在微信开放社区中,有不少使用云开发的小伙伴反馈遇到了“CDN流量消耗如流水”的情况。
有一觉醒来超额的:
有被高质量图片的加载“吓”到不敢用的:
遇到以上情况不要慌,很可能是你的使用姿势不对!
那么问题来了,如何在云开发中优雅地管控 CDN 流量消耗呢?本文就来和你详细聊聊!
按量付费和管道付费
为了便于理解,先来看看云开发的流量计费模式。
简单来说,按量计费就是:你有多少个量跑出去了,就给你算多少量;但是它并不限制你同一时间跑出去的量,也就是流量峰值不设限。
如果你在同一时间需要跑出去100M的量,那么峰值就给你开到100M,在同一时间跑完,最后算费用是100M的钱。
而管道付费则是限制给你开多宽的“道路”,按照这个“道路”的宽窄收费,比如你选择1M的网络道路,那就按照1M的价格来收钱;在使用时,你的量只能达到1M的速度,再也高不了了,这个最大速度就被称做带宽。
但是即使低峰没多少量时,你还必须为这个“道路”付钱。还是上述例子,你同一时间需要跑出去100M,但是速度只能给你开到1M,那么这些量在100秒后才可以走完,最后算费用是1M的道路租金*租用时长。
而在现实项目中,总会有业务的高峰和低峰,流量几乎不可能始终保持在一个恒定的速率,这就会造成管道计费有速度的天花板、但闲置时仍在计费的资源浪费问题。
云开发作为 Serverless 云原生一体化后端服务,提供的流量是按量计费的,不限制同一时刻的流量速度,因此,如果开发者使用不合理就会导致流速过快,进而造成“一眨眼的功夫,流量就超额了”的情况。
了解了按量付费和管道付费的区别后,咱们进入正题,说说 CDN。
什么是CDN流量?
我们在使用云开发时,几乎在各处都会看到CDN这个词。
CDN又称内容分发网络,通俗来讲就是将你主存储(源站)中的文件,复制给各地的存储点(CDN节点),当有用户访问这个资源时,直接从就近的存储点(CDN节点)获取即可。
云开发的云存储和静态网站托管天然支持 CDN 加速,所以你的用户通过客户端下载文件跑的流量都是 CDN 流量。
以上 CDN 流量只适用于各种渠道走加速公网下载文件的情况,比如浏览器加载网站,客户端下载资源,外部系统请求文件,通过临时地址的各种访问打开文件都在消耗 CDN 流量。
但是如果是内网访问文件,则不走 CDN 流量消耗,比如在云函数中通过 fileID 访问文件等。
什么是CDN回源流量?
当我们的存储中有文件更新时,存储在 CDN 节点的旧文件又该如何处理呢?在这里引入一个知识点——缓存时间。
这里的缓存时间其实就是文件副本在各地存储点(CDN节点)的有效时间,比如默认是两小时,那么每次文件副本在各地存储点的有效时间就是两小时,超过这个时间之后再收到请求时,存储点(CDN节点)就会丢弃过期的旧文件,向主存储(源站)请求最新的文件,而这一请求所产生的流量就称为 CDN 回源流量。
缓存时间既不能太长也不可太短,如果 CDN 缓存间隔时间过短,那么 CDN 节点上的数据会经常失效,导致频繁回源,增加了源站的负载,进而影响了整体的传输效率;如果缓存间隔时间过长,会带来数据更新不及时等严重的业务问题。
云开发的云存储就提供了非常细微颗粒度的缓存时间设置,你可以针对一个文件、一个路径甚至是文件后缀来进行分别设置。
另外,多个缓存规则设置中还有优先级策略,调配变得更加灵活。
云存储是以从后到前的配置模式来做策略计算的,比如一个云存储的域名做了如下缓存配置:
现在请求此路径下资源/test/abc.jpg,其从后到前匹配方式如下:
匹配第一条所有文件,命中,此时缓存时间为 2 分钟。
匹配第二条,未命中。
匹配第三条,命中,此时缓存时间为300秒。
匹配第四条,命中,此时缓存时间为400秒。
匹配第五条,命中,此时缓存时间为200秒。
如何合理管控CDN?
我们需要把握一个原则:
缩减大小,善用缓存。
缩减大小的意思就是,我们在开发应用时,所需要的多媒体文件,如果没有特殊要求(比如摄像馆的原图发送),需要尽可能的压缩。只有减轻了业务资源的大小,才能够根本的减少流量资源的消耗。
另外,用户在上传多媒体资源时,仍然可以使用平台或框架能力对资源进行压缩后再上传,保证资源都是经过优化后进入存储,这样在请求下载时就会减轻很多负担。
善用缓存意思就是同一个用户、同一份资源尽可能不要请求一次以上,要合理使用客户端的本地缓存能力,将固定资源全部缓存。当用户再此进入时,直接使用缓存的资源。
例如,微信小程序官方就提供了图片缓存配置,开启后所有图片均进行缓存,下次读取相同资源时,直接从缓存中读取。
文档链接:http://mrw.so/6wT3TR
再送给大家一句网络金句:缓存用的好,PV 的效果用的只是 UV 的量。
而在具体使用时,大家还是需要根据自己的业务情况来合理把握。比如你的资源变更非常频繁,就不太适合缓存优化;而你的资源不能压缩,要保持原大小,则就不适合压缩优化。
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