已討論的字段。
話雖如此，通過刪除長時間未下載的工件可以節省大量存儲空間。自動清除未使用的文件的最佳方法是實施Artifactory User Plugin。
JFrog開發的最受歡迎的用戶插件之一是“ artifactCleanup”插件。該插件在Cron Job上運行，並自動刪除“ X”天之內尚未下載的任何工件。
如果您需要進一步自定義插件，則可以在代碼中更改Artifactory Query Language語句：
def aql =“ items.find（{” repo“：”“ + repoKey +”“，” type“：” any“，” @ cleanup.skip“：” true“}）。include（” repo“，” path “，”名稱“，”類型“）”
需要注意的一件事：artifactCleanup在Docker Repositories上不起作用。
Docker映像層作爲單獨的工件存儲在“ image”文件夾中。如果大多數Docker客戶端中已經有一個層，則不會經常下載該層。由於行爲上的差異，建議使用單獨的“ cleanDockerImages”插件。
它依賴manifest.json文件的下載計數，該文件始終在發生“ docker pull”時下載。
參考資料：
https://jfrog.com/knowledge-base/artifactory-cleanup-best-practices/
補充資料：
- AQL清理：
https://jfrog.com/blog/advanced-cleanup-using-artifactory-query-language-aql/
-清理已有數據：通過 Rest API 清理 90 天內無人下載的 snapshot，或者是 90 天以前的所有 snapshot，這樣能夠大大減少存儲量，加快索引速度。
-定期清理新增數據：在頁面上配置實時清理 snapshot：
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