背景
蘑菇街旨在做一家高科技轻时尚的互联网公司，公司的核心宗旨就是购物与社区的相互结合，为更多消费者提供更有效的购物决策建议。
蘑菇街上每天有几百万网友在这里交流时尚、购物的话题，相互分享，这些行为会产生大量的数据，当这些数据源产生数据后，需要有一个组件获取数据源的数据，将数据写到 kafka，蘑菇街研发团队以往的解决办法，一是通过 Lofstash、Filebeat 等开源的数据存储方案处理，二是自己写代码实现这种逻辑。
开始数据量小的时候还可以，随着业务的不断扩张，数据越来越大，为了保障可用性、可靠性以及性能相关的内容，需要大量的研发资源投入，因此，亟待新的解决方案支持。
CKafka 全称是 Tencent Cloud Kafka ，是一款适合公有云部署、运行、运维的分布式、高可靠、高吞吐和高可扩展的消息队列系统。它 100% 兼容开源的 Kafka API，目前主要支持开源的 0.9, 0.10, 1.1.1, 2.4.2 四个大版本，并提供向下兼容的能力。
目前 Tencent Cloud Kafka 维护了近万节点的集群，堆积数据达到了 PB 级。是一款集成了租户隔离、限流、鉴权、安全、数据监控告警、故障快速切换、跨可用区容灾等等一系列特性的，历经大流量检验的、可靠的公有云上 Kafka 集群。
CKafka 目前服务对象包括拼多多、微信、哔哩哔哩，以及腾讯内部的一些大的应用，包括腾讯视频、微视等。
蘑菇街的选择
蘑菇街团队对比市场上的技术解决方案，从学习成本、扩缩容能力以及人工维护成本和稳定性方面考虑。
腾讯云 Serverless 云函数具有天然的优势：
- 支持多语言
- 学习成本低，不需要学习开源方案，不需要学习分布式调度
- 无限的弹性扩容能力
- 多重触发方式，事件触发、定时触发、主动触发
- 集群稳定性和可用性的维护成本几乎没有
- 按实际用量计费，1ms计费，费用很低
同时，腾讯云 Serverless 云函数+ Ckafka 提供自建的 UI 交互界面，可进行流量告警配置，同时控制台上可进行扩容配置且安全可靠。
腾讯云 Serverless 团队为蘑菇街提供的业务解决方案，是通过云函数将一个实例中某个 Topic 的消息转储至另一个实例对应的 Topic上，对比原来的 Connector 方案，腾讯云云函数 SCF 能够通过腾讯云控制台进行管理，能控制触发阈值，触发开关等，可以很方便地对每个函数进行管理。简单来讲，
- 消息转储：将 Topic 的消息同步至离线集群
- 集群迁移：在集群迁移合并的过程中起到一个双写的作用
经过对比，腾讯云 Serverless 云函数 + Ckafka 是最优的解决方案，蘑菇街最终决定选择使用腾讯云 Serverless 云函数 + Ckafka 运用在的消息同步业务上。
腾讯云 Serverless 云函数 + Ckafka 解决方案的优势
Kafka 社区的繁荣，让越来越多的电商用户开始使用 Kafka 来做日志收集、大数据分析、流式数据处理等。而公有云上的产品 Ckafka 也借助了开源社区的力量，和云函数结合，推出了非常实用的功能，其优化点包括：
- 基于 ApacheKafka 的分布式、高可扩展、高吞吐
- 100% 兼容 Apache KafkaAPI（0.9 及 0.10）
- 无需部署，直接使用 Kafka 所有功能
- Ckafka 封装所有集群细节，无需用户运维
- 支持动态升降实例配置，按照需求付费（开发中）
- 对消息引擎优化，性能比社区最高提升 50%
如下图，云函数可以实时消费 Ckafka 中的消息，比如做数据转存、日志清洗、实时消费等。并且，像数据转存的功能已经集成到了 Ckafka 的控制台上，用户可以一键开启使用，大大降低了用户使用的复杂度。
对比使用云主机自建 Ckafka Consumer 的方式，云函数帮用户屏蔽掉了很多不必要的开销：
- 云函数控制台上可以一键开启 Ckafka 触发器，帮助用户自动创建 Consumer，并由云函数平台来维护组建的高可用；
- Ckafka 触发器自身支持很多实用的配置：支持配置 offset 位置、支持配置1~1万消息聚合条数、支持配置 1~1万次重试次数等；
- 基于云函数开发的业务逻辑，天然支持弹性伸缩，无需额外搭建和维护服务器集群等。
腾讯云 Serverless ETL 通用数据处理能力
互联网竞争日益激烈，无论是蘑菇街还是其他产品都在寻找新的突破，当产品团队尝试做产品迭代或者产品新功能时，初期要做一些新项目的验证，数据拉取、数据分析自然是必要的。
这部分的数据需求可能会给团队带来很大的压力，一方面，对已有数据处理的主流程和数据结构有适配成本，需要考虑稳定性的风险，这部分需要投入大量的人力和时间成本；另一方面，由于这个过程时间周期比较长的，可能会影响迭代的速度，赶不上竞品。
这个时候不妨试试腾讯云 Serverless 云函数，前面提到的 CKafka -> SCF -> CKafka 只是腾讯云 Serverless 云函数支持的 ETL 场景中的一条链路，Serverless 云函数能支持通用的数据处理。
ETL 场景是指业务上需要做数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）、数据加载（Load）的场景。腾讯云 Serverless 云函数在这方面有很大的优势：
- 更轻量，无需要购买服务器，即可实现产品快速迭代中数据方面的需求。
- 更快速实现，由于学习成本低，数据团队只需很轻松地写个脚本，上下游链接一下数据源，中间做一些数据逻辑即可。
- 费用成本低，云函数 1ms 计费原则，且只对运行的函数付费，对于有波峰波谷的业务场景，在成本方面更是节省很多。
- 灵活，不影响已经有项目的数据处理流程，可单独运行并满足数据验证需求。
- 省心，从数据抓取、转存、分析、报表，全流程都实现了。
实战部署
说了这么多，一起来实战，了解了原理，操作起来其实也是非常简单了。
前置条件
以广州地域为例：
- 开启 Elasticsearch 服务
- 开启 Ckafka 服务
1. 创建云函数
登录云函数控制台，选择地域后，新建函数，选择运行环境Python3.6，搜索“Ckafka”，选中模板函数后，下一步。
在下一步中，点开高级设置：配置环境变量，如下：
必填参数：
ES_Address，ES_User，ES_Password，ES_Index_KeyWord可选填入：
ES_Log_IgnoreWord（需要删除的关键词，缺省则全量写入，如填name,password）ES_Index_TimeFormat（按照天或者小时设置Index，缺省则按照天建立索引，如填hour）
在高级设置中，配置私有网络，需要选择和 ES 相同 VPC，完成函数创建。
2. 创建 Ckafka 触发器
在函数的【触发管理】页面，创建触发器，配置对应 Topic 的触发方式，提交后即可生效。
3. 查看 ES 和函数运行日志
- 查看函数运行日志
- 查看 Kibana
- 扩展能力介绍
如果想要实现高级日志清洗逻辑，可直接在函数代码中修改逻辑。
针对函数的运行状态，可以自行配置监控告警，实时感知业务运行情况。
One More Thing
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