【Cloudflare Workers 全端架構師之路 10】實戰篇：微服務架構與 Service Bindings 終極整合

01. 前言：從單體 (Monolith) 到微服務

在前九篇教學中，我們通常把所有邏輯（驗證、資料庫讀取、AI 推論）寫在同一個 Worker 專案裡。這對於中小型應用非常完美，因為部署快、結構簡單。

但當團隊擴張到 20 人，或者業務邏輯變得極度複雜時，單體架構會遇到瓶頸：

1. 部署風險：修改 AI 邏輯可能會不小心弄壞結帳功能。
2. 冷啟動變慢：隨著程式碼體積膨脹，Isolate 的載入時間會增加。
3. 職責不清：所有人都改同一個 repo。

Cloudflare Service Bindings 讓我們能以微服務的方式組織程式碼，但完全沒有傳統微服務的缺點（HTTP 延遲）。

02. 核心技術：Service Bindings 與 RPC

在 AWS Lambda 中，Lambda A 呼叫 Lambda B 通常要透過 API Gateway (HTTP)，這會增加 100ms+ 的延遲。

但在 Cloudflare Workers 中，Service Bindings 允許 Worker A 直接呼叫 Worker B 的匯出函式 (Exported Functions)。

• 零網路延遲：不走公開網路，直接在 Cloudflare 內部記憶體交換數據。
• 強型別 RPC：你可以像呼叫本地函式一樣呼叫遠端 Worker，並保有 TypeScript 型別檢查。

03. 系統架構：全球電商平台

我們將系統拆分為一個 Gateway (入口) 與三個 Internal Services (內部服務)：

1. Gateway Worker: 負責路由、組合回應。
2. Auth Service: 負責 JWT 簽發與驗證 (Part 6)。
3. Product Service: 負責 D1 商品查詢與 R2 圖片 (Part 4, 5)。
4. AI Service: 負責 RAG 客服機器人 (Part 9)。

這樣的架構讓我們可以單獨部署 AI 服務，而不影響核心的商品服務。

04. 實作 Part 1: 定義 Auth Service (被呼叫端)

我們使用 WorkerEntrypoint 來定義可以被外部呼叫的 RPC 方法。建立一個新專案 services/auth-service：

// services/auth-service/src/index.ts
import { WorkerEntrypoint } from "cloudflare:workers";

// 定義公開的 RPC 介面
export class AuthService extends WorkerEntrypoint {
  async verifyToken(token: string) {
    // 這裡實作 Part 6 的 JWT 驗證邏輯
    // 為了示範簡潔，這裡回傳模擬數據
    if (token === "valid-token") {
      return { valid: true, userId: "user_123", role: "admin" };
    }
    return { valid: false, error: "Invalid token" };
  }

  async login(username: string) {
    return { token: "valid-token", expires: 3600 };
  }
}

// 仍然可以保留 fetch handler 供外部 HTTP 測試 (選擇性)
export default {
  async fetch(request: Request) {
    return new Response("Auth Service is running");
  }
}

在 wrangler.toml 中不需要特殊設定，只需部署即可。

05. 實作 Part 2: Gateway Worker (呼叫端)

建立主專案 apps/gateway。首先設定 wrangler.toml 來綁定其他服務：

# apps/gateway/wrangler.toml
name = "gateway-api"

# 綁定 Auth Service
[[services]]
binding = "AUTH_RPC" # 程式碼中的變數名
service = "auth-service" # 對方 Worker 的名稱

# 綁定 Product Service
[[services]]
binding = "PRODUCT_RPC"
service = "product-service"

接下來，在 Gateway 中透過 RPC 呼叫 Auth Service：

// apps/gateway/src/index.ts
import { Hono } from 'hono'
import { WorkerEntrypoint } from "cloudflare:workers";

// 引入對方的型別 (在 Monorepo 中可以透過 TypeScript Project References 共享)
// 這裡假設我們知道對方的介面
interface AuthServiceType extends WorkerEntrypoint {
  verifyToken(token: string): Promise<{ valid: boolean; userId?: string }>;
}

type Bindings = {
  AUTH_RPC: Service<AuthServiceType>; // Service Binding
  PRODUCT_RPC: Service<any>;
}

const app = new Hono<{ Bindings: Bindings }>()

// Middleware: 透過 RPC 驗證身分
app.use('/api/*', async (c, next) => {
  const token = c.req.header('Authorization')?.split(' ')[1];
  if (!token) return c.json({ error: 'No token' }, 401);

  // 🚀 關鍵：像呼叫本地函式一樣呼叫遠端 Worker
  // 沒有 HTTP Overhead，極速回傳
  const result = await c.env.AUTH_RPC.verifyToken(token);

  if (!result.valid) {
    return c.json({ error: 'Unauthorized' }, 401);
  }
  
  c.set('userId', result.userId);
  await next();
})

app.get('/api/products', async (c) => {
  // 呼叫 Product Service 撈資料
  // const products = await c.env.PRODUCT_RPC.getProducts();
  return c.json({ message: "Products from RPC" });
})

export default app

06. 實作 Part 3: 整合 AI 與 Queues

我們甚至可以把 AI 服務綁定進來，讓 Gateway 也能處理聊天請求。

// apps/gateway/src/index.ts (續)

app.post('/api/chat', async (c) => {
  const { question } = await c.req.json();
  
  // 呼叫 AI Service (Part 9 的邏輯)
  // 這樣 Gateway 不需要掛載 Vectorize 或 AI Binding，保持輕量
  const answer = await c.env.AI_RPC.askRAG(question);
  
  return c.json({ answer });
})

這就是微服務的威力：Gateway 專注於路由與聚合，複雜的運算交給專門的 Worker。

07. Monorepo 專案管理

為了管理這些分散的 Worker，建議使用 npm workspaces 或 Turborepo。

資料夾結構建議：

/my-edge-app
  /package.json (workspaces: ["apps/*", "services/*", "packages/*"])
  /apps
    /gateway       (面向使用者的 API)
  /services
    /auth-service  (JWT 邏輯)
    /product-service (D1 + R2)
    /ai-service    (Workers AI + Vectorize)
  /packages
    /database      (Drizzle Schema 共用定義)
    /types         (RPC 介面型別定義)

這樣做的好處是，你可以把 Drizzle Schema 定義在 /packages/database，然後同時讓 product-service 和 gateway 引用它，確保型別一致。

08. 系列總結：你的架構師之路

恭喜你！你已經完成了這趟從 Hello World 到 微服務架構的旅程。

讓我們回顧一下你的武器庫：

1. 運算: Workers (V8 Isolates) 取代了笨重的容器。
2. API: Hono 讓你用熟悉的語法開發 Edge API。
3. 資料: KV (快取)、D1 (SQL)、R2 (檔案) 構成了完整的資料層。
4. 安全: Middleware 與 JWT 在邊緣攔截威脅。
5. 狀態: Durable Objects 解決了分散式系統的一致性難題。
6. 非同步: Queues 幫你處理耗時任務，削峰填谷。
7. 智慧: Workers AI 讓你的應用天生具備 LLM 能力。
8. 架構: Service Bindings 讓你能夠構建可擴展的微服務艦隊。

Cloudflare Workers 不再只是一個「CDN 腳本」，它是下一代雲端開發的標準。

未來的應用程式將是 預設全球化 (Global by Default) 的。你的程式碼、資料、甚至 AI 模型，都將運行在距離使用者幾毫秒的地方。

保持好奇，繼續構建。Edge is the limit!