Cloudflare宣布为Workers KV引入了新的缓存层，使客户能够实现更频繁的热读取、更快的一致性和更好的灵活性和控制。新的水平缩放分层缓存由新的Worker服务驱动，结合了Quicksilver的推送设计原则和Cloudflare的CDN分层缓存的拉取设计。新的缓存层还将后台刷新周期与缓存TTL分离为单独的参数，并提高了一致性和延迟。使用KV的开发人员无需更改任何内容即可从提高的性能中受益。

Cloudflare推出了名为Regional Tiered Cache的新功能，为企业客户提供额外的缓存层，以提高全球流量的速度并避免网络延迟。该功能有助于改善资产的性能，同时减少最终需要连接到客户源的连接数。企业客户可以通过Cloudflare仪表板或API启用Regional Tiered Cache。

本文介绍了缓存层实现方案中存在的常见问题以及解决方案，包括网络抖动、中间件故障、并发场景下的数据一致性问题等。提供了主动让缓存穿透和读写分离两种方案来解决数据一致性问题。最后，指出分布式数据一致性问题需要根据业务需求确定一致性模型接受程度并选择解决方案。