简介： 2019 年 双 11 过后，世纪联华疾速上云，将线上外围业务革新为全 Serverless 架构的中台模式，采纳“函数计算 +API 网关 +OTS”作为计算网络存储外围，弹性撑持日常和大促峰谷所需资源，轻松撑持 618 / 双 11 / 双 12 大促。

作者 | 朱鹏（旻苍）
起源 | Serverless 公众号

一、世纪联华超市简介

1. 公司简介

杭州联华华商团体有限公司成立于 2002 年 7 月，次要业务涵盖购物中心、大卖场、超市、便利店等零售业态，G20 杭州峰会食材总仓建设、保障单位，是浙江省商贸龙头企业。

团体 200 多家门店中，次要波及 POS 机交易、联华超市、CITY LIFE、天华世纪城等，除此之外还有线上精选 APP，提供线上购买、送货到家服务，还会不定时推出优惠券支付、限时秒杀等流动。

1. 世纪联华技术架构演进计划

• 2002 年，公司成立后始终应用物理单机架构。
• 2014 年，因为双十二事件，导致公司不得不做出扭转，将业务迁徙到地方机房。
• 2018 年，随着国内公共云的倒退，开始部署全面上云。
• 2019 年 6 月，公共云上呈现数据库压力过大，世纪联华由此开始摸索新架构形式。
• 到 2019 年 11 月，仅用大略 4 个月工夫，世纪联华就把一部分业务搬到了阿里云的 Serverless 上，包含 API 网关、函数计算、表格存储，在 双 11 期间，这三款产品的利用体现十分优异，使得世纪联华决定 All in Serverless。
• 截至 2020 年 11 月，All in Serverless 使得整个公司的开发效率失去极大进步，老本大幅节俭。

二、技术架构演进

1. 物理单机架构

2014 年及以前物理单机架构下，一个超市通常只有 2~20 台 POS 机，最多 20 个客户端，架构十分简洁，只有在一台物理机上部署好本地数据库，交易系统、会员零碎、商品治理全都放在一个过程上就足够。如果要做相干操作，比方调取某个交易、给用户注册相干信息、调整商品价格，只有通过 Admin 客户端连贯过程再做相应改变即可。通常来说，一个大型超市只有买一台性能足够强的机器，就能够服务好几十个 POS 机发动的申请。

单机架构优劣势比拟：

1）劣势

• 架构简洁；
• 不受外界网络环境的影响；
• POS 机扩散后单机冲击绝对小。

2）劣势

• 数据迁徙查问汇总艰难

2014 年问题逐步裸露，比方在杭州的总部，想查问湖州某个门店的实时交易量，根本不可能，跨网络查问和数据量大是难以解决的问题。

• 数据散发靠定期同步

比方客户在 a 门店注册的会员卡，很难去 b 门店生产，只能靠定期同步，把 a 门店的数据定期拷贝到 b 门店去，这其中存在很多问题，对消费者来说也十分麻烦。

• 故障时很难第一工夫保护修复

咱们不可能每个门店都派一名业余的保护人员，如果机器出了故障，只能打电话给总部的工程师，这种状况就很难做到第一工夫赶到现场修复，这是很重大的问题。

• 单点故障容灾艰难

因为所有的业务都蕴含在一个过程外面，如果过程出现异常，也没方法把业务交给另一个过程解决。

• 降级艰难

咱们在浙江省有上百家门店，每一次降级都须要业余的运维人员把新代码包部署到不同的机器上。

• 新业务部署在单机上冲击微小

举个案例，2014 年双十二，支付宝推出了应用支付宝钱包付款能够打 5 折的线下优惠活动，过后全国线下近百个品牌、2 万多家门店都参加其中，世纪联华也有参加，然而当天却呈现了大量消费者无奈结账在超市排起长队的状况。

因为咱们刚刚引入一个新的领取形式，所有的业务都在单个过程上，耦合度过高，过后大家集中结账拜访量过大，导致领取呈现问题，整个单机拜访无奈进行上来，其余的业务模块也因而受到影响，最初只能重启机器。因为这个问题，世纪联华开始尝试做出新的扭转。

