用 Cloudflare Workers 搭一个定时巡检与告警工作流，完整源码实战

发布人：慈云数据-客服中心发布时间：2026-06-06 00:52 阅读量：439

Cloudflare 工作流自动化教程｜附源码

在现代 Web 项目中，很多任务并不适合直接放在用户请求链路里执行，例如：

定时抓取第三方接口数据；
用户注册后发送欢迎邮件；
订单支付后同步库存、发放权益；
定期生成报表；
监控接口状态并发送告警；
处理耗时较长、容易失败、需要重试的任务。

如果这些逻辑都写在普通 HTTP 接口中，一旦接口超时、第三方服务失败、服务器重启，就很容易导致任务中断或数据不一致。

Cloudflare 提供了一整套无服务器能力，例如 Workers、Cron Triggers、Queues、D1、KV、R2、Durable Objects 等。借助这些能力，我们可以在 Cloudflare 上搭建一套轻量、稳定、低成本的工作流自动化系统。

本文将以一个完整示例来讲解如何使用 Cloudflare Workers 实现工作流自动化，并附带完整源码。

一、本文要实现什么功能？

本文将实现一个「网站状态巡检与告警」自动化工作流。

整体流程如下：

Cloudflare Cron 定时触发任务；
Worker 读取需要监控的网站列表；
逐个请求目标网站；
记录检测结果；
如果网站异常，则发送告警通知；
提供 API 查询最近检测记录；
支持手动触发检测。

这个示例虽然简单，但它覆盖了工作流自动化中非常常见的几个核心能力：

定时任务；
异步执行；
状态记录；
异常处理；
重试机制；
API 查询；
配置化管理。

最终我们会实现如下接口：

GET  /              查看服务说明
GET  /health        查看 Worker 健康状态
GET  /records       查询最近检测记录
POST /run           手动触发巡检

二、技术架构说明

本教程使用以下 Cloudflare 产品：

产品	用途
Cloudflare Workers	运行服务端逻辑
Cron Triggers	定时触发工作流
D1 Database	存储网站配置和检测记录
Wrangler	本地开发和部署工具

架构图如下：

┌─────────────────────┐
│ Cloudflare Cron      │
│ 定时触发              │
└──────────┬──────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│ Cloudflare Worker    │
│ 执行自动化逻辑         │
└──────────┬──────────┘
           │
           ├── 读取站点配置
           │
           ├── 请求目标网站
           │
           ├── 写入检测结果
           │
           └── 发送告警通知
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│ Cloudflare D1        │
│ 存储配置和记录         │
└─────────────────────┘

三、准备工作

在开始之前，你需要准备：

一个 Cloudflare 账号；
已安装 Node.js，推荐 Node.js 18 或以上；
已安装 Wrangler；
一个可以用于测试的网站地址；
可选：一个告警 Webhook 地址，例如企业微信、钉钉、飞书或自建接口。

安装 Wrangler：

npm install -g wrangler

wrangler login

验证是否登录成功：

wrangler whoami

四、创建项目

使用 Wrangler 创建一个 Worker 项目：

npm create cloudflare@latest cf-workflow-demo

如果提示选择模板，可以选择：

Worker only
TypeScript

进入项目目录：

cd cf-workflow-demo

项目结构大致如下：

cf-workflow-demo
├── package.json
├── src
│   └── index.ts
├── tsconfig.json
└── wrangler.toml

五、创建 D1 数据库

Cloudflare D1 是一个基于 SQLite 的无服务器数据库，非常适合保存轻量级任务数据。

执行命令创建数据库：

wrangler d1 create workflow_demo_db

命令执行后，你会看到类似输出：

database_id = "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"

把这个 database_id 记下来，后面需要写入 wrangler.toml。

六、配置 wrangler.toml

打开 wrangler.toml，修改为如下内容：

name = "cf-workflow-demo"
main = "src/index.ts"
compatibility_date = "2024-09-23"

[triggers]
crons = ["*/10 * * * *"]

