Spring Boot Serverless 实战系列“架构篇”| 光速入门函数计算
mhr18 2024-12-14 11:11 22 浏览 0 评论
Spring Boot 是基于 Java Spring 框架的套件,它预装了 Spring 一系列的组件,开发者只需要很少的配置即可创建独立运行的应用程序。
在云原生体系中,有大量的平台都可以运行 Spring Boot 应用,例如虚拟机、容器等。但其中最有吸引力的,是以 Serverless 的方式运行 Spring Boot 应用。我将通过《Spring Boot Serverless 实战》系列文章,从架构,部署,监控、性能、安全等 5 个篇章来分析 Serverless 平台运行 SpringBoot 应用的优劣。
为了让分析更有代表性,我选择了 Github 上 star 数超过 50k 的电商应用 Mall 作为示例。这是该系列文章的第一篇,本文会从架构角度对 Spring Boot 应用的 Serverless 化进行分析。
Mall 架构简介
Mall 是一套电商系统,包括前台商城系统及后台管理系统,基于 Spring Boot + MyBatis 实现。前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。
Mall 的架构如下图所示,分为网关层,应用层,数据存储层。请求首先通过网关到达 Spring Boot 应用服务。网关实现负载均衡,流量控制等功能。应用层包含 3 个 Spring Boot 应用和1个前端应用:
- mall-admin:后台商城管理系统
- mall-portal:前台商城系统
- mall-search:于Elasticsearch的商品搜索系统
- Mall-admin-web:mall-admin 的前端展示,基于 Vue+Element 实现
Mall 使用了 MySQL,Redis,MongoDB,ElaisticSearch 等多种数据库。主要业务数据存储在 MySQL,缓存数据存储在 Redis,用户行为分析数据存储在 MongoDB,搜索数据存储在 ElasticSearch 中。Spring Boot 应用服务间使用 RabbitMQ 实现异步通信。
Serverless 计算平台 - 函数计算简介
函数计算(Function Compute)是目前国内唯一入选 Forrester 领导者现象的 Faas 产品,是一项事件驱动的全托管 Serverless 计算服务。开发者无需管理服务器等基础设施,用户在上传好代码包或者容器镜像后,函数计算会自动准备好计算资源,并且以弹性、可靠的方式运行代码。
函数计算的产品优势总结为:
- 高效免运维:聚焦业务逻辑开发,无需关心服务器购买、自动伸缩等运维操作
- 弹性高可用:预留实例系统不自动回收,可长驻不销毁,消除冷启动带来的延时毛刺
- 按需低成本:按量付费模型按实际使用计算资源计费、资源利用率高
- 稳定高可靠:函数计算分布式集群化部署,支持多可用区
函数计算提供全面的可观测和问题诊断能力,但是其最突出的特点还是内置了网关层能力,能够实现缩容到 0,快速的自动伸缩。
函数计算的这些特点,使其很适合 Spring Boot 这类 Web 应用。使用函数计算,开发者只需要专注于 SpringBoot 应用逻辑的实现,而不再费心应用运行环境的搭建、部署、监控等无差别的工作。
Mall 应用 Serverless 架构纵览
Mall 是一个非常标准的 3 层架构 Web 应用,改造为 Serverless 架构非常容易,架构如下所示。由于函数计算内置了网关服务,自动拉起实例运行应用,因此开发者只需要上传应用代码即可。
应用实例在函数计算平台上运行,能够自由的访问其他服务,因此和 MySQL,Redis,RabbitMQ 等服务的访问方式相同。
函数计算内置了日志收集和展示能力。开发者为函数计算指定阿里云日志服务的 LogStore,打到标准输出的日志会自动收集到日志服务查询、展示。开发者也可将日志投递到自己的日志处理系统中,但需要做一些额外的配置。在本次示例中(见文末阿里云日志服务网址),我们会采用阿里云日志服务来处理应用日志。
函数计算也提供了一系列工具,帮助开发者通过 Jenkins CICD 工具发布应用。我们将在后续的文章中进一步展示。
在函数计算平台上运行 Spring Boot
在演示阿里云函数计算平台上运行 Web 应用前,先为大家介绍以下几个概念:
服务
