关键判断点：CDN缓存适用条件与风险边界
CDN缓存的核心价值在于降低静态资源延迟与源站压力，但缓存规则、刷新策略和动态接口绕行设置直接影响命中率。在做选择前，需确认目标（如降低P95延迟）、约束条件（如预算、安全组配置）和可验证指标（如CPU使用率、账单失控信号）。同时，需警惕单区故障、安全组暴露等风险信号，确保方案具备容灾与监控能力。
- 确认目标：降低P95延迟、减少源站压力
- 约束条件：预算、安全组配置、团队运维能力
- 可验证指标：CPU使用率、账单失控信号、单区故障记录
评估维度与筛选标准
评估CDN缓存方案时，需从四个维度入手：1）性能指标（如P95延迟、缓存命中率）；2）成本结构（计算、带宽、请求次数等）；3）监控告警（资源、业务、错误、外部可用性指标）；4）容灾与恢复（RTO、RPO、故障恢复流程）。筛选标准包括：是否支持自定义缓存规则、是否提供自动化刷新策略、是否具备多区容灾能力。
- 性能指标：P95延迟、缓存命中率
- 成本结构：计算、带宽、请求次数
- 监控告警：资源、业务、错误、外部可用性
- 容灾与恢复：RTO、RPO、故障恢复流程
资源清单：CDN缓存优化工具与资料
以下资源可辅助优化CDN缓存：1）CDN厂商文档（如阿里云、Cloudflare）提供缓存规则配置指南；2）开源监控工具（如Prometheus + Grafana）用于追踪P95延迟与CPU水位；3）故障恢复流程模板（如RTO/RPO设定与自动化处理）；4）成本分析工具（如AWS Cost Explorer）用于识别隐藏成本。筛选依据为：是否支持自定义规则、是否提供自动化刷新策略、是否具备多区容灾能力。
- CDN厂商文档（如阿里云、Cloudflare）
- 开源监控工具（如Prometheus + Grafana）
- 故障恢复流程模板（如RTO/RPO设定与自动化处理）
- 成本分析工具（如AWS Cost Explorer）