[[d1_databases]]
binding = "DB"
database_name = "workflow_demo_db"
database_id = "替换为你的 database_id"

[vars]
ALERT_WEBHOOK = ""

说明：

*/10 * * * *

表示每 10 分钟执行一次定时任务。

如果你不想发送告警，可以暂时把 ALERT_WEBHOOK 留空。

如果你希望使用飞书、钉钉、企业微信等 Webhook，可以把对应地址填进去。

七、创建数据库表结构

在项目根目录新建 schema.sql：

DROP TABLE IF EXISTS sites;
DROP TABLE IF EXISTS check_records;

CREATE TABLE sites (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  name TEXT NOT NULL,
  url TEXT NOT NULL,
  enabled INTEGER NOT NULL DEFAULT 1,
  created_at TEXT NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE check_records (
  id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  site_id INTEGER NOT NULL,
  site_name TEXT NOT NULL,
  url TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL,
  status_code INTEGER,
  response_time_ms INTEGER,
  error_message TEXT,
  checked_at TEXT NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

INSERT INTO sites (name, url, enabled)
VALUES
  ('Cloudflare', 'https://www.cloudflare.com', 1),
  ('Example', 'https://example.com', 1);

执行本地初始化：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --local --file=./schema.sql

执行远程初始化：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --remote --file=./schema.sql

如果你只是本地测试，先执行 --local 即可。

如果你准备部署到线上，则需要执行 --remote。

八、完整源码

下面是完整的 src/index.ts 代码。

export interface Env {
  DB: D1Database;
  ALERT_WEBHOOK: string;
}

type Site = {
  id: number;
  name: string;
  url: string;
  enabled: number;
};

type CheckResult = {
  siteId: number;
  siteName: string;
  url: string;
  status: "success" | "failed";
  statusCode: number | null;
  responseTimeMs: number;
  errorMessage: string | null;
};

function json(data: unknown, status = 200): Response {
  return new Response(JSON.stringify(data, null, 2), {
    status,
    headers: {
      "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
    },
  });
}

async function getEnabledSites(env: Env): Promise {
  const result = await env.DB.prepare(
    `
    SELECT id, name, url, enabled
    FROM sites
    WHERE enabled = 1
    ORDER BY id ASC
    `
  ).all();

  return result.results || [];
}

async function checkSite(site: Site): Promise {
  const start = Date.now();

  try {
    const controller = new AbortController();
    const timeout = setTimeout(() => controller.abort(), 10000);

    const response = await fetch(site.url, {
      method: "GET",
      signal: controller.signal,
      headers: {
        "User-Agent": "Cloudflare-Workflow-Demo/1.0",
      },
    });

    clearTimeout(timeout);

    const responseTimeMs = Date.now() - start;
    const ok = response.status >= 200 && response.status < 400;

    return {
      siteId: site.id,
      siteName: site.name,
      url: site.url,
      status: ok ? "success" : "failed",
      statusCode: response.status,
      responseTimeMs,
      errorMessage: ok ? null : `Unexpected status code: ${response.status}`,
    };
  } catch (error) {
    const responseTimeMs = Date.now() - start;

    return {
      siteId: site.id,
      siteName: site.name,
      url: site.url,
      status: "failed",
      statusCode: null,
      responseTimeMs,
      errorMessage: error instanceof Error ? error.message : String(error),
    };
  }
}

async function saveRecord(env: Env, result: CheckResult): Promise {
  await env.DB.prepare(
    `
    INSERT INTO check_records (
      site_id,
      site_name,
      url,
      status,
      status_code,
      response_time_ms,
      error_message
    )
    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
    `
  )
    .bind(
      result.siteId,
      result.siteName,
      result.url,
      result.status,
      result.statusCode,
      result.responseTimeMs,
      result.errorMessage
    )
    .run();
}

async function sendAlert(env: Env, result: CheckResult): Promise {
  if (!env.ALERT_WEBHOOK) {
    return;
  }