函数计算的服务资源对应微服务。一个服务下可以创建多个函数,这些函数共享服务级别的配置,包括日志、权限、VPC 网络访问配置等等。一般来说,开发者根据业务场景设计微服务架构,为每一个微服务创建函数计算的服务。然后再根据需求,将微服务变为更细粒度的函数。比如有些逻辑是计算密集型的,可以将它拆分为另一个函数,配置不同的实例规格,既满足性能要求,又优化了成本。按照微服务的理念,一个服务下的函数个数不宜太多。
函数
函数是运行开发者代码的基本单位。函数的粒度可以很细,比如对应 1 个 API,也可以较粗,对应一组 API。不同的函数配置不同的实例规格。函数计算提供了各种语言的运行时,也提供 custom runtime/custom container 和语言无关的运行时。如果只是用函数计算实现片段代码,可以使用相关语言的运行时。在我们的场景下,因为要无缝迁移 SpringBoot 应用,我们会选择 custom container 运行时。Mall 项目已经支持了将 Mall 应用自动打包为容器镜像,因此只需要将镜像上传至阿里云容器镜像仓库,并在函数上指定相关信息即可。
HTTP 触发器
为函数配置 HTTP 触发器后,函数可通过 HTTP 请求的方式调用。函数计算配套的 Serverless Devs 工具会为 HTTP 触发器生成测试域名,开发者可以方便的调试和运行 Web 应用。
至此,阅读本篇后,相信大家已经对 Mall 应用架构以及 Serverless 平台已经有了一个基本的了解。下周同一时间,我们将在下一篇的《 Spring Boot on FC - 部署篇》中为各位详解如何将 Mall 应用部署到函数计算平台上。
相关链接
1)SpringBoot:https://spring.io/projects/spring-boot
2)Mall:https://github.com/macrozheng/mall
3)函数计算:https://help.aliyun.com/product/50980.html
4)阿里云日志服务:https://help.aliyun.com/product/28958.html
5)服务:https://help.aliyun.com/document_detail/74925.htm
6)函数:https://help.aliyun.com/document_detail/52077.html
7)HTTP触发器概述:https://help.aliyun.com/document_detail/71229.html
8)Serverless Devs:http://www.serverless-devs.com/
作者:西流(阿里云函数计算专家)
原文链接:https://developer.aliyun.com/article/836014?utm_content=g_1000313790
本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。
相关推荐
- 软考架构师-案例分析之Redis(软考架构师真题)
-
软考架构师考试中,Redis的知识考了很多回,从最近几年来看,案例分析经常考,有的时候单独考,有的时候和其他知识点一起考。Redis过往的考试中,考过的知识如下:1、Redis特点,涉及数据类型、持久...
- 揭秘:视频播放网站如何精准记录用户观看进度
-
在互联网蓬勃发展的当下,视频内容已毫无争议地成为人们获取信息、享受娱乐休闲时光的核心方式。据权威数据统计,全球每天有数十亿小时的视频被观看,视频流量在网络总流量中的占比逐年攀升,预计在未来几年内将超过...
- 量子级一致性!Flink+Redis全局状态管理
-
百万级实时计算任务如何实现亚毫秒级状态访问?本文揭秘Flink+Redis的量子纠缠态状态管理方案,将状态延迟降至0.3ms。引子:实时风控系统的量子跃迁//传统Flink状态管理(基于RocksD...
- 在 Mac 上运行 Redis 的 Docker 容器
-
在Mac上运行Redis的Docker容器,你可以按以下步骤操作,非常简单高效:一、前提要求已安装DockerDesktopforMac可通过终端验证Docker是否可用:d...
- 从 0 到 1:使用 Nginx + Lua 打造高性能 Web 网关
-
在大规模分布式架构中,Web网关扮演着重要角色,负责请求转发、负载均衡、限流、认证等功能。而Nginx+Lua结合可以提供:o高性能:Nginx是目前最流行的高性能Web服务器o动...
