如何在Python开发的Cloud Run实例之间共享全局字典变量？

方案1：开启Cloud Run会话亲和性（改造成本最低） #

这是目前不需要改动业务代码就能解决问题的最优方案：

• 直接在Cloud Run服务的配置页开启会话亲和性功能，开启后同一用户的连续请求会被固定路由到同一个处理实例，你的回调请求就会落到之前存储了对应session_id数据的实例上，不需要跨实例共享数据
• 注意事项：仅适合登录回调流程耗时较短的场景（建议控制在30分钟以内），如果实例因为缩容、故障被销毁，内存中的数据依然会丢失，不适合需要长时间存储的会话数据

方案2：用Cloud Storage存储临时KV数据（轻量无服务器） #

比数据库方案轻量很多，不需要维护任何服务实例：

• 新建一个GCS存储桶，设置生命周期规则，自动删除创建时间超过1小时的文件，避免冗余存储
• 把原来写入全局runtimes字典的逻辑，改成将对应session_id的关联数据序列化为JSON，写入GCS桶中以session_id命名的文件
• 回调时直接读取GCS中对应session_id的文件反序列化即可，小流量场景下存储和读写成本几乎为0

方案3：使用Cloud Firestore 原生模式（兼容KV读写逻辑） #

如果你的会话数据需要更高的可靠性，这个方案比传统数据库轻量得多：

• Firestore是全托管Serverless KV数据库，不需要维护实例、配置扩容，按实际读写量付费，低用量场景完全免费
• 读写逻辑和你现在用字典的逻辑几乎一致，只需要把runtimes[session_id]的读写操作替换为Firestore对应文档的读写接口即可，代码改动量极小

额外提醒：即使Cloud Run不扩容多实例，实例本身也会因为空闲、资源调度等原因被系统自动回收，存在内存中的全局变量数据随时可能丢失，原本的内存存储方案本身就不适合生产环境使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karas