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在这个业务场景中，通过提供一个简单的在线翻译功能，就将全球各地的玩家凝聚到一起，带来前所未有的用户体验。这类简单易用的设计也是《口袋奇兵》在各大应用市场都能屡获高分好评，得到玩家的盛赞的原因之一。

对于江娱互动而言，从 0 到 1 开发一款包含全球几十种语言的实时翻译工具显然是不现实的。好在游戏玩家之间的相互交流往往言简意赅，翻译的结果并不需要 100% 准确就能心领神会，反而对于后台处理的及时性有比较高的要求。像 Google Translator 这样的在线平台已经提供了强大的在线翻译能力，所以只需要将玩家的请求进行简单预处理后，就可以把翻译的工作转发到第三方平台来完成。

这是一个非常简单的功能，但在技术架构的实现上，还是具有一定挑战的。每个时间段同时在线的玩家数量都不是完全均等的，存在明显的波峰波谷，当同时在线的玩家数量比较大的时候，就会产生非常大的聊天量。而且聊天量还不会简单的跟玩家在线数量成正比关系，遇到某些热点事件的时候，会引发全球玩家的热议，需要在线翻译的消息量也会陡增，这就需要一套可弹性伸缩的架构来处理玩家的翻译请求。

最初的架构是通过负载均衡 SLB 和基于 EasySwoole 框架的 PHP 应用集群来实现的。

在这个架构中，通过 PHP 编写的主体应用对玩家的翻译请求进行一系列的预处理，包括符号代码的替换以及敏感内容的过滤等，然后转发到第三方翻译平台获取翻译结果。这是一套非常被广泛采用的拥有高并发处理能力的技术架构，在云计算时代，可以借助于云资源的弹性伸缩特性，使整个集群的吞吐量随着业务量的变化而动态调整。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美之处。

维护工作量大。整套系统的维护工作量涵盖了虚拟机、网络、负载均衡组件、操作系统、应用等多个层面，需要投入大量的时间和精力来保障系统的高可用性与稳定性。举一个最简单的例子，当某个应用实例出现故障的时候，如何第一时间定位故障并尽可能迅速的将其从计算集群中摘除呢？这些都需要再配合完整的监控机制以及故障隔离恢复机制来实现。
弹性伸缩能力滞后。不论是通过定时任务，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，都没有办法基于实际请求量精细化管理，在遇到聊天请求密度大陡增的时候，会面临弹性伸缩能力滞后的问题。即便通过 Kubernetes 以及预留资源池等技术优化，扩容一个新的实例也往往需要几分钟的时间。
资源利用率低。滞后的弹性伸缩能力会导致伸缩策略制定得相对保守，造成资源利用率的下降，最直接的表现是增加了资源成本：

基于阿里云函数计算 FC 的 Serverless 方案有什么优势？

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有没有一种方案能能帮助技术团队专注于业务逻辑的实现，并可以根据玩家的实际请求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方案，用更加“云原生”的思路来解决成本和效率的问题，基于阿里云函数计算 FC 的 Serverless 方案就是这个领域的杰出代表。

函数计算 FC 是事件驱动的全托管计算服务，通过函数计算，开发者无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传，函数计算会为自动准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行业务逻辑，并提供日志查询、性能监控、报警等附加功能，确保系统的稳定运行。

相比传统的应用服务器保持运行状态并对外提供服务的方式，函数计算最大的区别是按需拉起计算资源对任务进行处理，在任务完成以后自动的回收计算资源，这是一种真正符合 Serverless 理念的方案，能最大化的提升资源利用率，减少系统系统维护工作量和使用成本。因为不需要预先申请计算资源，使用者完全不需要考虑容量评估和弹性伸缩的问题，只需要根据资源的实际使用量来进行付费。

Serverless 在游戏领域的落地实战

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对于在线翻译这样的简单业务逻辑实现，从传统架构迁移到 Serverless 架构是轻而易举的事情。江娱互动把每条由玩家发起的翻译请求当成函数计算的一次任务，拉起对应的计算资源进行处理，任务完成之后自动将资源释放。因为江娱互动的技术团队对 Java 语言的熟悉程度最高，在 Serverless 改造过程中换用 Java 语言来实现在线翻译功能，同时也能充分利用 Java 系丰富的生态能力。当然，函数计算并不限制使用特定的开发语言，也不局限于特定的业务逻辑，主流的开发语言都可以非常好的支持。通过 Serverless 化改造后，在线翻译业务的系统架构变得更为简单。

配置了 HTTP 触发器的函数可以直接响应玩家发起的请求，并通过弹性可靠的方式调度相应的计算资源进行处理。由于函数计算的任务分配能够完全匹配前端用户流量的变化，负载均衡 SLB 就不再有用武之地，可以从架构中直接移除。同时，长驻运行的应用集群也不再需要，函数计算平台能够快速拉起大量计算资源并发执行任务，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单语句，减少第三方平台的依赖。这样的架构简化给江娱互动技术团队带来的最大惊喜，是不再需要进行容量规划以及弹性伸缩管理工作，让团队可以集中精力实现业务需求，并在更多的领域实现业务创新。

相比 Node.js 等语言，Java 实例在初始化以及类加载等方面需要消耗的时间会比较长，尽管函数计算 FC 已经通过多种优化实现计算资源毫秒级拉起，但往往一个 Java 程序真正投入运行需要几秒钟的时间，这对于在线翻译这样的延时敏感型业务是一个非常不利的因素。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延迟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，并发处理多达 100 个任务，以此减少平均执行时长，节省费用，并降低冷启动的概率。通过预留实例优化，能够根据函数的负载变化提前分配好计算资源，使系统能够在扩容按量实例时仍然使用预留实例处理请求，从而彻底消除冷启动带来的延时毛刺。

改造后的在线翻译业务采用完全按需使用计算资源的 Serverless 架构，能够充分利用云计算的弹性能力。在成本方面，由于应用不再需要长期运行对外提供服务，可以让云资源的使用量完全匹配实际的业务量的变化，从而实现平均资源利用率的大幅提升。在系统的吞吐量方面，由于函数计算 FC 能够在短时间内迅速调集上万个实例的计算资源，能够在业务高峰期或用户请求突增的情况下支撑海量并发，而且不再需要有容量评估方面的前期工作；在系统维护方面，由于不需要预留计算资源，也不需要对底层的软硬件进行维护，极大地降低了运营成本，让江娱互动的技术团队更专注于复杂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 方案可以帮助江娱互联节省 40% 以上的 IT 成本投入。

另外一个让江娱互动感受到研发效率明显提升的，是函数计算 FC 提供的版本与别名管理功能。版本相当于服务的快照，支持使用者为服务发布一个或多个版本，配合别名机制，可以实现软件开发生命周期持续集成、持续发布，并用最便捷的方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，以减少对于第三方平台的依赖。在 AI 推理领域，依然可以利用 Serverless 架构的优势，通过预先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 技术成功后，江娱互动继续在更多业务领域发掘跟 Serverless 技术相匹配的场景，在 Push 推送服务、内容安全、游戏行为分析等领域都引入了 Serverless 技术。未来，江娱互动将继续基于自身的技术特点不断深入探索 Serverless 架构，在拥抱新技术的同时充分享受到云计算的红利。

最后

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