电商CDN与云函数结合方式：高效提升电商性能的实战指南
最近幫幾家電商平台做架構升級，發現大家卡在一個共同痛點：靜態內容CDN加速做得飛快，但關鍵的交易環節還是會卡。特別是大促秒殺時，動態價格計算、庫存鎖定這些即時請求一湧進來，後端數據庫直接抖給你看。今天聊個狠招——把CDN的邊緣節點當跳板，讓雲函數在離用戶最近的地方幹髒活累活。
很多人以為CDN只是傳圖片的貨車司機，其實現代邊緣節點早就是自帶算力的變形金剛。拿Cloudflare Workers舉例，你可以在全球300多個節點部署JavaScript函數。當用戶點擊「立即購買」，請求不用繞回上海機房，東京節點當場驗登入態、調庫存接口，把確認頁面拼好直接吐給用戶，延遲從300ms砍到50ms內。
上個月幫某美妝電商重構購物車，舊方案每次加購都要連回中心機房更新Redis。改用Fastly的[Compute@Edge]後，把常購清單緩存在邊緣。用戶反覆加減色號時，函數先在本地內存做計算，最後結算才同步後端。後台監控顯示數據庫QPS直接降了72%，省下的帶寬錢夠養三個運維。
最驚豔的是容災場景。去年黑五某客戶支付接口掛了，臨時在Akamai EdgeWorkers部署降級方案：邊緣函數攔截支付請求，先存到本地KV儲存，返回用戶「訂單已接收」假頁面，後端恢復後再默默補單。事後復盤，要是等機房重啟，五千多張訂單早就跳槽了。
實戰坑點也血淚交織：別在邊緣函數裡調第三方API！某客戶把物流查詢塞進Lambda@Edge，結果快遞公司接口抖一下，全美節點響應飆到8秒。後來改寫成異步觸發——用戶點完結算立刻返回，物流進程後台慢慢推。記住，邊緣只做必須同步的輕量活。
成本算盤要打精。某運動品牌把圖片縮圖放在邊緣函數運行，原以為省了圖片處理服務器，月底賬單嚇出冷汗——全球節點每天執行9000萬次函數，費用是自建機房的兩倍。後來改成：只有海外流量走邊緣縮圖，國內流量仍用專用集群。分區施策才是王道。
現在看到還在用Nginx緩存動態頁面的電商就手癢。與其燒錢擴容數據庫，不如讓CDN扛第一波。當用戶按下付款鍵的瞬間，請求在離他三公里內的基站旁就處理完畢，這種體驗才是電商下半場的生死線。
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