面对跨国业务，带宽与边缘费用常常把预算吃掉一大块。先从缓存策略下手，能带来最快且最显著的成本回收。建议先做一张“冷热资产清单”：哪些资源是全球静态（如JS/CSS、图片、视频切片）、哪些是区域性缓存（如个性化首页片段）、哪些是严格动态（如购物车、结账）。

按此分层后，给静态资源设置长TTL、启用版本号（文件名带hash），避免频繁失效和无谓的Invalidation请求成本。对于半静态内容，尝试采用Edge-sideIncludes（ESI）或将页面拆分为可缓存的“壳”和频繁变动的“小窗”，把可缓存比例最大化。

缓存命中率是成本的核心指标。通过统一缓存键策略来提升命中：规范域名、路径、查询参数和Cookie的处理规则。对不影响内容的查询参数进行忽略或排序，对用户追踪类Cookie采用后端合并或通过脚本在边缘剔除，避免因参数或追踪标识导致缓存分裂。

谷歌云CloudCDN支持基于缓存键的自定义规则，配合CloudLoadBalancing端的缓存键配置，可以把同质请求合并到同一条缓存记录上，从而显著提升命中率并减少回源。

静态资源放在GoogleCloudStorage使用“公开读”配合CloudCDN最为经济：对象存储的低存储成本和CDN的边缘服务结合，可以把大量带宽压缩在CDN层，减少回源频次。对于大体积文件（如视频），采用分段（HLS/DASH）并结合智能分发策略，只缓存热点切片；非热点内容按需回源，降低整体存储与边缘占用。

压缩与格式优化也直接节省带宽支出：启用Brotli、WebP/AVIF转码及响应协商，在边缘做轻量转换，既提升首屏速度也降低传输字节数。

监控与实验是优化的放大器。把CloudMonitoring、CloudTrace与自定义日志打通，设立关键指标：边缘命中率、回源带宽、每次请求成本、有效流量与缓存失效率。通过A/B测试不同TTL、不同缓存键策略，观察命中率与用户体验的权衡，逐步把成本曲线往下推。

建立自动化的缓存策略发布流程：版本化策略、灰度下发与回滚能力，避免一次不当的策略变更造成大规模回源和账单暴增。

流量峰值是预算的另一只“隐形食肉兽”。面对国际流量突增，既要保证可用性又要避免高昂的按量结算。第一步是实施多层峰值缓解：在CDN层利用缓存削峰，把大部分请求留在边缘；在接近源的负载均衡层配置连接与请求限制，将不可缓存流量分散到多个后端区域。

谷歌云的全球负载均衡（GlobalLoadBalancing）可以把流量智能分发到最合适的后端区域，减少长途回源与egress费用，同时保证用户感知延迟最小化。

自动伸缩与预留容量结合能更平滑应对突发。利用ManagedInstanceGroups的自动伸缩策略，根据请求速率、CPU与网络带宽制定多维度伸缩规则；在已知活动（促销、上线、发布）前，通过预热脚本在边缘预填充热点资源，并短期提升后端实例的预留配额，避免冷启动导致的短时性能瓶颈与回源洪峰。

对于不可缓存或高度敏感的API，考虑采用速率限制和退避机制，拒绝或降级部分请求以保护核心交易路径。

对抗缓存穿透与击穿的技术细节也直接反映在成本上。对高并发请求在缓存过期瞬间，可以在边缘或应用层实现单点回源控制（如使用互斥锁或本地缓存守护进程），避免高并发回源引发的计算与带宽洪峰。对恶意或异常流量，结合CloudArmor的WAF与速率规则，在边缘做早期拦截，既保护后端也节省因攻击导致的带宽消耗。

不可忽视的是成本可视化与计费规则优化。把CloudBilling与监控系统打通，建立按服务、按地域、按业务线的成本看板，定期审查热点费用来源。针对高峰电价或高峰带宽时段，评估时段迁移或灰度发布策略，将非关键任务的高负载操作安排到成本更低的时段执行。

对于长期稳定的高带宽需求，可与供应商协商预留带宽或长期合约，换取更低的单位成本。

结尾给出两条快速落地的行动项：一是立即做一次“成本热图”审计，识别前20%的资源带来80%的流量；二是实施缓存键与TTL优化的30天试点，跟踪命中率、回源量与账单变化。按此路线推进，既能在保证跨国用户体验的前提下大幅削减带宽与计算支出，也为下一步的架构演进（如边缘计算与无服务器架构）节省出战略资源。