1. 地方机房部署架构

单机最大问题是如果门店呈现问题，相干工程师无奈第一工夫赶到现场，尤其是多个机器、多个门店同时呈现问题的状况，这时最好的方法是把所有机器集中在一起，做集中的数据修复、运维治理和软件降级。

2014 年到 2018 年期间，世纪联华逐步把单机架构整个迁徙到了地方机房。地方机房是自建的，做法就是把数据库、交易系统、会员零碎、商品治理全副拆分到多个过程当中。这样一来，如果会员零碎挂掉了还能够临时匿名购买；商品治理长期出问题但只有交易系统没问题就还能够顶上。耦合一旦升高，对于整个门店的业务保障来说，有了很大的晋升。

在这里咱们做了一个 node 节点，node 节点连贯地方机房的数据库以及各个系统模块。如果呈现问题，只须要在地方机房做相干修复即可。除此以外，如果须要调整商品价格，也只需在地方机房上间接设置，而后同步到所有门店的 node 节点上就能够了。

地方机房部署架构的改良和有余：

1）改良

• 问题可集中保护解决；
• 商品价格调整下发全副走网络；
• 数据可集中查问统计汇总。

2）有余

• 管理员须要掌控机器细节；
• 宕机断网事件调查艰难应急计划单薄；
• 硬件降级老本高；
• 须要提前洽购大量硬件备灾；
• 软件、零碎批量部署老本高；
• 资源估算艰难。

1. 全面上云

2016 年当前，随着国内公共云的迅速倒退，全面上云势不可挡。在此期间，阿里云在技术上获得了许多冲破与晋升，例如 ECS 的对外公布。世纪联华在 2018~2019 年期间，把自建机房中的各个系统模块逐步迁徙到了私有云，整体架构没有太大扭转，因而迁徙工作绝对顺利。

全面上云的改良和有余：
 

1）改良

次要有以下三个方面：

• 不再须要关怀网络、操作系统的硬件细节

比方阿里云的 ECS 会提前做调度和预警，把用户数据转移并做多份数据的备灾，避免磁盘坏掉的状况产生。

• 硬件降级快捷简略

比方用户应用的是 4 核的机器，当发现业务增长迅速须要做硬件降级时，就只须要做一个镜像。比方在夜间做一个磁盘快照，从新申请一台新机器，而后把快照复原下来，就能够实现一键迁徙。对世纪联华来说，这是十分快捷的形式，对开发者来说也是比拟好的体验。

• 机器扩容工夫大幅缩短

下面提到的是单机扩容，比方 4 核升到 8 核、16G 升到 32G 的内存。除此之外还有横向的扩容，例如用户交易系统的 API 接口，随着业务的倒退须要由原来的 2 台机器扩到 8 台机器，这种状况下用户只需去申请机器，而后将镜像扩大到不同的机器上即可。

2）有余

次要有以下六个方面：

• 资源估算艰难

因为无奈预估业务遇到大促等流动时所能达到的体量，因而无奈精确计算出所需硬件的数量。

• 程度扩大

程度扩大对研发有较高的要求。比方数据是否要做到无状态，无状态的话程度扩大会比拟容易，而如果是有状态，数据可能就须要做缓存，这就会波及到数据库相干的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些理解不够透彻，做程度扩大就会比拟艰难。

• 水位监控

许多开发者在水位监控上解决得并不欠缺，如果将各个业务零碎混在一台机器上，当遇到机器水位较高，想要疾速排查问题并及时进行流控、拆分、长期修复等就显得尤为艰难。

• 财务预算艰难

与资源估算艰难相似。

• 硬件降级老本高

要做到用户无感无损降级，可能会波及到连贯上的解决与数据库一致性的问题。如果多个模块须要同时降级，还要留神数据结构的兼容问题。

• 数据库单点故障

许多厂家将数据全副放在一个数据库中，如果解决不得当可能会造成单点故障。这就要做数据拆分，粗拆的话，须要留神事务和锁相干的问题，效率会大打折扣；细拆的话，做查问和排序时就会比拟艰难，给业务实现造成肯定麻烦。

