飞猪基于 Serverless 的云+端实践与思考
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Serverless 的使用规模
一是函数组规模增长一倍以上,Qps 峰值增长 650%。 二是使用 FaaS 开发的人员规模增长 560%,其中前端人员 80% 以上参与到 FaaS 的开发中。 三是影响力的表现,目前不仅飞猪前端都对 Serverless 很熟悉,客户端也有很多人参与到 FaaS 的开发,更重要的是后端和产品同学也知道我们有 Serverless 进行服务开发的能力。
为什么要引入 Serverless
1. 飞猪前端架构的发展
2. 研发模式的演进历程
3. 为什么一定是 Serverless
开发成本高:Node 应用级别的开发对于新手前端还是具备一定的开发成本,之前做过粗略的估计,上手成本至少需要 3 人/日,还不包括后续的性能优化、内存泄漏排查等一系列能力。
运维成本高:Docker、镜像、机器日志查看、域名申请、机器替换等一系列运维能力对于前端来说具备非常高的复杂度,也是注定无法推广的一个重要原因。
机器成本高:前端在使用应用开发时过度偏向于前端架构设计带来的应用离散和机器利用率低的问题,根本原因是前端在用页面开发的思维去做应用开发,导致新建一堆应用占用大量闲置机器。
飞猪云+端的核心落地场景
1. 落地场景总览
2. 云+端场景 - 数据协议处理
3. 云+端场景 - SSR 同构渲染
4. 云+端场景 - 一体化应用
Serverless 研发配套建设
1. 研发态效率
2. 运行时稳定性
未来
中后台和长尾函数 0 - 1 的弹起尝试:这块考虑到一些中后台函数和长尾函数每天可能只有几十个 Uv 够不到 Qps 级别,目前预留 1 核机器的方式仍是有些浪费,考虑在不影响初次请求的情况下尝试 0 到 1 的弹起,做到机器的极致利用率。
飞猪物理网关的替换:目前虽然飞猪 Java 的网关出于维护状态投入较低,但是一旦流量发生变化,网关的稳定性会成为瓶颈,希望能够有 Fc 专门的团队接管流量网关,之前飞猪也是完成了一个线上试点,2021 年 - 2022 年继续推进。
研发态和运行时问题的可观测增强:从 FC 底层容器到函数代码内部再到函数依赖、流量网关,不管是部署出现的问题还是线上的问题,都比较难定位,通常需要拉着 FC、研发平台、Runtime 的同学一块排查,后续希望能推动可观测性的增强,让业务开发能够快速发现问题。
写在最后
作者简介:王恒飞(承荫),飞猪旅行前端技术专家,飞猪 Serverless 引进和实践者,探索和推动云+端的研发模式。
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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; 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。
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