简介：2019 年 双11 过后，世纪联华快速上云，将线上核心业务改造为全 Serverless 架构的中台模式，采用“函数计算+API 网关+OTS”作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑 618 / 双11 / 双12 大促。

作者 | 朱鹏（旻苍）
来源 | Serverless 公众号

一、世纪联华超市简介

1. 公司简介

杭州联华华商集团有限公司成立于 2002 年 7 月，主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。

集团 200 多家门店中，主要涉及 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领取、限时秒杀等活动。

2. 世纪联华技术架构演进方案

  • 2002 年，公司成立后一直使用物理单机架构。
  • 2014 年，因为双十二事件，导致公司不得不做出改变，将业务迁移到中央机房。
  • 2018 年，随着国内公共云的发展，开始部署全面上云。
  • 2019 年 6 月，公共云上出现数据库压力过大，世纪联华由此开始探索新架构方式。
  • 到 2019 年 11 月，仅用大概 4 个月时间，世纪联华就把一部分业务搬到了阿里云的 Serverless 上，包括 API 网关、函数计算、表格存储，在 双11 期间，这三款产品的应用表现非常优异，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得到极大提高，成本大幅节省。

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，架构非常简洁，只要在一台物理机上部署好本地数据库，交易系统、会员系统、商品管理全都放在一个进程上就足够。如果要做相关操作，比如调取某个交易、给用户注册相关信息、调整商品价格，只要通过 Admin 客户端连接进程再做相应改动即可。通常来说，一个大型超市只要买一台性能足够强的机器，就可以服务好几十个 POS 机发起的请求。

单机架构优劣势比较：

1）优势

  • 架构简洁；
  • 不受外界网络环境的影响；
  • POS 机分散后单机冲击相对小。

2）劣势

  • 数据迁移查询汇总困难

2014 年问题逐渐暴露，比如在杭州的总部，想查询湖州某个门店的实时交易量，基本不可能，跨网络查询和数据量大是难以解决的问题。

  • 数据分发靠定期同步

比如客户在 a 门店注册的会员卡，很难去 b 门店消费，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，对消费者来说也非常麻烦。

  • 故障时很难第一时间维护修复

我们不可能每个门店都派一名专业的维护人员，如果机器出了故障，只能打电话给总部的工程师，这种情况就很难做到第一时间赶到现场修复，这是很严重的问题。

  • 单点故障容灾困难

因为所有的业务都包含在一个进程里面，如果进程出现异常， 也没办法把业务交给另一个进程处理。

  • 升级困难

我们在浙江省有上百家门店，每一次升级都需要专业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巨大

举个案例，2014 年双十二，支付宝推出了使用支付宝钱包付款可以打 5 折的线下优惠活动，当时全国线下近百个品牌、2 万多家门店都参与其中，世纪联华也有参与，但是当天却出现了大量消费者无法结账在超市排起长队的情况。

因为我们刚刚引入一个新的支付方式，所有的业务都在单个进程上，耦合度过高，当时大家集中结账访问量过大，导致支付出现问题，整个单机访问无法进行下去，其他的业务模块也因此受到影响，最后只能重启机器。因为这个问题，世纪联华开始尝试做出新的改变。

2. 中央机房部署架构

单机最大问题是如果门店出现问题，相关工程师无法第一时间赶到现场，尤其是多个机器、多个门店同时出现问题的情况，这时最好的办法是把所有机器集中在一起，做集中的数据修复、运维管理和软件升级。

2014 年到 2018 年期间，世纪联华逐渐把单机架构整个迁移到了中央机房。中央机房是自建的，做法就是把数据库、交易系统、会员系统、商品管理全部拆分到多个进程当中。这样一来，如果会员系统挂掉了还可以暂时匿名购买；商品管理临时出问题但只要交易系统没问题就还可以顶上。耦合一旦降低，对于整个门店的业务保障来说，有了很大的提升。

在这里我们做了一个 node 节点，node 节点连接中央机房的数据库以及各个系统模块。如果出现问题，只需要在中央机房做相关修复即可。除此以外，如果需要调整商品价格，也只需在中央机房上直接设置，然后同步到所有门店的 node 节点上就可以了。

中央机房部署架构的改进和不足：

1）改进

  • 问题可集中维护处理；
  • 商品价格调整下发全部走网络；
  • 数据可集中查询统计汇总。

2）不足

  • 管理员需要掌控机器细节；
  • 宕机断网事件调查困难应急方案薄弱；
  • 硬件升级成本高；
  • 需要提前采购大量硬件备灾；
  • 软件、系统批量部署成本高；
  • 资源预算困难。

3. 全面上云

2016 年以后，随着国内公共云的迅速发展，全面上云势不可挡。在此期间，阿里云在技术上取得了许多突破与提升，例如 ECS 的对外发布。世纪联华在 2018~2019 年期间，把自建机房中的各个系统模块逐渐迁移到了公有云，整体架构没有太大改变，因此迁移工作相对顺利。

全面上云的改进和不足：

1）改进

主要有以下三个方面：

  • 不再需要关心网络、操作系统的硬件细节

比如阿里云的 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，防止磁盘坏掉的情况发生。

  • 硬件升级快捷简单

比如用户使用的是 4 核的机器，当发现业务增长迅速需要做硬件升级时，就只需要做一个镜像。比如在夜间做一个磁盘快照，重新申请一台新机器，然后把快照恢复上去，就可以完成一键迁移。对世纪联华来说，这是非常快捷的方式，对开发者来说也是比较好的体验。

