基于 Cloudflare Worker 构建分布式测速调度系统：KV 与 D1 数据层设计实战教程

本文将从工程架构角度，完整讲解如何在 Cloudflare Worker 中，合理设计 Cloudflare KV 与 D1 数据库，实现高性能调度控制与可靠数据存储的解耦，为多源站测速调度系统提供可扩展的数据基础。

一、整体设计思路：控制面与数据面分离

在分布式调度系统中，高频读写与持久化分析往往存在天然冲突。

因此我们将系统拆分为两层：

✅ 控制面（Control Plane）：Cloudflare KV

负责：

调度任务配置
运行状态机
高频读取缓存

特点：

全球边缘缓存
毫秒级访问
最终一致性

✅ 数据面（Data Plane）：Cloudflare D1

负责：

源站元数据
测速任务元信息
全量测速历史数据

特点：

强一致性
可查询分析
持久化可靠

👉 架构原则：

高频调度走 KV

核心数据走数据库

二、KV 设计：调度控制中心

📌 1. 测速任务配置

Key

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config:speed_tasks

Value

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[
  {
    "id": "task_global",
    "type": "all_origins",
    "interval_sec": 300,
    "path": "/speed-test",
    "status": "active"
  },
  {
    "id": "task_us",
    "type": "single_origin",
    "origin_id": 101,
    "interval_sec": 60,
    "path": "/speed-test",
    "status": "active"
  }
]

🔍 设计说明

type 支持全量测速与单源站测速
interval_sec 支持秒级灵活调度
status 支持动态启停

📌 2. 任务运行状态

Key

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state:speed_tasks

Value

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{
  "task_global": {
    "last_run": 1700000000000,
    "last_status": "success"
  },
  "task_us": {
    "last_run": 1700000060000,
    "last_status": "timeout"
  }
}

🔍 设计说明

仅记录最近执行状态
作为调度状态机使用
不承担历史日志职责

📌 3. 活跃源站缓存

Key

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cache:active_origins

Value

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[
  {
    "id": 101,
    "base_url": "https://origin-us.example.com",
    "region": "us",
    "weight": 1
  },
  {
    "id": 102,
    "base_url": "https://origin-eu.example.com",
    "region": "eu",
    "weight": 1
  }
]

🔍 设计说明

缓存数据库源站列表
降低调度路径数据库访问

三、D1 数据库设计：持久化与分析基础

🗄 1. 源站表

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CREATE TABLE origin_server (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  name TEXT NOT NULL,
  region TEXT NOT NULL,
  base_url TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL,
  weight INTEGER DEFAULT 1,
  description TEXT,
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

🗄 2. 测速任务元数据表

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CREATE TABLE speed_task (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  task_key TEXT UNIQUE NOT NULL,
  origin_id INTEGER,
  interval_sec INTEGER NOT NULL,
  path TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL,
  description TEXT,
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

👉 后台修改 → 同步 KV

🗄 3. 测速节点表

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CREATE TABLE probe_node (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  name TEXT NOT NULL,
  region TEXT NOT NULL,
  provider TEXT NOT NULL,
  endpoint TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL,
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

🗄 4. 测速数据表（核心）

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CREATE TABLE speed_metric (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,

  origin_id INTEGER NOT NULL,
  probe_id INTEGER NOT NULL,

  dns_lookup INTEGER,
  tcp_connect INTEGER,
  tls_handshake INTEGER,
  ttfb INTEGER,
  download INTEGER,
  total INTEGER,

  status_code INTEGER,

  remote_ip TEXT,
  cdn_provider TEXT,
  cdn_node TEXT,
  cache_status TEXT,

  response_size INTEGER,

  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

🚀 推荐索引

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CREATE INDEX idx_metric_time ON speed_metric(created_at);
CREATE INDEX idx_metric_origin ON speed_metric(origin_id);
CREATE INDEX idx_metric_probe ON speed_metric(probe_id);

四、KV 与数据库协同工作流

五、调度状态管理最佳实践

✅ KV 中只保存：

最近执行时间
当前状态
简要运行信息

❌ 不保存：

历史执行记录
大量日志

历史数据统一写入 D1：

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INSERT INTO speed_metric (...) VALUES (...);

六、性能模型对比

操作	延迟
KV 读取	1~5ms
D1 查询	20~50ms
内存调度判断	<1ms

调度性能提升一个数量级以上