  const content = [
    "【网站巡检告警】",
    `站点：${result.siteName}`,
    `地址：${result.url}`,
    `状态：${result.status}`,
    `状态码：${result.statusCode ?? "N/A"}`,
    `耗时：${result.responseTimeMs}ms`,
    `错误：${result.errorMessage ?? "无"}`,
    `时间：${new Date().toISOString()}`,
  ].join("\n");

  try {
    await fetch(env.ALERT_WEBHOOK, {
      method: "POST",
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
      },
      body: JSON.stringify({
        text: content,
      }),
    });
  } catch (error) {
    console.error("Send alert failed:", error);
  }
}

async function runWorkflow(env: Env): Promise<{
  total: number;
  success: number;
  failed: number;
  results: CheckResult[];
}> {
  const sites = await getEnabledSites(env);

  const results: CheckResult[] = [];

  for (const site of sites) {
    const result = await checkSite(site);

    await saveRecord(env, result);

    if (result.status === "failed") {
      await sendAlert(env, result);
    }

    results.push(result);
  }

  return {
    total: results.length,
    success: results.filter((item) => item.status === "success").length,
    failed: results.filter((item) => item.status === "failed").length,
    results,
  };
}

async function getRecords(env: Env, limit = 50): Promise {
  const safeLimit = Math.min(Math.max(limit, 1), 100);

  const result = await env.DB.prepare(
    `
    SELECT
      id,
      site_id,
      site_name,
      url,
      status,
      status_code,
      response_time_ms,
      error_message,
      checked_at
    FROM check_records
    ORDER BY id DESC
    LIMIT ?
    `
  )
    .bind(safeLimit)
    .all();

  return result.results || [];
}

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env): Promise {
    const url = new URL(request.url);

    if (url.pathname === "/") {
      return json({
        name: "Cloudflare 工作流自动化示例",
        description: "定时检测网站状态，并记录结果与发送告警。",
        routes: {
          "GET /": "查看服务说明",
          "GET /health": "查看健康状态",
          "GET /records?limit=20": "查询最近检测记录",
          "POST /run": "手动触发巡检",
        },
      });
    }

    if (url.pathname === "/health") {
      return json({
        status: "ok",
        time: new Date().toISOString(),
      });
    }

    if (url.pathname === "/records" && request.method === "GET") {
      const limit = Number(url.searchParams.get("limit") || "50");
      const records = await getRecords(env, limit);

      return json({
        total: records.length,
        records,
      });
    }

    if (url.pathname === "/run" && request.method === "POST") {
      const result = await runWorkflow(env);

      return json({
        message: "workflow executed",
        ...result,
      });
    }

    return json(
      {
        error: "Not Found",
      },
      404
    );
  },

  async scheduled(
    event: ScheduledEvent,
    env: Env,
    ctx: ExecutionContext
  ): Promise {
    ctx.waitUntil(runWorkflow(env));
  },
};

九、源码核心逻辑解析

1. 获取启用的网站列表

async function getEnabledSites(env: Env): Promise {
  const result = await env.DB.prepare(
    `
    SELECT id, name, url, enabled
    FROM sites
    WHERE enabled = 1
    ORDER BY id ASC
    `
  ).all();

  return result.results || [];
}

这里从 D1 数据库中读取所有启用状态的网站。

enabled = 1 表示该站点需要参与巡检。

如果你想暂停某个站点，只需要把它的 enabled 改成 0。

例如：

UPDATE sites SET enabled = 0 WHERE id = 2;

2. 检测网站状态

async function checkSite(site: Site): Promise {
  const start = Date.now();

  try {
    const controller = new AbortController();
    const timeout = setTimeout(() => controller.abort(), 10000);

    const response = await fetch(site.url, {
      method: "GET",
      signal: controller.signal,
      headers: {
        "User-Agent": "Cloudflare-Workflow-Demo/1.0",
      },
    });

    clearTimeout(timeout);

    const responseTimeMs = Date.now() - start;
    const ok = response.status >= 200 && response.status < 400;

    return {
      siteId: site.id,
      siteName: site.name,
      url: site.url,
      status: ok ? "success" : "failed",
      statusCode: response.status,
      responseTimeMs,
      errorMessage: ok ? null : `Unexpected status code: ${response.status}`,
    };
  } catch (error) {
    const responseTimeMs = Date.now() - start;

    return {
      siteId: site.id,
      siteName: site.name,
      url: site.url,
      status: "failed",
      statusCode: null,
      responseTimeMs,
      errorMessage: error instanceof Error ? error.message : String(error),
    };
  }
}

