使用函数计算，数禾如何实现高效的数据处理？

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作者：邱鑫鑫，王彬，牟柏旭

公司背景和业务

数禾科技以大数据和技术为驱动，为金融机构提供高效的智能零售金融解决方案，服务银行、信托、消费金融公司、保险、小贷公司等持牌金融机构，业务涵盖消费信贷、小微企业信贷、场景分期等多个领域，提供营销获客、风险防控、运营管理等服务。数禾科技通过自主开发的消费信贷产品，连接金融机构与普罗大众，赋能金融机构数字化转型，迎接中国消费升级的大潮。

数禾当前有三款主要产品，还呗，还享花，小店邦。每款产品都有大量的受众，每天会产生大量的应用日志，数据通过压缩后归档到阿里云 OSS 存储，以达到最优的存储成本。

低效的数据处理

应用日志通过 SLS 收集，压缩并归档到 OSS，整个链路都非常顺滑。但日常有些业务需要查看详细的应用日志，由于日志收集会将 APP 上不同应用的日志都打到一起。因此，获取某个应用的日志，需要从 OSS 解压大量的文件，并从中过滤出特定的应用，才可以进一步分析排查。这个过程在实效性和数据处理效率上都存在很大的问题，为此，数禾运维团队计划从源头重构整个任务处理链路，以求以最低的开发成本，最高的处理效率，最优的资源费用，最好的扩展性打造高可用，易升级，低维护的解决方案。

首先想到的采用容器自建的方案。自建的处理程序从 Kafka 获取数据，并负责数据的处理，K8s 集群保证任务的弹缩，配合自建的发布平台，初步能够满足设计的需求。

该方案的优势在于，对于 K8s 的使用和任务发布平台，数禾运维团队都有了不少的积累，整体实施起来难度会比较小。但对比设想的链路目标，却还有些欠缺，主要表现在：

1. 任务开发成本较高： 从 Kafka 获取数据，数据的业务处理、异步压缩上传，任务的发布更新系统对接，K8s 的弹缩策略，都需要研发人员全新开发。

2. 链路弹性有限： 一是 K8s 通过指标弹出资源速度需要 10+s，对于突发的日志流量，可能会出现资源弹出不及时的情况；二是 Kafka Topic 数据处理的并发度受限于 Topic Partition，当消费程序达到 Partition 数目时，消费程序没法继续水平扩大并发度。

3. 资源利用率不够极致： 在业务低峰期，特别是夜间，存在流量很小甚至是无流量的时段，但处理程序还是得最小保持 1 个实例的运行，造成了一定的资源浪费。

4. 升级维护工作依然很多： 业务处理逻辑的修改，发布平台的更新对接，K8s 平台的弹缩规则等，都需要持续的维护。

就在数禾运维团队陷入选型沉思的时候，阿里云函数计算（后面简称 FC）团队的交流让数禾运维团队眼前一亮，阿里云函数计算在 Kafka->FC 的链路已经打磨多时，对于数禾的业务需求，正可以使用到函数计算很多的已有功能，数禾的研发团队只需要专注在自身的业务处理逻辑，就能快速的搭建一套高可用，易升级，低维护的任务处理链路。

函数计算的出现恰逢其时

函数计算是事件驱动的全托管计算服务。使用函数计算，客户无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算会准备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。

通过函数计算自带的 Kafka 触发器和定时触发器，数禾运维团队架构出了一套理想的解决方案。架构图如下：

使用函数计算，数禾如何实现高效的数据处理？

函数的处理逻辑如下：

数据拆分函数

通过 Kafka 触发器触发，触发器会将 Kafka 数据攒批，以 batch 的形式发送到函数计算，函数计算处理逻辑负责将数据块通过标识字段拆分，同一个应用的数据汇聚到一起，在 NAS 目录形成独立的文件。属于 io 密集型操作。

数据压缩函数

在一批数据到达函数计算拆分汇聚之后，先对数据进行压缩，然后将压缩后的数据追加到 NAS 目录对应的文件，在写 NAS 前，借助 Redis 处理并发锁的问题，大大减少了小文件的数量，属于算力密集型操作。

数据上传函数通过定时触发器触发，将第二步压缩完成的数据上传到 OSS 对应目录，然后清理本地目录。属于 io 密集型操作。

通过将处理逻辑拆分，将对资源要求不同的操作拆分到不同函数，实现了每个函数资源利用率的最大化，降低了总体实现的费用成本。

相比通过 ECS/K8s 自建的方案，优势还是十分明显的：

使用函数计算，数禾如何实现高效的数据处理？

从对比可以看出，采用函数计算的方式，在开发效率，弹性，升级部署，费用成本方面，相对 ECS/K8s 自建方案，都有明显的优势。

落地中的问题

Serverless 理念跟整个任务的架构十分的契合，但在落地中还是可以看到有些处理不够优雅的地方，总结起来主要有两处：

函数计算同步调用的攒批大小是 16M，异步调用的攒批大小是 128K，为了降低调用函数的计算频率，达到更好的攒批效果，从而在成本和性能上都达到好的效果，使得触发器配置时只能配置同步调用，同步调用时，函数计算侧的并行度取决于调用方，这就要求触发器任务配置多任务分片，造成了一定的资源浪费。

在第一个函数中，主要处理逻辑是根据 Kafka 消息的应用 id 信息，拆分数据，将同一个 id 应用的数据聚合在一起，由于本身 NAS 和 OSS 都没有提供文件锁，所以当多个函数并发写同一个 id 应用文件时，如果程序层面不处理文件锁的问题，会导致写数据相互覆盖。对于每个函数实例拆分小文件的方案，由于 Kafka 消息中应用的种类很多，拆分数据总是会形成很多小文件，数据合并需要很长的时间。经过多种方案的检验比较，最终选择了通过 Redis 处理文件锁，每个应用全局最多产生 10 个并发写文件，函数计算运行实例写 NAS 文件时，先去 Redis 获取文件锁，获取成功才能真正开始写入。这种方案在写数据性能上有很好的表现，代码复杂度得到了一定的增加，但总体可控。

最终，这些问题没有成为数禾方案的卡点，通过交流和方案验证，最终都得到了一定程度的解决。