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一个缓存统治一切：使用持久对象处理响应和进行中的请求
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原文英文，约2900词，阅读约需11分钟。
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内容提要
文章提出了一种统一响应缓存和请求去重的方法，通过将进行中的计算和最终结果视为同一缓存条目的两种状态，减少冗余工作。利用Cloudflare Durable Objects，所有请求路由到同一实例，避免并发请求的重复计算。这种模式简化了系统设计，适用于单例执行环境，但不适用于所有场景。
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关键要点
- 提出了一种统一响应缓存和请求去重的方法，减少冗余工作。
- 将进行中的计算和最终结果视为同一缓存条目的两种状态。
- 利用Cloudflare Durable Objects，所有请求路由到同一实例，避免并发请求的重复计算。
- 该模式简化了系统设计，适用于单例执行环境，但不适用于所有场景。
- 在分布式环境中，多个客户端同时请求同一资源可能导致重复计算。
- 传统缓存无法解决在缓存缺失时的冗余请求问题。
- Durable Objects提供了每个键的单例执行、共享内存状态和序列化请求处理的保证。
- 该模式适用于具有类似语义的运行时，如Akka或Orleans。
- 实现示例展示了如何使用Durable Object处理缓存键的请求。
- 该模式通过消除冗余工作、简化系统设计和自然扩展性等优点，适用于高并发请求的场景。
- 尽管该模式优雅，但并不适用于所有情况，依赖于运行时的执行模型。
- 在某些情况下，重复的请求可能已经很少见，使用该模式可能增加复杂性。
- 该模式不替代传统缓存策略，而是与之互补，完成的响应仍需持久化。
- 该模式强调了缓存与执行之间的关系，简化了在分布式系统中的请求去重问题。
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延伸问答
什么是持久对象，它在缓存中有什么作用？
持久对象是Cloudflare提供的一种实例，允许每个键的请求路由到同一实例，提供共享内存状态和序列化请求处理，从而简化缓存和请求去重的过程。
如何减少并发请求的重复计算？
通过将进行中的计算和最终结果视为同一缓存条目的两种状态，使用持久对象可以避免并发请求的重复计算。
这种缓存模式适用于哪些场景？
该模式适用于高并发请求的场景，特别是在单例执行环境中，如Cloudflare Durable Objects、Akka或Orleans等。
传统缓存无法解决哪些问题？
传统缓存无法解决在缓存缺失时的冗余请求问题，尤其是在多个客户端同时请求同一资源时，可能导致重复计算。
这种模式如何简化系统设计？
该模式通过将缓存和进行中的请求去重统一为一个抽象，避免了引入额外的协调层、分布式锁或轮询，从而简化了系统设计。
使用这种模式时需要注意哪些限制？
该模式依赖于运行时的执行模型，不能在所有环境中通用，且可能在高并发情况下成为瓶颈。
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