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。
現在,我的系統穩定得多,反應也快得多。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?
🚄 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「寫進去就不會掉」,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,只有在消費者 Worker 確實處理成功並回報後才會被移除,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,為金融、訂單等關鍵場景提供強大保證。(至少一次代表訊息可能重送一次,但絕不會掉)Queues 支援批量拉取與處理,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 能應付的場景遠比我預期的多,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",
}
]
}
}
讓每個服務各司其職,不再綁死
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,可降低耦合、提升穩定性與維護彈性。
// 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。
遭遇大流量時,讓佇列幫你削峰
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"
});
// 後端批次消費 WAITING_ROOM_QUEUE,按設定速率放行用戶
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);
}
前台即時、後台慢慢來,使用者無感延遲
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、提升用戶操作流暢度。
// 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。
用起來有什麼差?Cloudflare Queues 實際導入的 5 大好處
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。
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