为300多辆卡车构建可扩展且经济高效的实时GPS追踪系统：物流技术之旅的经验教训
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
在为马来西亚客户开发实时GPS追踪系统时，我们通过Cloudflare Workers和Upstash Redis实现了每月400万请求，平均延迟仅0.17秒，成本控制在20美元以内。采用数据分块和Lua脚本优化，显著提升了系统性能和可扩展性。
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关键要点
- 为马来西亚客户开发实时GPS追踪系统，处理每月400万请求，平均延迟0.17秒，成本控制在20美元以内。
- 最初考虑使用AWS无服务器产品，但成本不可持续，尤其是处理大量数据时。
- 选择Cloudflare Workers和Upstash Redis作为低成本、高性能的解决方案。
- 通过数据分块将每辆卡车的GPS数据分成800 KB的小块，避免超出1 MB的请求限制。
- 使用Lua脚本合并多个操作，减少Redis命令的数量，从而降低成本。
- 优化后，命令执行减少50-60%，保持整体月成本在15-21美元范围内。
- 关键指标显示系统快速、可扩展且具有弹性，能够处理动态请求量变化。
- 学习到成本管理需要创造力，简单架构往往优于复杂设计，原子操作可以显著降低运营开销。
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