这段代码负责真正访问目标网站。

这里有几个关键点：

第一，使用 AbortController 实现超时控制。

如果目标网站 10 秒内没有响应，就主动中断请求，避免整个工作流被卡住。

第二，使用状态码判断是否成功。

本文中把 200 <= status < 400 视为正常，其他状态码视为异常。

第三，记录响应耗时。

响应耗时是监控系统里非常重要的指标。一个网站即使没有宕机，但如果响应时间越来越长，也可能表示服务出现了性能问题。

3. 保存检测记录

async function saveRecord(env: Env, result: CheckResult): Promise {
  await env.DB.prepare(
    `
    INSERT INTO check_records (
      site_id,
      site_name,
      url,
      status,
      status_code,
      response_time_ms,
      error_message
    )
    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
    `
  )
    .bind(
      result.siteId,
      result.siteName,
      result.url,
      result.status,
      result.statusCode,
      result.responseTimeMs,
      result.errorMessage
    )
    .run();
}

每次检测完成后，都会把结果写入 check_records 表。

这可以帮助我们后续实现：

历史状态查询；
可用率统计；
异常趋势分析；
慢请求分析；
告警恢复判断。

4. 发送告警通知

async function sendAlert(env: Env, result: CheckResult): Promise {
  if (!env.ALERT_WEBHOOK) {
    return;
  }

  const content = [
    "【网站巡检告警】",
    `站点：${result.siteName}`,
    `地址：${result.url}`,
    `状态：${result.status}`,
    `状态码：${result.statusCode ?? "N/A"}`,
    `耗时：${result.responseTimeMs}ms`,
    `错误：${result.errorMessage ?? "无"}`,
    `时间：${new Date().toISOString()}`,
  ].join("\n");

  try {
    await fetch(env.ALERT_WEBHOOK, {
      method: "POST",
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
      },
      body: JSON.stringify({
        text: content,
      }),
    });
  } catch (error) {
    console.error("Send alert failed:", error);
  }
}

这里使用 Webhook 发送告警。

不同平台的 Webhook 消息格式可能不一样。例如：

企业微信机器人常见格式

{
  "msgtype": "text",
  "text": {
    "content": "告警内容"
  }
}

飞书机器人常见格式

{
  "msg_type": "text",
  "content": {
    "text": "告警内容"
  }
}

钉钉机器人常见格式

{
  "msgtype": "text",
  "text": {
    "content": "告警内容"
  }
}

本文为了保持通用，只写了：

{
  "text": "告警内容"
}

实际项目中，你需要根据目标平台调整 sendAlert 方法。

十、本地运行测试

执行：

wrangler dev

启动后，会看到本地地址，例如：

http://localhost:8787

访问首页：

curl http://localhost:8787

查看健康状态：

curl http://localhost:8787/health

手动触发巡检：

curl -X POST http://localhost:8787/run

查询最近记录：

curl http://localhost:8787/records?limit=10

如果一切正常，你会看到类似结果：

{
  "message": "workflow executed",
  "total": 2,
  "success": 2,
  "failed": 0,
  "results": [
    {
      "siteId": 1,
      "siteName": "Cloudflare",
      "url": "https://www.cloudflare.com",
      "status": "success",
      "statusCode": 200,
      "responseTimeMs": 428,
      "errorMessage": null
    }
  ]
}

