漫画 | 一口气搞懂 Serverless !
作者 | 刘欣
呃,我可能是别人眼中所说的不用奋斗的一代。
大家喜欢听的什么多姿多彩的生活,我都经历过一些些。
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我家里开的是连锁超市,主要集中在几个二线城市。
在我上小学的时候,各连锁店里开始装电脑,购置并安装了完整的收银设备。
我爸说要向那些大的连锁超市学习,提高生产效率。
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那个时候我对那些灰色界面的收银软件很感兴趣,可惜爸妈不让我碰。
后来他们给我买了电脑,当时小镇上有电脑的人家不多,亲戚的小孩也常常跑到我这儿来玩电脑。
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也正由于和电脑接触得早,上大学时就选了计算机专业。
我才刚上大学没几个星期,我爸就问我:
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那个时候我连数据库什么的都还没有个概念,还在学反码补码,我告诉他:能,但现在不行,等我一两年。
我爸说不要紧。按照他的思维,我们不需要完全会写,只要明白怎么写出来就行,具体的实现我们可以交给软件公司做。
但搞明白软件是怎么造出来的很重要,因为这能够帮助我们在购置软件时站在供应商的角度思考,知己知彼,缩小我方信息差。
做买卖本质上玩的就是这一套。
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2005 年,我大三,学校要搞一次软件开发大赛,一共有三个命题,其实基本涵盖了所有场景,学生可以自由发挥。于是我就想到了超市的收银软件。
当时淘宝刚火起来,我想为啥不学习一下呢, 彻底革新我爸的商业模式,从线下转到线上!
整个网上商城, 浏览商品,购物车,下单,配送,但我们主要卖的是自己的货源。
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当时用到的技术是 MySQL+ Java + JSP,然后自己买了服务器让服务跑起来。
在学校演示这套系统时,我拿了最高的成绩。
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满心欢喜之余,我尝试把这套系统用到实际业务中,先从自家的总店开始试点。
没想到我爸给我泼了一盆冷水,他说我们这里的用户没有上网购物的习惯,送货问题没法解决。
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我不服,非要尝试,果然理想与现实间存在着巨大的差异,我跌了一个大跟头。
虽然我搞了很多活动,发传单宣传商城,但真正上网购物的寥寥无几。
有些愿意尝鲜的,在网上买了东西,都是我亲自开车送货的。
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毕业回家,我本想出国留学,但被我爸拽了回来, 我先跟着信息部的负责人老张学习,然后慢慢接班。
当时家里的每个超市都很大,都有一二十台 POS 机, 每个超市有一台服务器,一个数据库。
POS 机直接连到本超市的服务器上, 典型的客户端/服务器结构。
在那个时代,我估计大家都是这样的吧!
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说实话,这样的软件架构表面看似挺稳的,只要机器不出问题,稳定供电,整套收银系统就没有问题。但实际上面临着许多缺陷:
1. 机器是真的会坏的,而且真的有坏过的案例
2. 每次有商品数据要更新都要通知每一家店的管理人员进行更新,出现纰漏是很正常的
3. 更新软件的时候,工程师需要到各个现场配置,更新 4. 各个店面统一数据困难,每个月统计数据的时候需要统一汇总,不能随时随地得知当前各分店的数据 5. 等等......
每一家店单独运作一套系统,这缺点要是列下去就没完没了了
我建议老张搞个中央机房,把软件集中化,每个门店都连接到统一的机房服务器,这样就把上面的问题给解决了:
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后来的系统改造,经过投标、招标,我们选了本地一家颇有实力的公司来做。
我发挥了计算机专业的优势,帮助老张发现了不少问题。
看来我爸说的是对的,缩小信息差很重要。
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中央机房运作了几年,效果不错, 不过自家的机房管理起来非常麻烦。
平时需要仔细规划、购买服务器,需要安装软件, 需要负责运维,我们还专门建立了一个团队来应对这些事情。
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更可气的是黑客攻击无处不在
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还有就是宕机、断网,一出事就是大事,影响所有的超市,我在半夜不知道被叫醒了多少次。
这还不算啥,有一年为了配合超市双 11 期间促销,我让我爸一下子买了好多服务器,双 11 过后,全部闲置了,把我爸气得够呛。
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所以当阿里云出现的时候,我两眼放光,这简直就是为了解救我而设置的。
马上、立刻、全面上云。
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操作系统会按照你的要求自动给你安装好。网络自然不用操心, 要多大带宽直接买就行。
安全问题也不用操心,如果出了问题,我就可以理直气壮地给我爸说:你看,这不是我的问题,是阿里云的问题,哈哈。
而且机器能很方便地扩容,CPU 核心从 4 核到 8 核,内存从 16G 到 64G......
