简介: 本文将通过剖析一个个具体的场景案例,以期望给相关的游戏开发同学带来共鸣,同时也希望能给非游戏行业的同学带来一些启发。

一、前言

1. 游戏客户上云关注点

游戏行业是一个富有创意又竞争激烈的市场,被称为第九艺术。游戏客户上云主要关注以下 4 个方面:

  • 快速迭代,全球部署

快速迭代是游戏行业的通用需求,包括开发效率、运维效率、架构解耦;同时游戏可能也会出海,所以也需要海外部署或全球部署战略。

  • 高并发、高弹性

每个游戏上线时都会经历新开服、运营拉新等阶段,游戏本身也有日常峰谷,再加上偶尔的活动运营,也会产生峰值,因此在游戏行业高并发高弹性也是一个通用需求。

  • 稳定、可靠、安全

要保证游戏的公平性和用户的玩家体验,防止作弊,所以需要保证游戏的稳定可靠与安全。

  • 数据、运维、成本控制

游戏上线后,通过日志收集数据对用户行为进行分析,根据分析结果针对不同的玩家实施不同的运维策略,将运营重点放在中间的摇摆玩家上,从而做到精准定位、控制成本。

2. 认识函数计算

下文将要介绍的案例主要与函数计算相关,因此在此先对阿里云 Serverless 产品——函数计算做一下简单介绍。

函数计算:只需要专注业务代码,面向函数极简编程(各种编程语言),丰富的云产品间集成与事件驱动方式提供端到端解决方案。

  • 专注业务代码

如上图所示,对于游戏开发者来说,使用函数计算,就只需要选择一个你最擅长的代码,编写这段代码,上传到计算平台,就可以完成开发任务。之后可以通过 API/SDK 调用这个函数,也可以通过云产品事件源去触发函数。

上图是一个简单的例子,用 Java 函数写一个“Hello World”,把它设置成 Java8 的执行环境,256MB 的内存,设置完上传到函数计算,开发任务就完成了,之后主动调用函数即可,无需关注任何基础设施。

这里单独介绍一下“云产品事件源触发函数”。除了主动触发函数,还可以用云产品来触发。比如使用阿里云的对象存储 OSS,上传一个 zip 包到 OSS Bucket 的某个目录,希望上传之后可以自动触发一个函数,然后这个函数可以把 zip 包自动进行解压,云产品事件源触发就可以实现这种效果。另外还有其他很多事件源,比如日志的事件源、 MNS 消息事件源、定时触发事件源等。

  • 100< 代码量

面向函数极简编程,只需要关注核心代码。还支持各种编程语言,对开发者非常友好,开发者可以选一个自己最擅长的语言,写完后上传到函数计算即可。

  • 100ms 极致弹性

如果触发函数,同时过来 10 个、 100 个、1000 个甚至 1 万个请求都不用担心,函数计算会百毫秒级弹出执行环境,每个执行环境去执行函数逻辑代码,再把函数执行的结果返回,帮助在线业务应对各种突发流量。

  • 100% 资源利用率

在计费方面,函数计算是按执行环境的内存和执行时间计费,计费粒度可达毫秒级,只为请求产生的资源消耗买单,资源利用率达 100%,降低成本。

二、Serverless 游戏场景实践案例

1. 高弹性战斗结算业务

战斗结算是强 CPU 密集型,结算系统每日需要大量的计算力,尤其是开服或者活动期间突然涌入的大量玩家,导致需要的计算量瞬间几倍增长,同时需要结算系统保持稳定的延时来保证玩家的用户体验。

以 SLG 游戏或者回合制游戏场景为例,一场战斗结束后,为了用户体验,客户端需要先行结算,展示这一回合的结果,比如打赢了弹出胜利动画,打输了弹出失败动画。如果纯粹依赖客户端,很可能会出现客户端作弊的情况(比如作弊器),所以最后的结算肯定还是由服务器做结算。

随着游戏策划团队想法的增加,游戏越来越复杂,比如 buff、debuff、暴击等等。随着游戏越来越好玩,结算系统会越来越复杂,游戏进程很可能会出现卡顿现象,而最好的解决方案就是把战斗结算这一 CPU 密集型的逻辑抽离出来。这一方案也尤其适用于新开服、活动期间以及每日有日常峰谷的情况等。

如上图,当客户把战斗结算迁移到函数计算上后,明显可以看到, 即使 TPS 在日常峰谷呈 90° 直线上升,但是 Latency 延时仍然基本稳定在 200~300 毫秒之间,,充分保证了用户的玩家体验。

在这个场景中,函数计算的核心价值是:

  • 弹性高可用:百毫秒级伸缩扩容,无需预留任何资源。
  • CI/CD 和版本灰度能力:每当游戏策划有新想法时,战斗结算函数必然会更新,可以通过直接给这个函数设置版本和别名,从而非常安全地灰度到下一个版本的战斗结算函数。

这是游戏场景里非常经典的例子,将 CPU 密集型的逻辑抽离出来放到函数计算上,在不影响 Game server 的服务器的同时,又具备了百毫秒伸缩扩容的能力,保证了玩家用户体验。

2. Serverless 实现超大规模游戏营销

游戏厂商与广告商联合投放大量互联网广告,该业务场景无法准确预估运营流量,高并发、高弹性的后台服务对业务结果至关重要。且大量的营销数据和原始日志需要进行离线分析,驱动运营策略升级。