1. Serverless 的摸索和尝试

1）线上不可控业务上的预防

2019 年年中大促时，因为线上业务用户拜访不可控，数据量过大，MySQL 单机拜访被打爆，导致了存储数据库呈现问题，影响到了多个零碎，造成了肯定的损失。
 
此事件之后，世纪联华就想间接把 MySQL 替换掉，这时咱们发现阿里云有一款产品叫“表格存储”，表格存储最大的长处是用户不须要关怀访问量和机器数的比例关系。只有访问量扩充，后盾会主动扩容增扩机器，满足高并发的数据读取；在数据并发申请升高处于低峰期时，后盾就会将机器回收，用户不再须要关怀机器的数量及如何调动。

针对用户流量不可控问题，世纪联华引入了阿里云的产品“API 网关”，API 网关能够针对不同渠道商做管控公布及流量管制。比方发现微信渠道流量有异样，就能够借助 API 网关进行限流。

另外计算也是一个十分重要的问题，世纪联华通过摸索发现阿里云的 “函数计算” 十分符合咱们的业务场景。比方定时抢购、优惠券投放等流动造成微小的 burst 冲击，当发现计算资源不够的时候再去买机器必定是来不及的，而函数计算及时扩容的性能就很好地解决了这个问题。另外其数据观测和异样报警性能，也吸引到了世纪联华。

世纪联华将这三个产品相结合，替换掉了原来的会员查问性能，最终得以胜利度过 2019 年的 双 11 大促难关。

2）Serverless 带来的新曙光

• 疾速迭代部署

Serverless 研发效率快、运维效率高、架构解耦。

• 高并发、高弹性

Serverless 不须要人工扩容和运维管控。

• 稳固、牢靠、平安

Serverless 使抢购流动和大促的整体体验都十分晦涩。

• 数据、经营、老本管制

Serverless 提供了残缺的运维观测和报警监控性能，运维工程师能够轻松很多；另外按应用资源计费，资源利用率可达 100%。

1. 函数计算 2.0 及 All in Serverless

• 曲线图 1：相似 ECS 计划，曲线显示有资源有余和资源节约的状况。
• 曲线图 2：机器扩容，有提早和误差，须要提前操作，它的实时性和伸缩性都比拟差。
• 曲线图 3：函数计算 2.0 预留模式，有预留资源和弹性资源，能够实时扩容。
• 资源管理层面：人工运维 → 云平台工具运维 → Serverless 免运维，实现齐全自动化。
• 资源利用率：估算洽购低利用率 → 无限弹性高利用率 → Serverless 100% 资源利用率。
• 资源老本：固定成本收入 → 依据资源策略伸缩 → Serverless 依据业务策略适配。

2019 年 双 11 过后，世纪联华疾速上云，将线上外围业务革新为全 Serverless 架构的中台模式，采纳“函数计算 +API 网关 +OTS”作为计算网络存储外围，弹性撑持日常和大促峰谷所需资源，轻松撑持 618 / 双 11 / 双 12 大促。

图：2020 年 双 11 大促

2020 年 双 11 大促，世纪联华线上业务实现 All in Serverless，上为流量 & 工夫的曲线图，下为调用提早 & 工夫的曲线图。

图：Serverless 助力世纪联华降本提效

三、设计架构演进总结

从物理单机到 All in Serverless 的架构演进：

• 物理单机

  • 架构简略
  • 高度耦合
  • 数据同步难
  • 降级艰难
  • 无奈横向扩容

• 自建机房

  • 对立保护降级
  • 数据同步对立
  • 零碎部署艰难
  • 硬件老本高
  • 非业务考察难
  • 长期扩容

• 全面上云

  • 硬件降级简略
  • 扩容能力晋升
  • 备灾能力晋升
  • 设计要求高
  • 监测告警原始
  • 数据库单点
  • 流控问题

• Serverless 尝试

  • 数据库单点问题
  • 流控问题解决
  • 横向扩容
  • 监控告警
  • 费用免估算
  • 局部提早较大

• All in Serverless

  • 解耦
  • 冷启动体验晋升
  • 研发效率晋升
  • 成本费用降落

四、函数计算简介

1. 阿里云函数计算产品全景

函数计算是国内生态最残缺、性能最丰盛的 Serverless 产品，开发者一步上云、一键 Serverless 化将成为事实。

1. 业界发展趋势

谁在应用函数计算？

作者简介：
朱鹏，花名：旻苍，函数计算一线技术专家，专一函数计算资源调度设计研发。

原文链接

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