从此以后,我们的机房中的服务器要下岗了。
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转眼间,十多年过去了,伴随着超市 IT 系统的发展, 我也从一个用 JSP 写网上商城的少年成长为公司的技术领头人。
技术在不断变迁, 小程序兴起,我们也跟着做了小程序,用优惠信息吸引顾客扫码关注、注册,慢慢地积累了几百万粉丝。
每个月我们都在小程序给会员发送优惠券,可以在线下门店消费。
没想到这下可惨了,抢购优惠券的请求量很难准确估算,也就很难预估需要准备多少台虚拟机来应对。
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我赶紧发动我所有的关系去解决这个问题,一个偶然的机会,我发现了一个新技术:函数计算, 即 Serverless。
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平台会根据请求的数量来创建对应的函数实例来执行,无需人工干预,瞬间弹性扩容,应对流量爆发。
在中国,谁家的 Serverless 技术最强呢?
权威咨询机构 Forrester 发布的报告显示, 阿里云函数计算凭借在产品能力、安全性、战略愿景和市场规模等方面的优势脱颖而出,产品能力位列全球第一,这也是首次有中国云厂商进入 FaaS 领导者象限。
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正好我们之前用的也是阿里云的虚拟机,就是它了!
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除了函数计算外,由于业务需要查询会员数据库,我们希望它也能无缝弹性扩展,于是就使用了阿里云的表格存储。
上了这套 Serverless 的系统, 再也不用考虑服务器,虚拟机用多少 CPU,多少内存了,弹性十足!
函数部署也特别简单,完全不需要考虑底层的细节,一键更新函数就搞定。
当年的双十一度过得非常平稳,事后进行成本估算:以前买云服务器的时候,会按照可能遇到的最高并发量进行性能评估,由于 Serverless 是按量计费,用多少花多少,最终评估下来,当年在成交量增加 120%的情况下,成本比往年节省了 45%!研发交付效率提升也超过 30%!
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从那以后,我爸对我刮目相看,看我的眼光都温柔了不少。
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当然,除了技术之外我还是很关心业务的,贴合各种当代的新潮玩法。前不久给公司搭了个直播间,在平台上促销自己的商品。
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后来想了想,自己玩没意思,我尝试联系了超市附近各行各业的商家,邀请他们加入我的直播间,一起唠嗑卖货。其实当时没多少店家搭理我,唯独一家洗浴中心的老板对这个感兴趣。不得不说,那洗浴中心的老板唠嗑能力极强,和我算是棋逢敌手。
第一次直播时,我们连锁超市和洗浴中心各家分店搞了一次联合优惠活动,但当晚直播竟然从卖货推销变成了讲相声。
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直播我们每周举办一次,越来越多网友闻声而来,成交的订单数也越来越多。直播当晚的成交量甚至能抵上过去一周的总量。
直播过程中总有热心的网友主动连麦, 从技术上来说,就需要把多个网友的画面接入,和主播的画面合成一个新画面, 这叫“混流”。
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由于连麦的观众不固定,我得考虑一定的并发和弹性,我们的相声直播一周才一次,不可能去储备大量服务器去应对业务的高峰期。
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之前尝过 Serverless 的甜头,这次我立刻让研发部采用阿里云函数计算来处理混流的需求。
当并发量上升时,函数计算自动扩容多个执行环境来处理实时数据流, 当业务高峰期过去后,自动缩减资源,非常爽。
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当然,Serverless 的应用不仅仅是这些,还有我们的“相声”视频需要做转码,优化推流,我也用了阿里的函数计算,节省了 60%以上的计算资源。
这两年,我是深刻地体验到了 Serverless 的好处:完全不用考虑服务器的事情,集中注意力实现自己的业务逻辑就好!
这么多年,一路走来,技术在不断变迁,今年我有幸被母校的计算机学院邀请去作分享,我给大家分享了这些年的技术历程
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演讲期间,我提起了当年大学的那个编程比赛,那也是我编程生涯的起点。
正好,我知道阿里云举办了一个云原生的编程大赛,我也想把这项赛事分享给朋友们:这个大赛 2015 年就有了,那时候叫做中间件性能挑战赛,已经有 7 年历史了, 去年升级为云原生编程挑战赛,共吸引了超过 23000 支队伍,覆盖 10 余个国家和地区。
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