  • 机器扩容时间大幅缩短

上面提到的是单机扩容，比如 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，随着业务的发展需要由原来的 2 台机器扩到 8 台机器，这种情况下用户只需去申请机器，然后将镜像扩展到不同的机器上即可。

2）不足

主要有以下六个方面：

  • 资源预算困难

由于无法预估业务遇到大促等活动时所能达到的体量，因此无法准确计算出所需硬件的数量。

  • 水平扩展

水平扩展对研发有较高的要求。比如数据是否要做到无状态，无状态的话水平扩展会比较容易，而如果是有状态，数据可能就需要做缓存，这就会涉及到数据库相关的问题，例如数据过期、一致性等。如果对这些了解不够透彻，做水平扩展就会比较困难。

  • 水位监控

许多开发者在水位监控上处理得并不完善，如果将各个业务系统混在一台机器上，当遇到机器水位较高，想要快速排查问题并及时进行流控、拆分、临时修复等就显得尤为困难。

  • 财务预算困难

与资源预算困难类似。

  • 硬件升级成本高

要做到用户无感无损升级，可能会涉及到连接上的处理与数据库一致性的问题。如果多个模块需要同时升级，还要注意数据结构的兼容问题。

  • 数据库单点故障

许多厂家将数据全部放在一个数据库中，如果处理不妥当可能会造成单点故障。这就要做数据拆分，粗拆的话，需要注意事务和锁相关的问题，效率会大打折扣；细拆的话，做查询和排序时就会比较困难，给业务实现造成一定麻烦。

4. Serverless 的探索和尝试

1）线上不可控业务上的预防

2019 年年中大促时，由于线上业务用户访问不可控，数据量过大，MySQL 单机访问被打爆，导致了存储数据库出现问题，影响到了多个系统，造成了一定的损失。
 
此事件之后，世纪联华就想直接把 MySQL 替换掉，这时我们发现阿里云有一款产品叫“表格存储”，表格存储最大的优点是用户不需要关心访问量和机器数的比例关系。只要访问量扩大，后台会自动扩容增扩机器，满足高并发的数据读取；在数据并发请求降低处于低峰期时，后台就会将机器回收，用户不再需要关心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 网关可以针对不同渠道商做管控发布及流量控制。比如发现微信渠道流量有异常，就可以借助 API 网关进行限流。

另外计算也是一个非常重要的问题，世纪联华经过探索发现阿里云的“函数计算”非常契合我们的业务场景。比如定时抢购、优惠券投放等活动造成巨大的 burst 冲击，当发现计算资源不够的时候再去买机器肯定是来不及的，而函数计算及时扩容的功能就很好地解决了这个问题。另外其数据观测和异常报警功能，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询功能，最终得以成功渡过 2019 年的 双11 大促难关。

2）Serverless 带来的新曙光

  • 快速迭代部署

Serverless 研发效率快、运维效率高、架构解耦。

  • 高并发、高弹性

Serverless 不需要人工扩容和运维管控。

  • 稳定、可靠、安全

Serverless 使抢购活动和大促的整体体验都非常流畅。

  • 数据、运营、成本控制

Serverless 提供了完整的运维观测和报警监控功能，运维工程师可以轻松很多；另外按使用资源计费，资源利用率可达 100%。

5. 函数计算 2.0 及 All in Serverless

  • 曲线图 1：类似 ECS 方案，曲线显示有资源不足和资源浪费的情况。
  • 曲线图 2：机器扩容，有延迟和误差，需要提前操作，它的实时性和伸缩性都比较差。
  • 曲线图 3：函数计算 2.0 预留模式，有预留资源和弹性资源，可以实时扩容。
  • 资源管理层面：人工运维 → 云平台工具运维 → Serverless 免运维，实现完全自动化。
  • 资源利用率：预算采购低利用率 → 有限弹性高利用率 → Serverless 100% 资源利用率。
  • 资源成本：固定成本支出 → 根据资源策略伸缩 → Serverless 根据业务策略适配。

2019 年 双11 过后，世纪联华快速上云，将线上核心业务改造为全 Serverless 架构的中台模式，采用“函数计算+API 网关+OTS”作为计算网络存储核心，弹性支撑日常和大促峰谷所需资源，轻松支撑 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&时间的曲线图，下为调用延迟&时间的曲线图。


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

    • 架构简单
    • 高度耦合
    • 数据同步难
    • 升级困难
    • 无法横向扩容

  • 自建机房

    • 统一维护升级
    • 数据同步统一
    • 系统部署困难
    • 硬件成本高
    • 非业务调查难
    • 临时扩容

  • 全面上云

    • 硬件升级简单
    • 扩容能力提升
    • 备灾能力提升
    • 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
    • 费用免预算
    • 部分延迟较大

  • All in Serverless

    • 解耦
    • 冷启动体验提升
    • 研发效率提升
    • 成本费用下降

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。

2. 业界发展趋势

谁在使用函数计算？

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

本文整理自【Serverless Live 系列直播】1 月 28 日场
直播回看链接：https://developer.aliyun.com/topic/serverless/practices

Serverless 电子书下载

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；
  • 了解业界流行的 Serverless 架构运行原理；
  • 掌握 10 大 Serverless 真实落地案例，活学活用。

下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=1128

原文链接：https://developer.aliyun.com/article/782598?

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