深耕零售，沒有比中國更好的地方，也沒有比現(xiàn)在更好的時間。1996 年，國際零售巨頭沃爾瑪進入中國，在深圳開設了第一家山姆會員商店。25 年后的今天，山姆會員商店擁有 數(shù)百萬付費會員，成為 國內遙遙領先的會員制商店。

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當位于深圳的山姆會員商店連續(xù) 10 余年成為沃爾瑪全球銷售第一的門店，沃爾瑪又一次亮出了優(yōu)秀的業(yè)績。為什么能夠在極度競爭的中國零售市場保持強勁增長?2020 年全球零售行業(yè)調研報告作出了如下總結：在沃爾瑪，各種各樣的先進技術被廣泛應用以提高工作效率。沃爾瑪?shù)墓芾碚哒J為，先進的科技在零售市場將有助于沃爾瑪贏得競爭 。

01. 「顧客至上，服務第一」騰訊云 Serverless 解決方案

顧客至上是零售行業(yè)的服務宗旨。但是消費者對購物體驗的要求越來越高，業(yè)務迭代速度越來越快。山姆會員商店要保持前瞻性，線上銷售渠道必須快速迭代創(chuàng)新，不斷為消費者創(chuàng)造新的購物體驗。

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難點1 ：應用發(fā)布頻率高

山姆會員商店業(yè)務迭代快、應用發(fā)布頻率高，基本保持在一周一迭代。

難點2：保障用戶最佳體驗

版本升級的基本要求是：對用戶無感知，在升級過程中應用的無損發(fā)布。

難點3: 資源消耗大

零售行業(yè)線上流量巨大，一個應用可能需要上千臺服務器，采用藍綠部署時，如果在線上發(fā)布，需要再備份一千臺服務器，對資源消耗造成極大的損失。

典型的開發(fā)流程從開發(fā)測試到集成測試，到預發(fā)測試，再到發(fā)布上線，每個研發(fā)階段都有對應的環(huán)境做支撐，而每個環(huán)境都會消耗資源和成本，來保持服務在線。傳統(tǒng)的版本灰度發(fā)布模式面臨環(huán)境多、資源消耗多、成本高等困境。

騰訊云山姆會員商店項目負責人李逸期在智慧零售深耕多年，從 0 到 1 搭建了山姆會員商店 APP 的技術架構。秉承沃爾瑪公司用科技助力市場的戰(zhàn)略，李逸期對以賦能業(yè)務為目標的技術創(chuàng)新，保持著極致化的追求。多種方案對比后，山姆會員商店選擇了騰訊云云函數(shù) SCF ( Serverless Cloud Function ) 默認別名灰度發(fā)布策略。

云函數(shù) SCF 默認別名灰度發(fā)布

默認別名是配置云函數(shù)的 $default(默認流量)別名，別名中固定有 2 個云函數(shù)版本：一個為 $latest 版本，一個為最后一次函數(shù)發(fā)布的版本。部署時配置的 traffic 參數(shù)為 $latest 版本流量占比，默認另一部分流量切到當前云函數(shù)最后一次發(fā)布的版本。

每次上線一個新功能，執(zhí)行 sls deploy 會部署到 $latest 版本上。版本發(fā)布時先切部分流量在 $latest 版本上進行觀察，穩(wěn)定后逐步將流量切到 $latest 版本。當流量切到 100% 時，固化當前版本，并將流量全部切到固化后的版本。

優(yōu)勢 1 ：風險控制保障用戶體驗

首先，控制變更的風險，一旦發(fā)現(xiàn)新版本有異常，隨時可以調整流量比例進行回滾;其次，客戶端和云函數(shù)一起進行灰度，即使需要做一些破壞性變更，例如協(xié)議變更時，也不用擔心線上版本是否兼容新的協(xié)議。

優(yōu)勢 2 ：快速驗證適應高頻迭代

Serverless 模式下，環(huán)境隔離、可直接發(fā)布，提升高頻部署時的研發(fā)效率，適合做產品特性的快速驗證。

優(yōu)勢 3 ：彈性擴縮容節(jié)約成本

Serverless 在沒有訪問量時自動縮容，可以極大節(jié)約部署多環(huán)境的成本。

當遇到更加復雜的版本發(fā)布策略時，云函數(shù)自定義別名可以提供更靈活的版本切換方式。自定義別名的配置方式相對于默認別名更復雜，適用于對灰度發(fā)布能力要求較高的業(yè)務場景。

