呃，我可能是别人眼中所说的不用奋斗的一代。
大家喜欢听的什么多姿多彩的生活，我都经历过一些些。
我家里开的是连锁超市，主要集中在几个二线城市。
在我上小学的时候，各连锁店里开始装电脑，购置并安装了完整的收银设备。
我爸说要向那些大的连锁超市学习，提高生产效率。
那个时候我对那些灰色界面的收银软件很感兴趣，可惜爸妈不让我碰。
后来他们给我买了电脑，当时小镇上有电脑的人家不多，亲戚的小孩也常常跑到我这儿来玩电脑。
也正由于和电脑接触得早，上大学时就选了计算机专业。
我才刚上大学没几个星期，我爸就问我：
那个时候我连数据库什么的都还没有个概念，还在学反码补码，我告诉他：能，但现在不行，等我一两年。
我爸说不要紧。按照他大流量卡的思维，我们不需要完全会写，只要明白怎么写出来就行，具体的实现我们可以交给软件公司做。
但搞明白软件是怎么造出来的很重要，因为这能够帮助我们在购置软件时站在供应商的角度思考，知己知彼，缩小我方信息差。
做买卖本质上玩的就是这一套。
2005年，我大三，学校要搞一次软件开发大赛，一共有三个命题，其实基本涵盖了所有场景，学生可以自由发挥。于是我就想到了超市的收银软件。
当时淘宝刚火起来，我想为啥不学习一下呢， 彻底革新我爸的商业模式，从线下转到线上！
整个网上商城， 浏览商品，购物车，下单，配送，但我们主要卖的是自己的货源。
当时用到的技术是 MySQL+ Java + JSP，然后自己买了服务器让服务跑起来大流量卡。
在学校演示这套系统时，我拿了最高的成绩。
满心欢喜之余，我尝试把这套系统用到实际业务中，先从自家的总店开始试点。
没想到我爸给我泼了一盆冷水，他说我们这里的用户没有上网购物的习惯，送货问题没法解决。
我不服，非要尝试，果然理想与现实间存在着巨大的差异，我跌了一个大跟头。
虽然我搞了很多活动，发传单宣传商城，但真正上网购物的寥寥无几。
有些愿意尝鲜的，在网上买了东西，都是我亲自开车送货的。
毕业回家，我本想出国留学，但被我爸拽了回来， 我先跟着信息部的负责人老张学习，然后慢慢接班。
当时家里的每个超市都很大，都有一二十台 POS 机， 每个超市有一台服务器，一个数据库。
POS 机直接连到本超市的服务器上， 大流量卡典型的客户端/服务器结构。
在那个时代，我估计大家都是这样的吧！
说实话，这样的软件架构表面看似挺稳的，只要机器不出问题，稳定供电，整套收银系统就没有问题。但实际上面临着许多缺陷：
1. 机器是真的会坏的，而且真的有坏过的案例
2. 每次有商品数据要更新都要通知每一家店的管理人员进行更新，出现纰漏是很正常的
3. 更新软件的时候，工程师需要到各个现场配置，更新4. 各个店面统一数据困难，每个月统计数据的时候需要统一汇总，不能随时随地得知当前各分店的数据5. 等等……
每一家店单独运作一套系统，这缺点要是列下去就没完没了了
我建议老张搞个中央机房，把软件集中化，每个门店都连接到统一的机房服务器，这样就大流量卡把上面的问题给解决了：
后来的系统改造，经过投标、招标，我们选了本地一家颇有实力的公司来做。
我发挥了计算机专业的优势，帮助老张发现了不少问题。
看来我爸说的是对的，缩小信息差很重要。
中央机房运作了几年，效果不错， 不过自家的机房管理起来非常麻烦。
平时需要仔细规划、购买服务器，需要安装软件， 需要负责运维，我们还专门建立了一个团队来应对这些事情。
更可气的是黑客攻击无处不在
还有就是宕机、断网，一出事就是大事，影响所有的超市，我在半夜不知道被叫醒了多少次。
这还不算啥，有一年为了配合超市双11 期间促销，我让我爸一下子买了好多服务器，双11 过后，全部闲置了，把我爸气得够呛。
所以当阿里云出现的时候，我两眼大流量卡放光，这简直就是为了解救我而设置的。
马上、立刻、全面上云。
操作系统会按照你的要求自动给你安装好。网络自然不用操心， 要多大带宽直接买就行。
安全问题也不用操心，如果出了问题，我就可以理直气壮地给我爸说：你看，这不是我的问题，是阿里云的问题，哈哈。
而且机器能很方便地扩容，CPU 核心从 4 核到 8 核，内存从 16G 到 64G……