十一、部署到 Cloudflare

确认本地测试没问题后，执行部署：

wrangler deploy

部署成功后，终端会输出线上地址，例如：

https://cf-workflow-demo.your-name.workers.dev

然后测试线上接口：

curl https://cf-workflow-demo.your-name.workers.dev/health

手动触发线上巡检：

curl -X POST https://cf-workflow-demo.your-name.workers.dev/run

查询记录：

curl https://cf-workflow-demo.your-name.workers.dev/records

部署成功后，Cron Triggers 会按照 wrangler.toml 中配置的表达式自动运行。

十二、如何增加监控网站？

你可以通过 D1 SQL 直接插入新的站点。

本地插入：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --local --command="INSERT INTO sites (name, url, enabled) VALUES ('My Blog', 'https://你的域名.com', 1);"

远程插入：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --remote --command="INSERT INTO sites (name, url, enabled) VALUES ('My Blog', 'https://你的域名.com', 1);"

查看站点列表：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --remote --command="SELECT * FROM sites;"

禁用某个站点：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --remote --command="UPDATE sites SET enabled = 0 WHERE id = 1;"

重新启用：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --remote --command="UPDATE sites SET enabled = 1 WHERE id = 1;"

十三、增加简单权限保护

当前 /run 和 /records 接口是公开的。实际项目中不建议这么做。

可以在 wrangler.toml 中增加一个 Token：

[vars]
ALERT_WEBHOOK = ""
API_TOKEN = "your-secret-token"

然后修改 Env：

export interface Env {
  DB: D1Database;
  ALERT_WEBHOOK: string;
  API_TOKEN: string;
}

增加鉴权函数：

function requireAuth(request: Request, env: Env): boolean {
  const token = request.headers.get("Authorization");

  return token === `Bearer ${env.API_TOKEN}`;
}

在 /run 和 /records 中使用：

if (!requireAuth(request, env)) {
  return json({ error: "Unauthorized" }, 401);
}

请求时携带 Token：

curl -H "Authorization: Bearer your-secret-token" \
  https://cf-workflow-demo.your-name.workers.dev/records

这样可以避免别人随意调用你的接口。

十四、增加重试机制

在真实场景中，网络请求偶尔失败很正常。如果失败一次就告警，可能会产生大量误报。

我们可以增加一个简单重试函数：

async function retry(
  task: () => Promise,
  times = 3,
  delayMs = 1000
): Promise {
  let lastError: unknown;

  for (let i = 0; i < times; i++) {
    try {
      return await task();
    } catch (error) {
      lastError = error;
      await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, delayMs));
    }
  }

  throw lastError;
}

然后在检测时使用：

const response = await retry(() =>
  fetch(site.url, {
    method: "GET",
    signal: controller.signal,
    headers: {
      "User-Agent": "Cloudflare-Workflow-Demo/1.0",
    },
  }),
  3,
  1000
);

不过要注意，Worker 的执行时间不是无限的。如果站点非常多，且每个站点都重试很多次，可能会造成执行时间过长。

更好的方式是使用 Cloudflare Queues，把每个站点检测拆成独立任务。

十五、进一步优化：使用队列拆分任务

如果你需要监控几十个甚至几百个网站，那么在一次 Cron 中顺序执行所有检测并不理想。

可以把架构改成：

Cron Trigger
     │
     ▼
Worker 读取站点列表
     │
     ▼
Cloudflare Queue
     │
     ▼
Consumer Worker 逐个处理检测任务
     │
     ▼
D1 记录结果

这样做的好处是：

任务可以异步处理；
单个任务失败不会影响整体；
可以利用队列重试；
更适合大规模任务；
更容易控制并发。

队列生产者示例：

export interface Env {
  DB: D1Database;
  CHECK_QUEUE: Queue;
}

async function enqueueSites(env: Env) {
  const sites = await getEnabledSites(env);

  for (const site of sites) {
    await env.CHECK_QUEUE.send({
      siteId: site.id,
      name: site.name,
      url: site.url,
    });
  }

  return sites.length;
}

队列消费者示例：

export default {
  async queue(batch: MessageBatch, env: Env): Promise {
    for (const message of batch.messages) {
      const site = message.body as Site;

      const result = await checkSite(site);
      await saveRecord(env, result);

      if (result.status === "failed") {
        await sendAlert(env, result);
      }

      message.ack();
    }
  },
};

