作者：王彬、朱磊、史明伟
得益于互联网的发展，知识的传播有了新的载体，使用在线学习平台的学生规模逐年增长，越来越多学生在线上获取和使用学习资源，其中教育科技企业是比较独特的存在，他们担当的不仅仅是教育者的角色，更是让新技术的创新者和实践者。作为一家在线教育高科技企业，杭州铭师堂成立十余年来一致致力于用“互联网+教育”的科技手段让更多的学生能享有优质的教育，促进他们的全面成长，在不断汇聚优质的全国各地教育资源的同时，杭州铭师堂深度聚焦教学效率的提升，深耕先进技术，促进其在学校教育智能化领域、个性化学习领域广泛应用。
目前网上教学需求的常态化，教师在线审阅作业需求量急剧增大，为了减轻老师的审批工作量，提升教学效率，杭州铭师堂教育基于 Serverless 创造性的开发了学习笔记评优系统, 提升弹性效率，并大幅度降低成本。
01 峰值流量破万后，如何更好处理任务处理的实时性问题？
杭州铭师堂业务涵盖全国 20 多个省份，成立十余年来，杭州铭师堂不断汇聚优质的全国各地教育资源，并展开先进科学技术在学校教育智能化领域、个性化学习领域的应用研究。在教育信息化 2.0 趋势下，公司致力于促进线上教育与线下教育的高度融合，以学校为核心场景，与学校携手共建互联网学习空间，为学校与学生提供学习解决方案，极大促进教学效率的提升。
K8s+ 消息，系统难以处理数据并行度问题
学生做完作业后，会将作业拍照，然后上传到作业批阅系统，后端系统此时会有多个动作：
1. 将作业照片上传到 OSS
2. 将用户作业信息落到数据库
3. 发送一条消息到阿里云消息队列 Kafka
其中第 3 步发送消息到阿里云消息队列 Kafka 后，通过消息队列 Kafka 的 connector 功能，驱动函数计算（简称 FC）进行数据处理。函数计算作为业务的计算平台，承载了所有的处理逻辑，通过图像识别和数据分类算法，自动识别作业的完成情况。
在一年的大多数时间里，业务流量都比较平稳，但在寒暑假时，一般会迎来一年中的高峰，在过去的 2022 年暑假期间，平均每天需要处理 100 多万的作业图片处理，峰值流量更是达到了万级别。
作业图片的处理程序原先部署在 Kubernetes(简称 K8s)，程序通过订阅 Kafka 的 topic，获取数据路径，从 OSS 获取数据进行处理，这一部分涉及到数据并行度的处理，主要存在两方面问题：
1. Kafka 的消费端并发度受限于 topic 的 partition，消费端个数最多只能跟 partition 数齐平，消费端数量超过 Kafka topic partition 数会导致超过 partition 数目的消费端没法订阅数据，也就没有实际的意义；
2. 每个消费端消费到数据之后会将数据发到处理线程处理，处理线程在最好的情况下是可以根据业务流量动态调整，当然更多的线程就需要更多的资源，这又涉及到任务资源的水平扩容和垂直扩容问题。实际实现时杭州铭师堂消费端个数与 topic partition 保持一致，消费线程数经过调优之后保持了固定数量，在绝大多数时间里，程序能够很好的满足数据处理的的实时性要求，但对于高峰期，由于处理能力的限制，还是会经常出现任务积压的情况。
为了能够更好的实现任务处理的实时性要求，杭州铭师堂架构组寻求新的架构，经过对云产品的对比之后，最终选择了阿里云函数计算 FC。
02 兼顾弹性和成本，选定函数计算新方案
通过基于函数计算的新方案，很好的解决了老架构存在的问题，同时，开发迭代速度，运维效率和成本都得到了很大的优化，新老方案对比如下：
通过以上对比可以看出，函数计算对于杭州铭师堂学习笔记评优系统还是非常合适，在解决弹性痛点的同时，资源成本，开发运维效率都得到了一定的提升。
03 杭州铭师堂的 Serverless 落地之路
在技术架构的实施过程中，最初也遇到了一点问题：
Java 冷启动的问题：第一个问题是语言的问题，原来的后端程序采用 Java 微服务框架，整个服务中有多个接口，刚开始直接将整个服务部署到函数计算。由于 Java 程序启动的特性，加上整个服务框架加载的模块和数据较多，导致冷启动时间比较长，触发冷启动时没法很好的满足业务接口响应要求。
对于这个问题，杭州铭师堂开发同学主要做了两个迭代，首先将代码粒度拆细，在函数计算平台部署真正的处理代码，第二步，将 Java 语言的代码替换成 TypeScript。替换成 TypeScript 一是因为开发同学比较熟悉 TypeScript，二是因为 Node.js 启动速度很快。通过这两次迭代，使得函数的弹性效率大大提升，冷启动的情况下也能够达到 50ms 内完成单次请求。
资源利用率问题：第二个问题是资源的利用率，由于把函数逻辑拆分很细，单个请求对 CPU 和 Memory 的需求都很小，微了提高利用率，选择开启函数计算的单实例多并发，通过 PTS 的压测，在并发度和资源上的到了很好的平衡，资源利用率高达 70%+。
超出预期的惊喜：执行时间快和弹性效率高
