https://benzhub.github.io/tags/queues/Recent content in Queues on BenzHubHugozh-TWSun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000https://benzhub.github.io/post/cloudflare/030-queues-batch-retry-dlq/Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000https://benzhub.github.io/post/cloudflare/030-queues-batch-retry-dlq/<blockquote> <p>上一篇《<strong>Queues 訊息佇列入門</strong>》,我們把 <strong>producer → queue → consumer</strong> 的最小骨架搭了起來,學會用 <code>send()</code> 送、用 <code>queue()</code> handler 收。但那只是「能跑」;要在<strong>生產環境</strong>穩穩扛住流量,你還需要三樣東西:懂得調<strong>批次(Batch)<strong>與</strong>併發(Concurrency)<strong>來平衡吞吐與延遲、用</strong>指數退避(Exponential Backoff)<strong>聰明重試、以及設一張接住失敗訊息的安全網——<strong>Dead Letter Queue(DLQ,死信佇列)</strong>。這一篇,我們就把這些</strong>容錯</strong>能力一次補齊。</p> </blockquote>https://benzhub.github.io/post/cloudflare/029-queues-intro/Sat, 29 Aug 2026 00:00:00 +0000https://benzhub.github.io/post/cloudflare/029-queues-intro/<blockquote> <p>上一篇《<strong>DO 實戰:多人協作</strong>》,我們把 <strong>Durable Objects</strong> 的所有積木串成一個完整的即時系統,替「儲存資料」這條主線收了尾。這一篇,我們正式踏進<strong>非同步與工作流</strong>的新章節:當一個請求要做的事太重、或有大量彼此獨立的背景工作要跑時,同步處理會拖垮回應速度。<strong>Cloudflare Queues</strong> 就是那個「削峰填谷」的緩衝機制——它讓你的 <strong>Worker</strong> 學會把耗時工作丟進<strong>訊息佇列(Message Queue)</strong>,再由獨立的 <strong>consumer</strong> 非同步批次消化,producer 與 consumer 徹底<strong>解耦</strong>,又快又穩。</p> </blockquote>