GCP CDN 缓存未命中粒度
GCP CDN cache-miss granularity
我正在尝试准确估算 Google Cloud Platform 上的 CDN 使用情况，但不确定填充成本。
缓存未命中会产生填充成本，并且数据是从原始缓存或其他缓存中获取的。没有特别提到的是 "cache" 未命中的粒度。也就是说 - 它是该区域的缓存未命中吗？区？流行音乐？节点？
对于国际发行版，这可能会在估算上产生巨大差异。
根据官方文档，缓存填充费用因来源和目的地而异。源是源服务器的区域，或者在缓存到缓存缓存填充的情况下，是源缓存的区域。目的地是由客户端 IP 地址确定的地理区域。
link
我直接询问了 Google 对此的支持，得到的答复是缓存填充发生在每个 "cache site." 或如他们所说：
Cache fill is counted for each caching sites since cache fill occured between one cache location to another cache location.
缓存 sites/locations 的更新列表为 in their documentation。
在撰写本文时，这意味着给定结果的假设最多为 81 次缓存填充（不包括过期或被推出缓存和重新填充等）- 假设您的内容是从每个请求中请求的这些位置作为缓存是 only filled when requested.
我正在尝试准确估算 Google Cloud Platform 上的 CDN 使用情况，但不确定填充成本。
缓存未命中会产生填充成本，并且数据是从原始缓存或其他缓存中获取的。没有特别提到的是 "cache" 未命中的粒度。也就是说 - 它是该区域的缓存未命中吗？区？流行音乐？节点？
对于国际发行版，这可能会在估算上产生巨大差异。
根据官方文档，缓存填充费用因来源和目的地而异。源是源服务器的区域，或者在缓存到缓存缓存填充的情况下，是源缓存的区域。目的地是由客户端 IP 地址确定的地理区域。 link
我直接询问了 Google 对此的支持，得到的答复是缓存填充发生在每个 "cache site." 或如他们所说：
Cache fill is counted for each caching sites since cache fill occured between one cache location to another cache location.
缓存 sites/locations 的更新列表为 in their documentation。
在撰写本文时，这意味着给定结果的假设最多为 81 次缓存填充（不包括过期或被推出缓存和重新填充等）- 假设您的内容是从每个请求中请求的这些位置作为缓存是 only filled when requested.