游戏厂商的需求是:第一,游戏需要大规模营销,波峰波谷无法预估;第二,游戏需要快速上线,对开发效率要求较高。

解决方案如上图,将函数埋点到网页里面,点击时自动触发这个函数,函数再把点击传过来的用户消息持久化到 kafka。这一步函数 TPS 非常高,预估是几万或者十万级别。第二步,通过 kafka connector 把消息持久化以后,connector 可以有 batch 操作,比如把 50 次点击的数据 batch 成 1 个再发给另外一个函数,相当于后面的这个函数变成了 1/50 的调用量,另外这个函数是异步触发,加上 batch 操作,起到削峰填谷的作用,因为只需要把消息写入到数据库就可以完成任务,只要不丢数据就好。同时这个函数打印的日志也可以用 SLS 进行分析或者写入数据库 RDS/ADP 进行玩家画像的分析。

客户压测数据如下图所示,第一个函数 TPS 上升到十几万,第二个削峰填谷后变成不到 3 万。

在这个场景中,函数计算的核心价值是:

  • 事件驱动,解耦架构难点;
  • 弹性高可用,削峰填谷;
  • 快速开发上线,1 天完成开发和压测。

3. Serverless 实现安卓游戏 APK 包按渠道分发

UC 的游戏分发平台的游戏 APK 包需要根据实时请求中的参数获取渠道号,并将渠道号写入 APK 文件固定位置, UC 有每天有大量的且不同渠道的下载请求,能实时让用户断点下载指定渠道的 APK 游戏包。

以阿里内部 UC 游戏分发平台为例,在对象存储里面放了一个原始包,其他包在文件固定位置加一些东西就可以。但是 UC 渠道每天有不同的下载请求,通过 Channel=UC/小米/华为到 CDN,CDN 直接回源到函数计算, 比如在函数计算看到回源是小米,从 OSS 拿到原始包把小米渠道信息写进去,再把这个包直接返还给 CDN, 其他渠道包同理, 只要被下载过一次,都被缓存到 CDN。

这个案例中,函数计算的核心价值是:

  • CDN 直接回源到弹性高可用的函数计算服务(FC);
  • 降低成本,按需付费。客户不需要为峰值预留计算资源,流量单价降价 40%。

4. Serverless 实现快速多渠道游戏打包

在发行游戏之前,通常会针对不同的发行渠道,将游戏母包和不同的渠道资料包构建成渠道包。在这个构建过程中,如果使用手工方式,存在易出错、效率低、高成本的痛点。

  • 效率低:针对不同的渠道去打包,传统的做法是固定买几台打包机,打包机可能大部分时间浪费,每周就打几次;
  • 高成本:渠道越接越多,打包机只有几台,想查看渠道包情况,可能需要打一晚上第二天才能看到。随着渠道越增越多,打包机也需要不断增加,闲置成本也越来越高;
  • 易出错:如何给打包机分配任务,调度系统需要自己开发,如果打包机出现了异常,需要自己去解决打包机的问题。

这个场景下,引入 Serverless 工作流,如下图所示:

工作流定义:第一步,把母包从 OSS 上下载下来;第二步,并行去打包这些包,每个渠道包有一个并行的任务;第三步,打包完以后,进行后处理。

在这个场景下,函数计算的核心价值是:

  • 任务自动化:事件一键触发、自动运行,工作流完整跟踪记录整个打包流程,提高打包成功率;
  • 打包并行化:多个渠道包构建过程并行,提高打包效率,同时支持配置模板化;
  • 低成本: 按量付费,计算资源利用率高。

5. Serverless 实现游戏服务快速全球部署

阿里云作为国内第一家与 Terraform 集成的云厂商,生态支持较完整(Serverless 重度依赖云服务,中国支持较完整)。由于游戏不可能使用很多其他的云服务,而使用 Terraform 可以实现快速多云部署。

6. 实践案例总结

  • CPU 密集接口战斗结算;社交类游戏中,游戏内截图、游戏直播视频在线截图、离线转码等;聊天敏感词检测过滤,聊天翻译;排行榜等。
  • 游戏活动运营激活码生成、消耗等一些封测运营活动;游戏打包发行、广告买量、活动页、运营平台等业务平台。
  • 用户基本业务数据处理

三、阿里云函数计算现状

1. 函数计算是国内企业 Serverless 架构落地、业务创新的首选产品

2020 年中国云原生用户调查报告,阿里云 Serverless 用户占比是 66%。CNCF 2019 年中国云原生报告中显示,函数计算是国内企业 Serverless 架构落地和业务创新的首选产品。

2. 阿里云函数计算产品全景

函数计算是国内生态最完整、功能最丰富的 Serverless 产品,开发者一步上云、一键 Serverless 化将成为现实。

图:阿里云函数计算产品全景

  • 系统层面:支持了各种语言,开发者可以选一个自己最喜欢的语言,同时也支持了容器镜像,拥抱容器生态;
  • 实例类型:默认选择百毫秒弹性实例,也可以选择性能实例(比如强 CPU 密集型的音视频转码);
  • 触发层:可以 API Gateway 或者 SDK 直接触发,也可以用 Kafka、OSS、CDN 等事件源触发;
  • 工具层:有全新的 Serverless-Tool、Fun、开发者框架等等;
  • 可观测性:包括日志、监控、 Metrics、告警、Tracing 等;
  • 应用中心:有非常好的落地案例,可以快速体验经典案例。

作者:罗松(西流)

原文链接

本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载

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