解耦架構的關鍵武器！Cloudflare Queues 核心功能與實戰應用

一開始我只想讓系統別再那麼脆弱。有時只是一個服務卡住，整條流程就像塞車一樣動彈不得。突發流量一湧進來，更像被掐住喉嚨，只能眼睜睜看著請求爆堆，完全來不及處理。那時我開始思考，有沒有一種架構方式，能讓各個模組彼此獨立、靈活應對，而不是互相拖累彼此的效率？

那時我找到了一個解法：消息佇列。它讓我可以把每個步驟「拆開處理」：有些延後、有些分發給不同的消費者，各自跑自己的流程。導入 Cloudflare Queues 之後，一切變得更簡單——非同步處理、訊息保證、與 Workers 無縫整合，我幾乎不用多花時間就能搭建起一套彈性、模組化的事件驅動系統。

導入後，系統的穩定性與反應速度有明顯提升。就算工作負載暴增，我也不再感到手忙腳亂。它不只救了我一命，還幫我重新建立起對後端可控性的信心。

Cloudflare Queues 背後的秘密：為什麼它這麼穩、這麼快、這麼靠得住？

Train on Railway at Daytime (B K)

🚄 資料像列車一樣從各服務之間穿梭，但沒有一個可靠的「轉運站」，最後就會擠在瓶頸上——這正是 Cloudflare Queues 出現的理由。

Cloudflare Queues 的核心設計重點就是「保證訊息至少一次傳遞（at-least-once delivery semantics）」，每一則訊息一旦成功寫入，就能被妥善保存直到成功處理。佇列中的每一條訊息，僅當消費者 Worker 成功處理並回傳確認訊號後，訊息才會從佇列中移除，這保證了資料不會因為失敗而悄悄流失。系統提供至少一次（at-least-once）投遞語意，並將訊息持久化於磁碟，可支援金融交易、訂單系統等需高可靠性的應用場景。（至少一次代表訊息可能重送一次，但絕不會掉）Queues 支援訊息批次拉取與處理（batch processing），消費者可在單次請求中取得多條訊息，有效提升處理效率與吞吐量。針對處理失敗的訊息，系統會自動重試，若多次失敗則將訊息轉入死信佇列（DLQ），方便後續追蹤與人工介入。你還可以設定「延遲投遞」，讓某些訊息在未來特定時間才進行處理，非常適合排程任務或需間隔執行的背景任務。

除了事件驅動的 Worker 外，也支援外部系統透過 HTTP API 主動拉取訊息，靈活適應各類運算架構。

2024 年 Cloudflare 推出全新架構，帶來顯著性能提升。訊息傳遞延遲中位數從約 200 毫秒降至 60 毫秒，單一佇列每秒峰值吞吐量由 400 條大幅提升至 5000 條，最大消費者並發數也從 20 提升至 250。這些進步得益於 Durable Objects 技術，讓 Queues 能夠勝任複雜且海量的現代分散式應用負載，全面滿足企業級高可靠性與高性能需求。

Cloudflare Queues：五大應用實戰詳解

實際開發時，我發現 Queues 的適用情境比我原先預期的還要多元，以下這五個是我親測實用、最常用的解法。

你只需要在 .wrangler.jsonc 中定義 Queue 即可使用：

{
  "queues": {
    "producers": [
      {
        "queue": "ORDERS_QUEUE",
        "binding": "ORDERS_QUEUE"
      }
    ],
    "consumers": [
      {
        "queue": "ORDERS_QUEUE",
      }
    ]
  }
}

微服務解耦實戰：讓每個模組各司其職

在大型電商、金融平台，單一請求往往觸發多個後端流程（如庫存檢查、發票開立、寄送通知）。將這些任務訊息推送至佇列，讓各微服務獨立消費處理，有助於降低模組間耦合，提升系統穩定性與維護彈性。

// 下單服務：將新訂單訊息推送至佇列，後台微服務異步處理
await env.ORDERS_QUEUE.send({
  orderId: "123456",
  userId: "u001",
  items: [{ sku: "ABC-1", qty: 2 }]
});

其它微服務將各自訂閱 ORDERS_QUEUE，分別負責執行下列任務：

• 庫存管理服務：收到新訂單訊息後，自動扣減相關商品庫存，並檢查是否需要觸發補貨流程。
• 發票服務：根據訂單資料自動開立發票，將發票號碼或 PDF 回寫至用戶帳號，並同步財稅系統。
• 簡訊/通知服務：在訂單成立或發貨時自動發送簡訊、Email 或 APP 推播給買家，確保資訊即時送達。
• 物流管理服務：收到訂單後自動通知倉儲備貨與出貨，並追蹤包裹運送狀態回填。
• 行銷分析服務：實時監控訂單流入，進行銷售數據統計與異常流量告警。

每個服務只需關注自身的業務邏輯，直接消費 ORDERS_QUEUE 取得訂單訊息，彼此完全解耦，無需同步等待其他服務完成即可獨立擴展、維護與升級。

高流量應對策略：使用佇列實現流量削峰

面對促銷活動、限量開搶等高峰流量，佇列可作為等候室，將用戶請求暫存，後台服務再依資源狀況逐筆處理，確保 API 不因突發流量而癱瘓。

// 使用者進入等候室，訊息寫入排隊佇列
await env.WAITING_ROOM_QUEUE.send({
  userId: "u002", 
  action: "enter"
});
// 後端以預設速率批次處理 WAITING_ROOM_QUEUE，分流放行用戶

