主要观点：作者花费十多年致力于使“Have I Been Pwned (HIBP)”服务快速且可扩展，通过多种技术手段实现，如将重要服务迁移到 Azure Functions 等。现在的“ pièce de résistance ”是在 Cloudflare 缓存整个数据，大幅缩短请求响应时间、提高可用性并降低成本。详细介绍了数据查询的方式及缓存模型，包括通过网站首页、公共 API 和 k-anonyity 企业 API 进行查询，以及缓存的具体过程和相关处理机制，同时也提到了数据变化时的缓存处理和一些限制，如缓存刷新的成本和困难等，还探讨了在不同查询方式下的效率问题以及对 Cloudflare 构建 API 管理产品的期待。

关键信息：

• 服务多年来不断进化，采用新技巧提升性能和可扩展性。
• 现在将整个数据缓存到 Cloudflare，能大幅缩短请求距离，提高可用性和节省成本。
• 数据查询有多种方式，通过哈希前缀进行 k-anonymity 搜索，可将数据库简化为特定列表进行缓存。
• 缓存数据可能因用户退出公共搜索或新数据泄露而改变，存在全缓存刷新的情况。
• 企业 k-anonymity API 的查询模式有明显规律，缓存对起源 API 有影响。
• 在查询邮箱地址的三种方法中，前两种需在 West US 起源服务中验证 API 密钥，增加延迟负担。
• 对 Cloudflare 构建 API 管理产品有期待，以解决当前的效率问题。

重要细节：

• 作者在澳大利亚黄金海岸写作时，请求 HIBP 服务会先到达 Cloudflare 的边缘节点，之前请求需往返 12000km 多，现在希望数据能在边缘节点缓存。
• 以特定例子说明缓存刷新对请求的影响，如 Finsure 泄露时流量全部导向起源，20 小时后缓存重新填充到 50:50 的命中比。
• 展示不同时间的请求数据图表，体现缓存对起源 API 的影响和流量的变化。
• 提到 Pwned Passwords 服务通过 Cloudflare 缓存储备实现高请求量处理，平均每秒 3900 次请求。
• 作者将在周五早上 06:00 AEST 进行关于此主题的直播，并提供回放链接。