作者 | 山猎、王骁勇、张羽
起源 | 阿里巴巴云原生公众号

江娱互动是一家新兴的游戏企业，自 2018 年成立伊始，江娱互动就面向广大的寰球游戏市场，通过发明乏味的游戏体验，在竞争强烈的游戏市场占得一席之地。仅仅 2 年的工夫，江娱互动就凭借 Topwar（口袋奇兵）单款产品跻身中国游戏厂商出海 30 强。在“中国游戏，将来可期”的使命下，江娱互动正在不断丰富旗下的游戏品类，心愿把更多的高兴带给寰球玩家。

随着业务的飞速增长，游戏服务端的零碎规模和零碎复杂度正在经验着天翻地覆的变动。侥幸的是，江娱互动领有一支极具战斗力的技术团队，尽管团队的整体规模不大，但他们始终放弃着对前沿技术畛域的摸索，通过多种手段维持零碎架构的技术先进性，以更好地撑持业务需要，并升高 IT 老本。

在技术架构的屡次迭代降级中，有一项十分重要的工作，就是将游戏场景中通用的业务能力进行形象，从游戏主服中进行剥离，积淀到对立服务层，以模块化的形式同时撑持江娱互动的多个游戏品类。从主服中剥离进去的业务能力包含账号治理、IM、内容平安、会员体系、信息推送、游戏行为剖析等多个方面，这样做首先升高了游戏主服的业务复杂度，使主服专一于对外围游戏场景的撑持。此外，通用的能力能够在多个游戏品类中失去复用，从而升高研发老本，晋升研发效率。

能力拆分和业务耦合度升高，为继续迭代和新技术预研提供了便当，也为江娱互动在云原生 Serverless 畛域深刻摸索发明了契机。Serverless 架构能够充分发挥计算资源的疾速弹性能力，是云计算的重要倒退方向。在游戏畛域，游戏主服承载着简单的外围业务逻辑，须要长期运行，并与多个玩家终端进行极低提早的数据交互，因而依然须要通过虚拟机或容器的形式承载。从主服中剥离的游戏周边业务场景，就成为了试点 Serverless 技术架构的首选指标。

江娱互动的在线翻译新需要

在线翻译业务是最早进行 Serverless 试点的场景，这和江娱互动的全球化策略无关。江娱互动的旗舰作品《口袋奇兵》是一个面向寰球市场的游戏，吸引着世界各地的玩家。每次进入游戏界面，咱们都能看到用着不同语言、顶着不同国旗标记的玩家，欢快的交换着各种和游戏相干的话题。

在这个业务场景中，通过提供一个简略的在线翻译性能，就将寰球各地的玩家凝聚到一起，带来前所未有的用户体验。这类简略易用的设计也是《口袋奇兵》在各大利用市场都能屡获高分好评，失去玩家的盛赞的起因之一。

对于江娱互动而言，从 0 到 1 开发一款蕴含寰球几十种语言的实时翻译工具显然是不事实的。好在游戏玩家之间的互相交换往往长篇累牍，翻译的后果并不需要 100% 精确就能心领神会，反而对于后盾解决的及时性有比拟高的要求。像 Google Translator 这样的在线平台曾经提供了弱小的在线翻译能力，所以只须要将玩家的申请进行简略预处理后，就能够把翻译的工作转发到第三方平台来实现。

这是一个非常简单的性能，但在技术架构的实现上，还是具备肯定挑战的。每个时间段同时在线的玩家数量都不是齐全均等的，存在显著的波峰波谷，当同时在线的玩家数量比拟大的时候，就会产生十分大的聊天量。而且聊天量还不会简略的跟玩家在线数量成正比关系，遇到某些热点事件的时候，会引发寰球玩家的热议，须要在线翻译的音讯量也会陡增，这就须要一套可弹性伸缩的架构来解决玩家的翻译申请。

最后的架构是通过负载平衡 SLB 和基于 EasySwoole 框架的 PHP 利用集群来实现的。

在这个架构中，通过 PHP 编写的主体利用对玩家的翻译申请进行一系列的预处理，包含符号代码的替换以及敏感内容的过滤等，而后转发到第三方翻译平台获取翻译后果。这是一套十分被宽泛采纳的领有高并发解决能力的技术架构，在云计算时代，能够借助于云资源的弹性伸缩个性，使整个集群的吞吐量随着业务量的变动而动静调整。但基于云原生的视角来看，这套架构在生产环境大规模运行的时候还是存在一些不完满之处。

• 保护工作量大。整套零碎的保护工作量涵盖了虚拟机、网络、负载平衡组件、操作系统、利用等多个层面，须要投入大量的工夫和精力来保障系统的高可用性与稳定性。举一个最简略的例子，当某个利用实例呈现故障的时候，如何第一工夫定位故障并尽可能迅速的将其从计算集群中摘除呢？这些都须要再配合残缺的监控机制以及故障隔离复原机制来实现。
• 弹性伸缩能力滞后。不论是通过定时工作，还是通过指标阈值（CPU 利用率、内存使用率等）来触发弹性扩容，都没有方法基于理论申请量精细化治理，在遇到聊天申请密度大陡增的时候，会面临弹性伸缩能力滞后的问题。即使通过 Kubernetes 以及预留资源池等技术优化，扩容一个新的实例也往往须要几分钟的工夫。
• 资源利用率低。滞后的弹性伸缩能力会导致伸缩策略制订得绝对激进，造成资源利用率的降落，最间接的体现是减少了资源老本：

