对Serverless架构的一点体验和思考-低调大师

对Serverless架构的一点体验和思考

2017-08-06 611

发端

云计算机经过这么多年的发展，逐渐进化到用户仅需关注业务和所需的资源。通过Swarm、K8S这些编排工具，容器服务让开发者的体验达到很完美的境界。我曾经觉得Docker可以替代虚机，用户只要关注自己的计算和需要的资源就行，不需要操心到机器这一层。但是因为Docker对资源的隔离不够好，各大云厂商的做法还是一个Docker对应一台虚机，不仅成本高，给用户暴露虚机也多余了。

用户为什么需要关注业务运行所需要的CPU、内存、网络情况？还有没有更好的解决方案？Serverless架构应运而生，让人们不再操心运行所需的资源，只需关注自己的业务逻辑，并且为实际消耗的资源付费。可以说，随着Serverless架构的兴起，真正的云计算时代才算到来了。

容器在开发模式方面并没有提出新的想法，大家还是在用传统的那一套开发模式，需要写一个大而全的后端服务

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使用PostgreSQL_Notify实现多实例缓存同步

Parallel与Hierarchy是架构设计的两大法宝，缓存是Hierarchy在IO领域的体现。单线程场景下缓存机制的实现可以简单到不可思议，但很难想象成熟的应用会只有一个实例。在使用缓存的同时引入并发，就不得不考虑一个问题：如何保证每个实例的缓存与底层数据副本的数据一致性。分布式系统受到CAP定理的约束，分区一致性P是一般来说是不允许牺牲的，不可能让两个实例对同样的请求却给出不同的结果。用缓存是为了更好的性能，所以如果还要追求可用性A，就一定会牺牲C。我们能做的，就是通过巧妙设计让AP系统的一致性损失最小化。传统方法最简单粗暴的办法就是定时重新拉取，例如每个整点，所有应用一起去数据库拉取一次最新版本的数据。很多应用都是这么做的。当然问题也很多：拉的间隔长了，变更不能及时应用，用户体验差；拉的频繁了，IO压力大。而且实例数目和

2017-08-07

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2017-08-07

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