我们先从一个需求入手：需要实现一个游戏好友系统。
比较常规的做法：
（为了更清晰讲述，这里屏蔽了一些模块细节：比如接入层、服务器框架、储存读写分离、分表、分桶、集群模式等，也未考虑异地互备与大陆外数据等细节）
简单的名词解释：
- GameServer：用来接收、处理客户端常规请求的模块（根据游戏是否分区部署策略会有所不同，这里简化成单分区）；
- FriendServer：用来处理所有和好友相关内容的模块，可以多进程部署进行负载均衡；
- RoleBaseInfo：用来储存用户简要信息；（这里可以简单理解成需要在好友列表上展示的信息）
那么整个处理流程如下：请求从GameServer转发至FriendServer，FriendServer根据好友列表信息拉取对应好友的RoleBaseInfo返回至客户端显示。
将来会引发的问题：
随着用户的增多，每次请求通过FriendServer去DB实时拉取系统整体负载会加大。
解决方案：所以为了成本考虑增加缓存，牺牲一定的实时性，空间换时间的策略。
新流程接入了缓存机制会把好友数据做缓存，分钟级定期更新（缓存也可以放GameServer，可以减少内网带宽消耗，但是造成模块边界模糊）。
将来会引发的问题：
好友有部分数据对实时性状态很高，比如当前状态（在线，离线，当前在干什么），这部分数据更新延迟很高是不能接受的。
解决方案：将RoleBaseInfo里面的状态数据做拆分，将这部分实时性要求高的数据单独处理。
- RoleStatusInfo：用来存储用户当前状态的数据；
那么流程会变成，每次请求的时候会去拉取RoleStatusInfo用作状态更新，甚至对于重要的状态需要内部建立Push机制达到实时的效果。
将来会引发的问题：
随着项目的持续运营与用户量级增大，即使有好友上限的约束整体好友的数据池也会不断增大，系统整体压力也会随之提高，虽然可以靠增加机器撑住，但是需要进一步优化控制成本。
解决方案：引入数据的冷热分离，根据一定规则只更新热数据。
冷数据（可以简单理解成长期未上线，已经流失的玩家）存放在成本较低的存储里，每次Cache按规则更新热数据，减少带宽与计算消耗。
自此一个还算完善的游戏好友系统演化完成了。
我们可以看到，主导这些演化的主要原因是用户量，然后新的方案会引入新的问题（缓存导致的时延），结合具体业务再解决这些问题。到了一定阶段后又会因为用户量的进一步凸显问题（其实更多的是成本与效率问题），然后再次的演化。
那么为什么不直接开始就设计一个“完善”的方案？
其实这里涉及到二个问题：成本和人
先说成本
如果我们拥有微信或者支付宝或者抖音的架构镜像，支撑十亿级的DAU，这肯定是没有问题的。但是庞大的机器成本、运维成本、开发成本是否真的值得，尤其你的产品可能只有几万的DAU。
除了这些还有从0到1的过程，这个过程花费时间与复杂度是成正比的。参考下面这个不太严谨的图表：
- 方案A：开始就预期朝千万DAU来设计，初使成本较高，但是随着用户量增加会减少一些架构变迁的成本；
- 方案B：百万DAU的方案，开始成本较低，但是会因为用户量增加，会有一些架构变迁成本导致成本曲线较陡；
- 用户量C：方案B成本超过方案A的用户量转折点；
这里有一个很微妙的博弈，是把筹码投入到更后期（方案A），还是着重眼前（方案B），因为毕竟要达到用户量C方案A才凸显优势。
当然以上的数据可能太理论了，未考虑开发人员因素，其实这里想表达的意思是在开始设计上不能过度，结合实际情况（资金，预期用户量，开发人员素质等等）进行落地。
再说人
不少企业服务端招聘需求里面会有“有成功项目的优先”、“有大型项目经验的优先”这类的描述。这些内容其实简单归纳成：服务过大数量级用户的优先。
从招聘这个事情来看：企业招一个人，如果有了上述经历是会是很好的背书，为什么？因为前后几个小时的面试无法全面考察一个人，那么这些亮点将为他/她兜底加分。
站在企业角度上来说：如果我要设计一个百万DAU的产品，那么我最好找一个拥有百万甚至千万DAU经验的开发，这样才稳，才能在未来随着业务发展的架构演化中避免问题。
这虽是求稳，也是人性的体现。
聊到企业，再说说企业
前段时间听了字节一场技术沙龙，分享了字节跳动研发架构的演化（链接点这里，活动已经结束）。这里配一张很有意思的图：
现在大厂都在内部开发使用容器（Container）甚至发展无服务器架构（ServerLess），为什么？
- 我们先看从物理机（Physical）到虚拟化（Virtualisation）：Virtualisation能做到操作系统级的隔离，更容易的控制Physical的资源分配，并且提供一定的安全性；
- 从虚拟化（Virtualisation）到云计算（CloudCompute）：CloudCompute提供了更强的手段对Virtualisation与Physical的资源进行调度和管理，并且进行了服务分层，出现了软件即服务（SaaS），平台即服务（PaaS），基础架构即服务（laaS），应用程序平台即服务（aPaaS）这些细分概念；
- 从云计算（CloudCompute）到容器（Container）：Container能做到进程级的隔离，占用系统资源更少，并且出现了Kubernetes容器编排工具，能很好的与CloudCompute结合，同时实现了Java的目标，编译一次，运行所有；
- 从容器（Container）到无服务器架构（ServerLess）：ServerLess能做到函数级的隔离，底层技术还是基于Container；
整个演化过程其实分为两个分支：隔离与治理。其实也是一个遇见问题解决问题，又有新问题，继续解决的演化过程。
回到企业角度，对企业有什么意义？成本。使用Container能节省大量成本，无论是开发人员、运维人员、还是机器的成本。
那是不是无脑选择容器（Container）做企业级的解决方案？
并不是，这个需要根据公司具体业务和人员来看，尤其一些公司还有“祖传代码”的情况下。
虽然现在云服务很发达，国内的云服务也都基本提供了Container相关服务，但是在选用Container还是需要考虑以下几点：
- 成本，云服务成本不低，自建的话根据使用方式会有区别，但也不少；
- 能否真正减少人工参与编译环境，运行环境的搭建与问题排查时间；
- 业务是否合适，比如生产环境的数据库服务，或者对网络要求特别高的场景就不太适合用Container；
很久没写博客了，这篇是对服务端架构演化的一些个人总结与思考。我理解演化的本质就是发现问题，解决问题的循环，这个不光在IT行业中，其他各行各业也是如此。重要的是你用什么方式来解决问题，能不能形成方法论或者通用方案供他人使用。
（全文结束）
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