批次與緩衝：降低外部服務壓力

對於需頻繁呼叫外部 API（如推播、郵件發送），可以先將事件收集入 Queue，後台定時批次發送，提高效率並降低頻繁即時請求造成的壓力。

// 前台將通知訊息推入佇列
await env.NOTIFICATION_QUEUE.send({
  email: "user@example.com",
  content: "您的訂單已出貨"
});

// 後台定時批次消費
const batch = await queue.receive({ maxMessages: 100 });
for (const msg of batch.messages) {
  await sendEmail(msg.body.email, msg.body.content);
}

非同步處理最佳化：提升前台反應速度，後台分批執行

像日誌收集、數據統計、報表生成等非即時任務，可由前台快速投遞訊息，後台按需批次處理，減少主流程等待時間、改善使用者互動體驗與操作流暢性。

// 前台服務：將用戶操作事件推入日誌佇列
await env.LOGS_QUEUE.send({
  event: "login",
  userId: "u003",
  timestamp: Date.now()
});

// 後台定時消費 LOGS_QUEUE，集中處理分析

讓 Worker 彼此對話，建立模組化流程

多個 Cloudflare Workers 可透過 Queue 傳遞事件與數據，適合檔案處理、數據流水線等分步驟場景。例如上傳 Worker 只需推送訊息，後續 Worker 負責轉檔、壓縮等任務。

// Worker A：檔案上傳完成後通知 Worker B 進行轉換
await env.FILE_PROCESS_QUEUE.send({
  fileId: "f789",
  action: "convert"
});
// Worker B 消費 FILE_PROCESS_QUEUE，執行檔案轉換流程

這些實例可靈活組合應用，協助你打造高效能、可擴展且易維護的雲端系統架構。進一步參考 Cloudflare Queues 官方文件，探索更多進階用法與最佳實踐。

實測 Cloudflare Queues：導入後的五大關鍵效益

Photo of outer space (NASA)

導入 Cloudflare Queues 最大的感受，就是能徹底把每個功能模組「鬆開來」。每個模組可以各做各的，只透過訊息溝通，讓整體架構既簡潔又可擴展。

透過將業務流程拆分為獨立的服務，並以佇列進行訊息傳遞，不同模組之間可以各自專注於自身邏輯，實現獨立開發與部署。這種架構大幅降低服務之間的耦合度，使團隊在維護、升級或擴展時不易受到其他元件的影響。例如，電子商務平台可將下單、庫存、發票等流程分開，讓每個部件根據實際需求彈性調整。

我最直觀的感受是：用戶不再等，整個系統像是換上了自動排隊機制，效率高出一個層級。訊息一寫入佇列，用戶就能立即收到回應，至於後續處理什麼時候做，完全不影響體驗。

生產者在發送訊息後無需等待下游任務完成，能立即響應用戶操作。這對於訂單提交、用戶註冊、通知推送等場景尤其重要，用戶能體驗到即時的回饋，而後續的任務則交由後台異步處理，從而減少等待時間並提升整體流暢度。

Cloudflare Queues 進一步增強了整體系統的穩定性與可靠性。當下游服務暫時無法處理請求、或遭遇網路不穩時，訊息會被安全地暫存於佇列，待狀況恢復後自動重試。這種機制有效避免資料遺失與服務中斷，確保即使部分系統出現問題，整體流程仍可順利進行。此外，批次處理與緩衝能力讓高峰流量也能平滑過渡，降低過載風險。

性能與可擴展性是 Cloudflare Queues 的一大亮點。憑藉 Cloudflare 全球分布式網絡和 Durable Objects 技術，佇列可自動擴容以應對激增的訊息量。新版架構單一佇列每秒可處理高達 5000 條訊息，並支援數百個消費者同時存取。開發者可根據需求建立多個佇列，針對不同任務或服務進行水平擴展，靈活配置批次大小與佇列策略，滿足各種複雜應用場景。

價格方面更是佛心。每條訊息大概只花我三次操作的成本，還有百萬次免費額度，重點是：它不收什麼出口流量費，這在其他雲端平台根本是奢求。

每寫入、讀取、刪除 64KB 數據分別計為一次操作，前 100 萬次操作每月免費，之後僅收取低廉費用。與許多雲服務不同，Queues 不會因數據傳輸或帶寬產生額外費用。通常完整處理一條訊息僅需 3 次操作，因此即使大規模部署也能有效控管預算，適用於新創、企業與大型應用各類型團隊。

結論

從我親身導入 Cloudflare Queues 的經驗來說，這套高效又可靠的消息佇列服務真的幫了大忙。它和 Cloudflare Workers 的無縫整合，讓我能很快把系統拆解成更靈活的模組，開發過程自然也變得輕鬆許多。價格透明又實惠，讓我不用擔心成本失控，性能上的進步更讓我應付得了大規模的流量或突發事件。

自從新版架構上線，我完全能放心地把 Queues 用在中大型專案裡，無論是高併發、突發流量或微服務協作，它都能穩穩撐住。

不管是處理高峰流量、實現服務間的可靠溝通，還是打造真正事件驅動的架構，Queues 都能讓我專注在寫商業邏輯，而不用煩惱訊息傳遞的細節和風險。

對我來說，Cloudflare Queues 不只是技術選項，它是讓我可以專注開發、安心創新的穩定基石。它背後撐住的，不只是訊息流程，更是我整個產品的節奏與品質。有了它，我可以安心把時間和精力投入在用戶體驗和產品創新上，讓開發週期更短、成果更穩定，也讓系統更能經得起現實世界的考驗。

如果你最近也在煩惱架構怎麼解耦、怎麼抗突發，建議你真的試試 Cloudflare Queues。一開始會覺得它「沒那麼必要」，但用過之後，就很難回得去了。