ElectricSQL 中实时请求的缓存优化策略解析

在 ElectricSQL 项目中，开发者发现了一个关于实时请求(realtime requests)缓存处理的性能问题。当用户启动应用时，会观察到约100个带有空响应体的实时请求，之后才会稳定进入正常的长轮询状态。这个问题看似简单，却揭示了现代Web应用中缓存机制与实时数据同步之间的微妙关系。

问题现象与初步分析

最初，开发者怀疑是中间服务缓存了数据导致的问题。但通过深入分析，发现两个关键现象否定了这一假设：

1. 响应头中包含云服务商的CDN头部信息，明确显示请求被标记为"REVALIDATED"
2. 在Electric云服务后端，可以确认所有这些快速重复的调用确实到达了服务器

进一步检查请求头发现，所有快速解析的请求都携带相同的If-None-match头部，服务器立即返回了304状态码。这表明问题并非简单的中间服务缓存，而是与ETag验证机制相关。

核心问题定位

问题的根源在于系统设计时假设独特的游标(cursor)可以作为有效的缓存破坏因子(cache buster)。然而实际上，缓存和中间服务有时会忽略变化的查询参数，导致缓存机制失效。

解决方案设计

针对这一问题，技术团队提出了双重优化策略：

1. 将游标加入ETag生成过程：确保即使查询参数被忽略，ETag本身也能反映数据状态的变化，从而防止缓存保留实时请求
2. 传递游标到游标生成函数：避免返回相同的ETag，这一思路参考了项目早期的PR#1856中的类似处理

值得注意的是，在回顾解决方案时，开发者意识到可能只需要ETag中包含游标信息就足够了，而不需要同时在查询参数中设置游标。这为未来的v2版本优化提供了方向，可能可以完全移除查询参数中的游标设置。

技术深度思考

在讨论中，有开发者提出了更根本的问题：为什么要在实时请求中使用ETag和重新验证机制？理论上，实时请求可以完全跳过if-none-match检查，也不需要在实时响应中添加ETag。这一观点引发了关于实时数据同步最佳实践的深入思考。

实现意义与影响

这一优化对于ElectricSQL项目的性能提升具有重要意义：

1. 显著减少了不必要的网络请求，降低了服务器负载
2. 改善了用户体验，避免了启动时的请求风暴
3. 为后续版本的设计提供了优化思路
4. 展示了在复杂网络环境下处理实时数据同步的实践经验

最佳实践建议

基于这一案例，可以总结出以下适用于类似场景的最佳实践：

1. 在设计实时数据同步机制时，应充分考虑各种缓存层的行为
2. ETag验证机制虽然强大，但在实时场景中可能需要特殊处理
3. 关键标识信息应该以多种方式嵌入请求/响应中，提高鲁棒性
4. 定期回顾技术方案，识别可能的简化机会

这一问题的解决过程展示了ElectricSQL团队对性能优化的深入思考，也为其他需要处理实时数据同步的开发者提供了宝贵经验。