記憶體成本持續攀升，RAM 與硬碟價格在過去一年大幅上漲。對於營運大規模分散式儲存產品（例如 CDN）的 Cloudflare 而言，如何更有效率地運用既有記憶體，成為維繫服務的關鍵。
Cloudflare 工程實習生（參與 1.1.1.1 Intern Program）在實習期間打造了一個名為 Cache Transcoding 的原型系統，並在官方部落格公開了初步成果。這個系統在 Pingora 架構內，於快取寫入前以 Zstandard（zstd）壓縮符合條件的資產，換取儲存空間與跨資料中心頻寬的顯著節省。
壓縮的取捨：少量 CPU 換取可觀儲存
Cache Transcoding 的核心概念很直接：當一個符合條件的回應進入快取時，先以 zstd 編碼再寫入磁碟；資產在快取生命週期內維持壓縮狀態，並以壓縮形式在 Tiered Cache 層級間傳輸；直到要回應客戶端前才解碼。
根據 Cloudflare 的初步測試，這項編碼平均可將符合條件的資產縮減至原始磁碟大小的三分之一。代價是 CPU 使用率小幅上升，但 Cloudflare 認為這是值得的交易——編碼成本只在資產進入快取時支付一次，而儲存與頻寬的節省則在每次資產被重複使用時持續發生。
這個原型採用 zstd level 3，在壓縮率與速度間取得平衡。Cloudflare 先前測試顯示，zstd 壓縮速度比 Brotli 快 42%，且檔案大小幾乎相同；相較於 gzip，在相近速度下可產生小 11.3% 的檔案。
並非所有內容都值得壓縮
Cache Transcoding 並非壓縮所有內容。圖片、影片與字型通常已壓縮過，重複壓縮只會浪費 CPU。在 Cloudflare 的流量樣本中，這類媒體佔請求數 21.4%，卻佔位元組數 63.3%。
真正值得壓縮的是可壓縮的文字內容，例如 HTML、JSON、CSS 與 JavaScript。這些內容佔請求數 67.3%，位元組數 22.3%，其中約 71% 以未壓縮形式（Content-Encoding 未設定）抵達，且壓縮效果良好。在受控測試語料中，符合條件的資產壓縮率約為 2.8 倍。
因此，原型設定了嚴格的資格檢查：僅處理 200 OK 回應，且 Content-Encoding 未設定、Content-Type 為可壓縮文字、Content-Length 已知且至少 4 KiB。小於 4 KiB 的請求被排除，因為降低門檻只會增加每個物件的開銷，卻無法節省更多儲存空間。
設計細節：編碼一次，多次受益
Cache Transcoding 的運作流程如下：
- 快取未命中：Pingora 代理在寫入磁碟前以 zstd 編碼 body，中繼資料記錄壓縮狀態並保留原始內容長度。回應離開代理前會解碼回原始表示。
- 快取命中：從磁碟讀取 zstd 物件並解碼。若使用 Tiered Cache，壓縮表示會從上層傳輸至下層，僅在客戶端面向的 hop 解碼。
- 完整未命中：上層從來源取得原始位元組，編碼一次後以 zstd 儲存，並以壓縮形式傳輸至下層。下層同樣儲存 zstd 表示，再於請求路徑解碼。
- 下層未命中但上層已有物件：來源不參與，壓縮物件直接於快取層間移動，保持壓縮狀態直到下層解碼。
- 下層已有物件：無需網路傳輸或編碼，直接讀取 zstd 位元組、解碼並傳遞。
儲存編碼標記可防止物件被重複編碼。接收來自其他層物件的快取層，可辨識其已使用 zstd 儲存，並維持該形式。
測試結果與未來方向
Cloudflare 透過受控測試區驗證原型，並將每個請求與請求日誌、Prometheus 指標及 Jaeger 追蹤關聯。效能測試傳送超過一百萬個請求，橫跨 10 台快取伺服器，一半停用 Tiered Cache，一半啟用，以分別測量本機快取行為與跨層傳輸。
測試資產約 195 KiB 與 272 KiB，壓縮率約 2.8 倍。Cloudflare 強調這是刻意選擇的可壓縮語料，用以驗證架構，並不代表網際網路上所有文字物件。若要將壓縮率視為全網路常數，需要更廣泛的語料測試。
初步結果顯示，在測試條件下，CPU 成本僅增加幾個百分點，而儲存與頻寬節省顯著。團隊原本考慮僅壓縮熱門內容，但發現這會降低儲存效益，卻無法等比例減少 CPU 開銷，因此最終採用更簡單的政策：壓縮所有符合條件的可壓縮文字（≥4 KiB）。
未來方向包括評估更高 zstd 等級、測試更多內容類型與物件大小、調整資格條件參數，以及研究 range requests、預壓縮來源回應，或直接將壓縮物件傳遞給支援的下游元件。
這個原型展示了 Cloudflare 在既有基礎設施上仍能挖掘的效率。對於產品建構者而言，重點在於理解取捨：壓縮並非免費，但若能找到「編碼一次、多次受益」的場景，少量 CPU 投資可能換來可觀的儲存與頻寬回報。
參考來源
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