从此以后，我们的机房中的服务器要下岗了。
转眼间，十多年过去了，伴随着超市 IT 系统的发展， 我也从一个用 JSP 写网上商城的少年成长为公司的技术领头人。
技术在不断变迁， 小程序兴起，我们也跟着做了小程序，用优惠信息吸引顾客扫码关注、注册，慢慢地积累了几百万大流量卡粉丝。
每个月我们都在小程序给会员发送优惠券，可以在线下门店消费。
没想到这下可惨了，抢购优惠券的请求量很难准确估算，也就很难预估需要准备多少台虚拟机来应对。
我赶紧发动我所有的关系去解决这个问题，一个偶然的机会，我发现了一个新技术：函数计算， 即 Serverless。
平台会根据请求的数量来创建对应的函数实例来执行，无需人工干预，瞬间弹性扩容，应对流量爆发。
在中国，谁家的 Serverless 技术最强呢？
权威咨询机构 Forrester 发布的报告显示， 阿里云函数计算凭借在产品能力、安全性、战略愿景和市场规模等方面的优势脱颖而出，产品能力位列全球第一，这也是首次有中国云厂商进入 FaaS 领导大流量卡者象限。
正好我们之前用的也是阿里云的虚拟机，就是它了！
除了函数计算外，由于业务需要查询会员数据库，我们希望它也能无缝弹性扩展，于是就使用了阿里云的表格存储。
上了这套 Serverless 的系统， 再也不用考虑服务器，虚拟机用多少 CPU，多少内存了，弹性十足！
函数部署也特别简单，完全不需要考虑底层的细节，一键更新函数就搞定。
当年的双十一度过得非常平稳，事后进行成本估算：以前买云服务器的时候，会按照可能遇到的最高并发量进行性能评估，由于 Serverless 是按量计费，用多少花多少，最终评估下来，当年在成交量增加 120%的情况下，成本比往年节省了 45%！研发交付效率提升也超过 30%！
从大流量卡那以后，我爸对我刮目相看，看我的眼光都温柔了不少。
当然，除了技术之外我还是很关心业务的，贴合各种当代的新潮玩法。前不久给公司搭了个直播间，在平台上促销自己的商品。
后来想了想，自己玩没意思，我尝试联系了超市附近各行各业的商家，邀请他们加入我的直播间，一起唠嗑卖货。其实当时没多少店家搭理我，唯独一家洗浴中心的老板对这个感兴趣。不得不说，那洗浴中心的老板唠嗑能力极强，和我算是棋逢敌手。
第一次直播时，我们连锁超市和洗浴中心各家分店搞了一次联合优惠活动，但当晚直播竟然从卖货推销变成了讲相声。
直播我们每周举办一次，越来越多网友闻声而来，成交的订单数也越来越多。直播当晚的成交量甚至能抵上过去一周的总量。
直播大流量卡过程中总有热心的网友主动连麦， 从技术上来说，就需要把多个网友的画面接入，和主播的画面合成一个新画面， 这叫“混流”。由于连麦的观众不固定，我得考虑一定的并发和弹性，我们的相声直播一周才一次，不可能去储备大量服务器去应对业务的高峰期。
之前尝过 Serverless 的甜头，这次我立刻让研发部采用阿里云函数计算来处理混流的需求。
当并发量上升时，函数计算自动扩容多个执行环境来处理实时数据流， 当业务高峰期过去后，自动缩减资源，非常爽。
当然，Serverless 的应用不仅仅是这些，还有我们的“相声”视频需要做转码，优化推流，我也用了阿里的函数计算，节省了 60%以上的计算资源。
这两年，我是深刻地体验大流量卡到了 Serverless 的好处：完全不用考虑服务器的事情，集中注意力实现自己的业务逻辑就好！
这么多年，一路走来，技术在不断变迁，今年我有幸被母校的计算机学院邀请去作分享，我给大家分享了这些年的技术历程
演讲期间，我提起了当年大学的那个编程比赛，那也是我编程生涯的起点。
正好，我知道阿里云举办了一个云原生的编程大赛，我也想把这项赛事分享给朋友们：这个大赛 2015 年就有了，那时候叫做中间件性能挑战赛，已经有 7 年历史了， 去年升级为云原生编程挑战赛，共吸引了超过 23000 支队伍，覆盖 10 余个国家和地区。
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