Serverless 极致弹性解构在线游戏行业痛点，你有过迷茫吗
如上图，当客户把战斗结算迁移到函数计算上后，明显可以看到， 即使 TPS 在日常峰谷呈 90° 直线上升，但是 Latency 延时仍然基本稳定在 200~300 毫秒之间，，充分保证了用户的玩家体验。
在这个场景中，函数计算的核心价值是：
弹性高可用：百毫秒级伸缩扩容，无需预留任何资源。
CI/CD 和版本灰度能力：每当游戏策划有新想法时，战斗结算函数必然会更新，可以通过直接给这个函数设置版本和别名，从而非常安全地灰度到下一个版本的战斗结算函数。
这是游戏场景里非常经典的例子，将 CPU 密集型的逻辑抽离出来放到函数计算上，在不影响 Game server 的服务器的同时，又具备了百毫秒伸缩扩容的能力，保证了玩家用户体验。
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)2. Serverless 实现超大规模游戏营销
游戏厂商与广告商联合投放大量互联网广告，该业务场景无法准确预估运营流量，高并发、高弹性的后台服务对业务结果至关重要。且大量的营销数据和原始日志需要进行离线分析，驱动运营策略升级。
游戏厂商的需求是：第一，游戏需要大规模营销，波峰波谷无法预估；第二，游戏需要快速上线，对开发效率要求较高。
解决方案如上图，将函数埋点到网页里面，点击时自动触发这个函数，函数再把点击传过来的用户消息持久化到 kafka。这一步函数 TPS 非常高，预估是几万或者十万级别。第二步，通过 kafka connector 把消息持久化以后，connector 可以有 batch 操作，比如把 50 次点击的数据 batch 成 1 个再发给另外一个函数，相当于后面的这个函数变成了 1/50 的调用量，另外这个函数是异步触发，加上 batch 操作，起到削峰填谷的作用，因为只需要把消息写入到数据库就可以完成任务，只要不丢数据就好。同时这个函数打印的日志也可以用 SLS 进行分析或者写入数据库 RDS/ADP 进行玩家画像的分析。
客户压测数据如下图所示，第一个函数 TPS 上升到十几万，第二个削峰填谷后变成不到 3 万。
在这个场景中，函数计算的核心价值是：
事件驱动，解耦架构难点；
弹性高可用，削峰填谷；
快速开发上线，1 天完成开发和压测。
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)3. Serverless 实现安卓游戏 APK 包按渠道分发
UC 的游戏分发平台的游戏 APK 包需要根据实时请求中的参数获取渠道号，并将渠道号写入 APK 文件固定位置， UC 有每天有大量的且不同渠道的下载请求，能实时让用户断点下载指定渠道的 APK 游戏包。
以阿里内部 UC 游戏分发平台为例，在对象存储里面放了一个原始包，其他包在文件固定位置加一些东西就可以。但是 UC 渠道每天有不同的下载请求，通过 Channel=UC/小米/华为到 CDN，CDN 直接回源到函数计算， 比如在函数计算看到回源是小米，从 OSS 拿到原始包把小米渠道信息写进去，再把这个包直接返还给 CDN， 其他渠道包同理， 只要被下载过一次，都被缓存到 CDN。
这个案例中，函数计算的核心价值是：
CDN 直接回源到弹性高可用的函数计算服务（FC）；
降低成本，按需付费。客户不需要为峰值预留计算资源，流量单价降价 40%。
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)4. Serverless 实现快速多渠道游戏打包
在发行游戏之前，通常会针对不同的发行渠道，将游戏母包和不同的渠道资料包构建成渠道包。在这个构建过程中，如果使用手工方式，存在易出错、效率低、高成本的痛点。
**效率低：**针对不同的渠道去打包，传统的做法是固定买几台打包机，打包机可能大部分时间浪费，每周就打几次；
**高成本：**渠道越接越多，打包机只有几台，想查看渠道包情况，可能需要打一晚上第二天才能看到。随着渠道越增越多，打包机也需要不断增加，闲置成本也越来越高；
**易出错：**如何给打包机分配任务，调度系统需要自己开发，如果打包机出现了异常，需要自己去解决打包机的问题。
这个场景下，引入 Serverless 工作流，如下图所示：
工作流定义：第一步，把母包从 OSS 上下载下来；第二步，并行去打包这些包，每个渠道包有一个并行的任务；第三步，打包完以后，进行后处理。
在这个场景下，函数计算的核心价值是：
任务自动化：事件一键触发、自动运行，工作流完整跟踪记录整个打包流程，提高打包成功率；
打包并行化：多个渠道包构建过程并行，提高打包效率，同时支持配置模板化；
低成本： 按量付费，计算资源利用率高。
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)5. Serverless 实现游戏服务快速全球部署
阿里云作为国内第一家与 Terraform 集成的云厂商，生态支持较完整（Serverless 重度依赖云服务，中国支持较完整）。由于游戏不可能使用很多其他的云服务，而使用 Terraform 可以实现快速多云部署。
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)6. 实践案例总结
CPU 密集接口
战斗结算；
社交类游戏中，游戏内截图、游戏直播视频在线截图、离线转码等；
聊天敏感词检测过滤，聊天翻译；
排行榜等。
游戏活动运营
激活码生成、消耗等一些封测运营活动；
游戏打包发行、广告买量、活动页、运营平台等业务平台。
用户基本业务数据处理
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)三、阿里云函数计算现状
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)1. 函数计算是国内企业 Serverless 架构落地、业务创新的首选产品
2020 年中国云原生用户调查报告，阿里云 Serverless 用户占比是 66%。CNCF 2019 年中国云原生报告中显示，函数计算是国内企业 Serverless 架构落地和业务创新的首选产品。
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)2. 阿里云函数计算产品全景
函数计算是国内生态最完整、功能最丰富的 Serverless 产品，开发者一步上云、一键 Serverless 化将成为现实。
图：阿里云函数计算产品全景
系统层面：支持了各种语言，开发者可以选一个自己最喜欢的语言，同时也支持了容器镜像，拥抱容器生态;
实例类型：默认选择百毫秒弹性实例，也可以选择性能实例（比如强 CPU 密集型的音视频转码）;
触发层：可以 API Gateway 或者 SDK 直接触发，也可以用 Kafka、OSS、CDN 等事件源触发;
工具层：有全新的 Serverless-Tool、Fun、开发者框架等等;
可观测性：包括日志、监控、 Metrics、告警、Tracing 等;
应用中心：有非常好的落地案例，可以快速体验经典案例。
总结
其他的内容都可以按照路线图里面整理出来的知识点逐一去熟悉，学习，消化，不建议你去看书学习，最好是多看一些视频，把不懂地方反复看，学习了一节视频内容第二天一定要去复习，并总结成思维导图，形成树状知识网络结构，方便日后复习。
这里还有一份很不错的《Java基础核心总结笔记》，特意跟大家分享出来
**[CodeChina开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频】](
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目录：
部分内容截图：
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