- 外贸独立站缓存设置黑科技:用错Redis比没缓存更致命
-
上周帮一个杭州卖家排查网站崩溃问题,发现这老铁把Redis缓存设置成128MB还开着持久化,服务器内存直接炸得比春节红包还彻底——"你这哪是缓存啊,根本是DDoS攻击自己!"最近Clo...
- Spring Boot3 整合 Redis,这些缓存注解你真的会用吗?
-
你在开发SpringBoot3项目时,有没有遇到过这样的困扰?随着项目功能不断增加,数据量逐渐庞大,接口响应速度变得越来越慢,用户体验直线下降。好不容易找到优化方向——引入Redis缓存...
- MySQL处理并发访问和高负载的关键技术和策略
-
MySQL处理并发访问和高负载的关键技术和策略主要包括以下几个方面:一、硬件优化1.CPU:提升CPU处理能力可以明显改善并发处理性能。根据数据库负载,考虑使用更多的CPU核心。2.内存:增加内存可以...
- druid解决高并发的数据库(druid多数据源配置 spring boot)
-
处理高并发的时候可以解决我们java一个核心问题java核心问题就是并发问题解决并发一个是redis一个是线程池的方式现在出来是个druid好像现在解决高并发的方式进行更换数据库的方式操作场景插入频繁...
- 高并发方案最全详解(8大常见方案)
-
关注△mikechen△,十余年BAT架构经验倾囊相授!大家好,我是mikechen睿哥。高并发是大型架构的核心,下面我重点来详解常见8大高并发方案@mikechen文章来源:mikechen.cc分...
- MySQL如何处理并发访问和高负载?(mysql如何处理并发访问和高负载访问)
-
MySQL在处理并发访问和高负载方面,采取了一系列关键技术和策略,以确保数据库系统在面对不断增长的并发需求时维持高效和稳定的性能。以下是对这些技术和策略的详细阐述,旨在全面解析MySQL如何处理并发访...
- Redis高可用集群详解(redis高可用方案以及优缺点)
-
Redis集群与哨兵架构对比Redis哨兵架构在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具监控master节点状态,如果master节点异常,则会做主从切换,将某一台sla...
- MCP协议重大升级!Spring AI联合阿里Higress,性能提升300%
-
引言:一场颠覆AI通信的技术革命2025年3月,MCP(ModelContextProtocol)协议迎来里程碑式升级——StreamableHTTP正式取代HTTP+SSE成为默认传输层。这一...
- 阿里三面被挂,幸获内推,历经5轮终于拿到口碑offer
-
作者:Java程序猿阿谷来源:https://www.jianshu.com/p/1c8271f03aa5每一个互联网人心中都有一个大厂梦,百度、阿里巴巴、腾讯是很多互联网人梦寐以求的地方,而我也不例...
- 来瞧瞧阿里一面都面些什么(笔试+机试)
-
絮叨说实话,能有机会面一下阿里对我来说帮助确实有蛮多,至少让我知道了自己的不足在哪,都说面试造火箭,上班拧螺丝。但就算是如此,为了生存,你也只有不停的学习,唯有光头,才能更强。哈哈起因2月28日在Bo...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- oracle位图索引 (74)
- oracle批量插入数据 (65)
- oracle事务隔离级别 (59)
- oracle主从同步 (56)
- oracle 乐观锁 (53)
- redis 命令 (83)
- php redis (97)
- redis 存储 (67)
- redis 锁 (74)
- 启动 redis (73)
- redis 时间 (60)
- redis 删除 (69)
- redis内存 (64)
- redis并发 (53)
- redis 主从 (71)
- redis同步 (53)
- redis结构 (53)
- redis 订阅 (54)
- redis 登录 (62)
- redis 面试 (58)
- redis问题 (54)
- 阿里 redis (67)
- redis的缓存 (57)
- lua redis (59)
- redis 连接池 (61)