02.零售電商場景中 Serverless 應用

1. 電商大促等波峰波谷型業(yè)務

每年雙 11、618 等電商大促期間，零售行業(yè)線上渠道面臨歷史級別的流量挑戰(zhàn)，中大型電商平臺的峰值調用量可達上千萬/分鐘，面臨高于日常 10-20 倍的流量壓力。日常運營活動中，例如精品秒殺、限時搶購等，電商平臺也同樣面臨大流量高并發(fā)、波峰波谷用戶流量明顯分化的典型場景。云函數(shù) SCF 提供彈性、可擴展的基礎設施和護航服務，幫助電商客戶把握業(yè)務增長的機遇，從容應對挑戰(zhàn)。

瞬時冷啟動

云函數(shù) SCF 底層采用自研的輕量級虛擬化技術，Micro Vm 啟動時間短至 90 毫秒，函數(shù) 冷啟動減低至 200 毫秒，并且支持上萬臺計算節(jié)點同時擴容。

實時擴縮容

基于函數(shù)請求實時計算的模式，動態(tài)的擴縮函數(shù)實例，優(yōu)化函數(shù)冷啟動的體驗問題，以及控制函數(shù)計算的資源成本 。

預置并發(fā)

在秒殺、搶購等場景中，瞬間需要海量的計算資源。云函數(shù)預置并發(fā)，可支持并發(fā)實例按配置預先啟動，提前“預熱”函數(shù)，為業(yè)務高峰提前準備計算資源，消除冷啟動、降低運行環(huán)境初始化及業(yè)務代碼初始化引起的耗時。

2. 電商直播等 CPU 密集型業(yè)務

直播帶貨已成為線上零售平臺的標配功能。電商直播中，需要專業(yè)、穩(wěn)定的直播推流、轉碼、分發(fā)、播放等服務，滿足超低延遲、超高畫質、超大并發(fā)訪問量的要求。在直播結束后，通常需要對回播視頻進行處理，例如音視頻轉碼混流、回播視頻二次分發(fā)和存儲等。相較于自建轉碼服務器，云函數(shù) SCF 無需考慮轉碼服務器閑置時間的利用效率、以及服務器運維等問題。

平滑遷移快速上線

支持用戶自定義配置 FFmpeg 命令參數(shù)、以及部署自建 FFmpeg，轉碼方式靈活，也可以便捷地從物理機、云主機或容器中移植到云函數(shù)。

解決算力瓶頸

大規(guī)格實例最高支持 128GB/64C 進行 4K 高清視頻轉碼，結合資源彈性伸縮能力，有效保證轉碼效率。

按量計費成本優(yōu)勢

視頻轉碼是高運算負荷的 CPU 密集型業(yè)務，需要對輸入的視頻流進行全解碼、視頻過濾/圖像處理、并對輸出格式進行全編碼。云函數(shù)的1毫秒粒度按用量計費，擁有顯著的成本優(yōu)勢。

3. 智能圖片處理等事件驅動型業(yè)務

在電商平臺上，每天都會有大量商品圖片的查詢請求和更新請求。高峰情況下，每天有千萬級甚至億級的圖片處理需求。傳統(tǒng)方案需要搭建一個在線服務器并部署 Web 應用來進行圖片處理，程序按照一定規(guī)則定時觸發(fā)事件。

在傳統(tǒng)方案中，主要有三個困擾：

1. 沒有請求時，空置率較高;
2. 需要專門維護一套運行處理代碼;
3. 需要考慮并發(fā)和定時器的執(zhí)行方法，來保障圖片處理的及時性。

而在 Serverless 架構中，云函數(shù) SCF 提供圖片裁剪、增加水印等多種處理能力，滿足電商業(yè)務的圖片處理訴求。同時針對圖片處理、存儲的高可用要求，可以支持對象存儲的跨區(qū)域高可用部署。

用戶僅需要在云函數(shù) SCF 上設置觸發(fā)器 + 函數(shù)，當用戶把圖片上傳到對象存儲中，將會觸發(fā)函數(shù)代碼進行圖片處理，并把圖片轉移到新的存儲桶中。整個過程，不需要搭建 Web 服務器，無需編寫觸發(fā)條件，也無需關注業(yè)務運維。

“中國市場是充滿競爭的，但機遇也是巨大的。我們將持續(xù)保持技術的驅動力和領先性，以更高的質量和更快的速度完成一次次的產品迭代，保障每一天的消費者體驗。”—— Jason Wang ，沃爾瑪中國 技術總監(jiān)