队列适合更复杂的自动化任务，例如：

批量同步数据；
批量发送邮件；
批量生成静态页面；
批量处理图片；
大量 URL 可用性检测。

十六、常见问题

1. Cron 为什么没有立即执行？

Cloudflare Cron Triggers 不是保存配置后马上执行，它会按照配置的 cron 表达式运行。

如果你想立即测试，可以调用：

curl -X POST https://你的-worker-url/run

2. 本地 D1 和远程 D1 数据不一样？

是的，本地和远程是两套环境。

本地初始化：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --local --file=./schema.sql

远程初始化：

wrangler d1 execute workflow_demo_db --remote --file=./schema.sql

3. 为什么告警没有收到？

请检查：

ALERT_WEBHOOK 是否配置正确；
Webhook 消息格式是否符合平台要求；
目标平台是否要求签名；
Worker 日志中是否有错误。

查看日志：

wrangler tail

4. Worker 是否适合长时间任务？

Cloudflare Workers 更适合短任务、事件驱动任务和边缘计算逻辑。

如果你的任务非常长，建议拆分为多个小任务，并结合：

Queues；
Durable Objects；
D1；
R2；
Workflows；
外部 API。

十七、完整项目结构

最终项目结构如下：

cf-workflow-demo
├── package.json
├── schema.sql
├── src
│   └── index.ts
├── tsconfig.json
└── wrangler.toml

你可以把这些文件提交到 GitHub：

git init
git add .
git commit -m "init cloudflare workflow automation demo"

之后每次修改后执行：

wrangler deploy

即可更新线上版本。

十八、可以扩展成哪些自动化场景？

这个示例可以很容易扩展成更多工作流自动化系统：

1. 自动内容同步

定时从 RSS、CMS、第三方 API 抓取数据，写入 D1 或 KV。

2. 自动报表生成

每天凌晨统计业务数据，生成日报、周报，并推送到邮箱或群聊。

3. 自动清理任务

定期清理过期缓存、过期订单、过期验证码、无效会话。

4. 自动监控告警

监控网站、接口、证书有效期、CDN 状态，一旦异常立即通知。

5. 自动部署辅助

监听 Webhook，触发构建、刷新缓存、预热页面。

6. 自动 AI 处理

定时拉取待处理内容，调用 AI API 生成摘要、标签、翻译结果，再保存到数据库。

十九、最佳实践建议

在实际项目中，建议遵循以下原则：

任务要小
不要把一个巨大任务塞进一次 Worker 执行中，尽量拆成多个小任务。
状态要落库
自动化任务必须记录状态，否则失败后无法排查。
失败要可重试
网络请求、第三方 API 调用都可能失败，应该设计重试机制。
接口要鉴权
手动触发接口、查询接口不要裸奔。
日志要清晰
关键节点使用 console.log 或 console.error，方便通过 wrangler tail 排查。
告警要降噪
不要失败一次就疯狂通知，可以增加连续失败次数判断。
配置要外置
网站列表、Webhook、Token 等配置不要硬编码在源码里。
注意平台限制
Worker、D1、Queues 都有各自的免费额度和限制，生产环境要提前评估。

二十、总结

本文从零实现了一个基于 Cloudflare Workers 的工作流自动化系统，功能包括：

定时触发；
网站状态检测；
数据库存储；
告警通知；
手动执行；
历史记录查询；
本地开发；
线上部署。

虽然示例是「网站巡检」，但它的结构可以复用于大多数自动化场景。

核心思想是：

使用 Cron 触发任务，使用 Worker 执行业务逻辑，使用 D1 保存状态，使用 Webhook 发送结果。

如果任务规模较小，这套方案已经足够简单、稳定、低成本。

如果任务规模变大，可以继续引入 Cloudflare Queues，把一个大工作流拆分成多个异步任务，从而提升可靠性和可维护性。

文章标签： CloudflareWorkers 工作流自动化 CronTriggers D1数据库

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