通过解决这两个问题，整体开发流程顺利，项目上线后也达到不错的效果，在一些小的方面还有超出预期的表现，主要惊喜来自于执行时间快和弹性效率高。
执行时间快：在原来服务部署在 K8s 时，业务高峰期，单个请求响应时间在 100～200ms 左右，放到函数计算后，在高峰期，请求处理时间也能够维持在 50ms 左右，这是大大超出预期的，分析其中的原因主要是函数计算运行资源比较独立，每个实例处理固定的并发上限，超过部分通过弹出新的实例承载，所以高峰期请求脉冲到来时，也不会出现资源争抢。
弹性效率高：之前在架构设计时，很担心函数计算的冷启动问题，因为冷启动涉及到软硬件资源的初始化。但在实际运行表现看，这点担心也是可以忽略的。函数计算后端机器是神龙服务器，单台机器配置很高，单台机器可以切分出很多的运行实例，并且函数计算在镜像拉取，实例热备方面都有优化，运行实例拉起速度非常快，再加上 Node.js 启动速度的优势，在遇到冷启动时，请求也能够在 100ms 以内响应，这一点对于实时业务非常友好。
业务接口上线到函数计算后，很好的解决了之前高峰期的堆积问题，并且通过函数计算内置的监控和日志服务，在出现问题时，可以更好的辅助问题的排查，最重要的一点，通过函数计算的实时弹性，不再需要提前规划资源和部署冗余服务，使得资源成本也有一定降低。
04 为客户带来更多价值，杭州铭师堂继续探索 Serverless
通过这次项目，函数计算在杭州铭师堂内部的应用得到了更大的推广，将高脉冲和高资源要求的接口剥离出原服务，统一放到函数计算平台承载，对内部系统完成了一次 Serverless 架构的升级。
在整体使用过程中，杭州铭师堂架构团队也对函数计算提出了一些不足点：
产品集成割裂：在调用链路中，Kafka 数据通过 Kafka connector 触发函数计算的调用，Kafka 触发器与函数计算的使用界面有点割裂，具体表现为 Kafka 侧的订阅消费情况在 Kafka 控制台显示，函数计算的调用和监控需要跳转到函数计算，当出现问题时，排查问题需要两边控制台跳转，使用体验很不友好。
部署系统对接不够顺滑：杭州铭师堂经过多年发展，内部有成熟的 CICD 系统，中间加入函数计算之后，需要将函数计算纳入到自有的 CICD 系统中，这方面起初采用函数计算的 Open api，后来经过升级采用了 Serverless Devs 工具，虽然对接体验有了一定提升，细节方面还需要继续打磨。
未来，杭州铭师堂将与阿里云函数计算团队一道在集成，体验和技术深度等方面持续深耕，一起探索 Serverless 在实际业务的落地，以科技服务教育，用互联网改变教育，让中国人都有好书读。
开始使用函数计算
函数计算是事件驱动的全托管计算服务。使用函数计算，客户无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算即可准备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。
函数计算主要包含服务、函数、运行环境、触发器、层、应用中心等功能组件，具体产品组件架构图如下所示。
函数计算底层借助阿里云基础设施，如神龙服务器，网络通信，存储，安全组件等，构建安全，可靠，高性能的服务。弹性伸缩，负载均衡，流量控制，租户隔离，容灾等能力采用自研系统，保证了函数计算的计算密度，弹性效率，计费精度等核心竞争力。
函数计算的使用流程如下：
1. 创建函数，编写代码。
2. 将第 1 步中编写好的代码以函数的形式部署到函数计算。
3. 函数计算支持通过触发器快速构建事件驱动架构业务流程的能力。
4. 函数计算支持按请求付费的模式，在函数有调用时，后端会弹出真实的计算资源，当同时有多个请求打到函数计算，函数计算会并发的弹出多个计算实例进行并行处理，每个启动计算实例都会保持一定时间的在线，超过一定时间，系统会回收计算实例。
5. 最终收费时，按照实际函数运行的时间收费。
通过函数计算的平台，客户只需要专注业务代码，面向函数极简编程（可选多种编程语言），通过函数计算提供的 SDK，Serverless Devs 工具，丰富的云产品事件驱动触发器，可以快速构建完整的调用链路。开发者不再需要直面 IaaS 资源和容器资源，通过将云上业务拆分到函数级别，多个函数组成服务，多个服务构建应用，让开发者从小处处着手，快速实现业务落地。
整体调用链路如下：
处理步骤细节：
1. 用户提交作业出发提交流程，将请求打到后端服务。
2. 后端服务将用户提交的作业图片上传到 OSS，并将 OSS 地址作为一条消息发送到 Kafka。
3. 函数计算的 Kafka 触发器实时的感知 Kafka topic，当有新数据到达，实时触发函数处理。
4. 函数计算函数获取到触发请求中的数据，从 OSS 获取数据，并对数据进行处理，将处理结果发回到 Kafka topic。
5. 后端程序订阅 Kafka topic，对处理结果进行存储和下一步的展示。
点击此处，直达函数计算！
