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作者 | 何以然（以燃）

> **導讀**：曾經看上去很美、一直被觀望的 Serverless，現已逐漸進入落地的階段。今年的"十一出行節"，高德在核心業務規模化落地 Serverless，由 Serverless 支撐的業務在流量高峰期的表現十分優秀。傳統應用也能帶來同樣的體驗，那麼 Serverless 的差異化價值又是什麼呢？本文分享高德 Serverless 規模化落地背後的實踐總結。

隨著 Serverless 概念的進一步普及，開發者已經從觀望狀態進入嘗試階段，更多的落地場景也在不斷解鎖。“Serverless 只適合小場景嗎？”、“只能被事件驅動嗎？” 這些早期對 Serverless 的質疑正在逐漸消散，使用者正在更多的核心場景中，開始採用 Serverless 技術達到提效、彈性、成本最佳化等目的。作為地圖應用的領導者，高德為帶給使用者更好的出行體驗，不斷在新技術領域進行探索，在核心業務規模化落地 Serverless，現已取得顯著成效。

2020 年的“十一出行節”期間，高德地圖創造了記錄 ——截止 2020 年 10 月 1 日 13 時 27 分 27 秒，高德地圖當日活躍使用者突破 1 億，比 2019 年 10 月 1 日提前 3 時 41 分達成此記錄。

期間，Serverless 作為其中一個核心技術場景，平穩扛住了流量高峰期的考驗。值得一提的是，由 Serverless 支撐的業務在流量高峰期的表現十分優秀，每分鐘函式呼叫量接近兩百萬次。這再次驗證了 Serverless 基礎技術的價值，進一步擴充了技術場景。

# 業務場景

**自主出行**是高德地圖的核心業務，涉及到使用者出行相關的功能訴求，承載了高德地圖 APP 內最大的使用者流量。下圖為自主出行核心業務中應用 Node FaaS 的部分場景，從左至右依次為：主圖場景頁、路線規劃頁、導航結束頁。

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隨著功能的進一步擴充，高德地圖從導航工具升級為出行服務平臺和生活資訊服務入口，進一步擴充了出行相關的生活資訊服務場景，帶給使用者更全面的使用者體驗。上圖功能為**場景推薦卡片**，旨在根據使用者出行意圖推薦資訊，提升使用者出行體驗。此功能需具備**快速迭代，樣式調整高靈活性**的能力。因此，將卡片樣式模版存放於雲端，透過服務下發的形式渲染至客戶端無疑為最優選擇，可以滿足業務快速靈活迭代的目的。

經過方案評估判斷，此場景型別屬於**無狀態服務**，基於阿里雲 Serverless 成熟的生態，高德最終選擇接入 Node FaaS（阿里雲函式計算）服務能力，出行前端搭建了場景推薦卡片服務。卡片的 **UI 模版獲取、資料請求聚合&邏輯處理、拼接生成 Schema** 的能力均在 FaaS 層得到實現，客戶端根據服務下發的 Schema 直接渲染展示，達到更加**輕便靈活的目標**。

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那麼，Serverless 場景在“十一出行節”峰值場景中的具體表現如何？

> 整體服務成功率均大於 99.99% ，總計 100W+ 次觸發/分鐘，QPS 2W+，各場景的服務平均響應時間均在 60ms 以下，服務穩定性超出預期。

# 業務價值

從對以上業務場景的支撐中，我們可以看出 Serverless 的表現非常優秀。當然你也會問，傳統的應用也能帶來同樣的體驗，那麼 Serverless 的差異化價值又是什麼呢？

## 1. 簡單提效

傳統 BFF（Back-end For Front-end）層應用會隨著時間推移，以及業務需求的增加， 其 BFF 層逐漸變 “富”， 冗餘的程式碼逐漸變多，最後變成開發者的噩夢——“牽一髮而動全身”。隨著人員迭代變化，模組的開發者也會變化，BFF 層就會慢慢變成一個無人知曉，無人敢動的模組。

當 BFF 層轉換成 SFF (Serverless For Front-end) 層之後，會有什麼變化？SFF 的職責會變的單一、零運維、成本更低，這些是 Serverless 本身自帶的能力，而這些能力可以幫助前端進一步釋放生產潛能。開發者不再需要一個富 BFF 層，而只需一個介面或一個 SFF 就可以實現功能，天然解決了“牽一髮而動全身”的問題。如果介面停服或者沒有流量，那麼所用的例項會自動縮零，也就很容易分辨出是哪一個介面函式，後期就可以刪掉此介面的函式，有效提升資源利用率。

高德在 Serverless 應用上非常先進，實現了 FaaS 層與研發體系的完全對接，因此，應用從開發、測試、灰度、上線的全生命週期，到具備流控、彈性、容災等標準化能力，所用的時間較以前縮短了 40%，大大提高了人效。

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## 2. 彈性以及成本

透過流量趨勢資料，我們可以觀察到地圖場景流量特點——高峰與低峰的落差十分明顯。按照傳統應用的資源準備，我們需要根據最高峰的流量進行資源準備，所以到了流量低峰期，多準備的機器會有很多冗餘，這就造成了成本的浪費。

針對以上情況，高德使用了阿里雲函式計算，可以根據流量變化自動擴縮容。然而，提升擴縮容速度的複雜性較大，一直是大企業的專屬，但函式計算可以透過毫秒級別的啟動優勢，將快上快下的擴縮容能力普及給使用者，輕鬆幫助使用者實現了計算資源的彈性利用，並且大大降低了成本。

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## 3. 可觀測性

可觀測性是應用上線診斷平臺的必備屬性，要讓使用者觀察到 RT 變化、資源的使用率、系統應用的全鏈路呼叫，從而快速診斷出系統應用的瓶頸問題。阿里雲函式計算率先與日誌服務、雲監控、tracing 平臺以及函式工作流編排做了完美的融合，使用者只需要配置一次，就可以完完整整的享受到以上這些功能，大大降低了使用者的學習成本，實現了對應用程式的快速診斷。

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Serverless 規模化落地的序幕已經拉開， 更多場景正在各行各業中解鎖。Serverless 在高德的規模化落地，對於業務方來而言，業務迭代更快更靈活了，為業務創新創造了前提條件；對於前端開發者而言，進一步啟用了開發者的生產潛能，提升了極大的能力自信。高德出行業務從 2020 年初的能力試點到“十一出行節”的自主出行核心場景，期間接入了阿里雲函式計算，積累了非常寶貴的雲原生落地經驗，為未來業務整體上雲打下了良好基礎。

**作者簡介**：何以然（以燃）  阿里巴巴前端技術專家，2016 年入職高德地圖，目前負責高德出行業務研發以及 Serverless 相關技術落地

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高德最佳實踐：Serverless 規模化落地有哪些價值？

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