基于阿里云函数计算 FC 的 Serverless 计划有什么劣势？

有没有一种计划能能帮忙技术团队专一于业务逻辑的实现，并能够依据玩家的理论申请量进行精细化的资源分配，从而实现资源利用最大化呢？随着云计算的飞速发展，各大云厂商都在积极探索新的计划，用更加“云原生”的思路来解决老本和效率的问题，基于阿里云函数计算 FC 的 Serverless 计划就是这个畛域的杰出代表。

函数计算 FC 是事件驱动的全托管计算服务，通过函数计算，开发者无需治理服务器等基础设施，只需编写代码并上传，函数计算会为主动筹备好计算资源，以弹性、牢靠的形式运行业务逻辑，并提供日志查问、性能监控、报警等附加性能，确保零碎的稳固运行。

相比传统的应用服务器放弃运行状态并对外提供服务的形式，函数计算最大的区别是 按需拉起计算资源对工作进行解决，在工作实现当前主动的回收计算资源，这是一种真正合乎 Serverless 理念的计划，能最大化的晋升资源利用率，缩小零碎系统维护工作量和应用老本。因为不须要事后申请计算资源，使用者齐全不须要思考容量评估和弹性伸缩的问题，只须要依据资源的理论使用量来进行付费。

Serverless 在游戏畛域的落地实战

对于在线翻译这样的简略业务逻辑实现，从传统架构迁徙到 Serverless 架构是轻而易举的事件。江娱互动把每条由玩家发动的翻译申请当成函数计算的一次工作，拉起对应的计算资源进行解决，工作实现之后主动将资源开释。因为江娱互动的技术团队对 Java 语言的相熟水平最高，在 Serverless 革新过程中换用 Java 语言来实现在线翻译性能，同时也能充分利用 Java 系丰盛的生态能力。当然，函数计算并不限度应用特定的开发语言，也不局限于特定的业务逻辑，支流的开发语言都能够十分好的反对。通过 Serverless 化革新后，在线翻译业务的零碎架构变得更为简略。

配置了 HTTP 触发器的函数能够间接响应玩家发动的申请，并通过弹性牢靠的形式调度相应的计算资源进行解决。因为函数计算的任务分配可能齐全匹配前端用户流量的变动，负载平衡 SLB 就不再有用武之地，能够从架构中间接移除。同时，长驻运行的利用集群也不再须要，函数计算平台可能疾速拉起大量计算资源并发执行工作，并确保整套架构的高可用性。其中，Redis 的作用是缓存一部分高频的简略语句，缩小第三方平台的依赖。这样的架构简化给江娱互动技术团队带来的最大惊喜，是不再须要进行容量布局以及弹性伸缩管理工作，让团队能够集中精力实现业务需要，并在更多的畛域实现业务翻新。

相比 Node.js 等语言，Java 实例在初始化以及类加载等方面须要耗费的工夫会比拟长，只管函数计算 FC 曾经通过多种优化实现计算资源毫秒级拉起，但往往一个 Java 程序真正投入运行须要几秒钟的工夫，这对于在线翻译这样的延时敏感型业务是一个十分不利的因素。阿里云提出的解决方案是通过单实例多并发，以及预留实例这两项技术来解决提早敏感型业务遇到的问题。

通过单实例多并发，能让每个拉起的函数计算实例，并发解决多达 100 个工作，以此缩小均匀执行时长，节俭费用，并升高冷启动的概率。通过预留实例优化，可能依据函数的负载变动提前调配好计算资源，使零碎可能在扩容按量实例时依然应用预留实例解决申请，从而彻底消除冷启动带来的延时毛刺。

革新后的在线翻译业务采纳齐全按需应用计算资源的 Serverless 架构，可能充分利用云计算的弹性能力。在老本方面 ，因为利用不再须要长期运行对外提供服务，能够让云资源的使用量齐全匹配理论的业务量的变动，从而实现均匀资源利用率的大幅晋升。 在零碎的吞吐量方面 ，因为函数计算 FC 可能在短时间内迅速调集上万个实例的计算资源，可能在业务高峰期或用户申请突增的状况下撑持海量并发，而且不再须要有容量评估方面的前期工作； 在系统维护方面 ，因为不须要预留计算资源，也不须要对底层的软硬件进行保护，极大地升高了经营老本，让江娱互动的技术团队更专一于简单业务逻辑的实现以及技术创新上。 在线翻译场景中，相比于传统的架构，基于函数计算 FC 的 Serverless 计划能够帮忙江娱互联节俭 40% 以上的 IT 老本投入。

另外一个让江娱互动感触到研发效率显著晋升的，是函数计算 FC 提供的版本与别名治理性能。版本相当于服务的快照，反对使用者为服务公布一个或多个版本，配合别名机制，能够实现软件开发生命周期继续集成、继续公布，并用最便捷的形式实现服务的灰度迭代。

在后续的架构优化中，江娱互动将尝试通过机器学习技术尽可能多的对原始内容进行预处理，以缩小对于第三方平台的依赖。在 AI 推理畛域，仍然能够利用 Serverless 架构的劣势，通过事后训练好的深度学习模型，在短时间内调度大量计算资源进行大规模并行处理。

在线翻译场景试点 Serverless 技术胜利后，江娱互动持续在更多业务畛域挖掘跟 Serverless 技术相匹配的场景，在 Push 推送服务、内容平安、游戏行为剖析等畛域都引入了 Serverless 技术。将来，江娱互动将持续基于本身的技术特点不断深入摸索 Serverless 架构，在拥抱新技术的同时充沛享受到云计算的红利。

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本书亮点：

• 从架构演进开始，介绍 Serverless 架构及技术选型构建 Serverless 思维；
• 理解业界风行的 Serverless 架构运行原理；
• 把握 10 大 Serverless 实在落地案例，活学活用。

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