2016 年 Google I/O 大会上，Google 彻底改造了 Firebase 这个 realtime database，将文件存储、推送、统计等众多开发者服务打包到一起，使之成为了下一代的云计算平台。在此之前，云计算领域的标杆企业 Amazon，也于去年推出了 MobileHub 产品，将 Amazon AWS 原来的单项服务统合起来，提供应用开发的一站式解决方案，并且在今年年初，又推出了一个名为 Lambda 的新服务。
说起云计算，大家比较熟悉的有 IaaS、PaaS、SaaS，对于上面的新形态，业界给它取了一个新名字：BaaS（Backend as a Service），是说将产品开发中所有后端的需求，通过统一的云平台来解决，这样产品开发团队只需要关注客户端的开发，重点打磨用户体验，快速、高效做出更好的产品。
理想是美好的，但是现实中这都行得通吗？我们知道，业务的需求千变万化，一个统一的云平台，一套代码，真能解决所有问题吗？如果能，又是怎么做到的呢？笔者这里就这些技术细节来跟大家做一个探讨。
后端服务其实也是高度模式化的
提起后端开发，我们最先想到的可能就是 LAMP（Linux＋Apache＋MySQL＋PHP） 技术框架，从系统架构上来看，一个典型的业务系统至少包含如下三部分：
common_arch.png
在业务发展的过程中，我们工程团队花费了大量的精力，解决的都是「扩展」和「容错」这两个问题，对于核心架构却绝少改变。
同时，因为每个产品具体业务不一样，所以客户端和 App Server 的交互内容千差万别，但有两点是基本一致的：
- 交互协议，基本上都是基于 HTTP(S)。
- 尽管数据格式千差万别，但是「数据」本身是一样。
不论 App Server 内又细分了多少个模块与子服务，它总是将客户端传来的数据，结合业务规则进行处理，并最终持久化到 Database。所以这就给了我们一个启示：如果我们的云平台能支持任意数据的增删改查，而数据本身由应用自解析，这样就能解决大部分产品的后端问题了。所以我们选择了「JSON Object」这一相当宽松的数据模型，作为客户端和云端交互的唯一格式要求，我们并不关心里面有多少属性、取值如何，而且我们也不理解具体的数据含义。现在我们通过这样的方式来提供通用的后端结构化数据存储服务：
common_arch_object.png
这样，应用开发者可以将任意的数据存储到云端，例如我们要实现一个类似于微博的社交 App，主要有三类数据：账户、帖子、评论，一条微博帖子可能包含下面几个属性：
{
"content": "每个 Java 程序员必备的 8 个开发工具",
"pubUser": "LeanCloud官方客服",
"pubTimestamp": 1435541999
}
无需提前创建表格、指定 schema，这样的数据可以直接存入 BaaS 云端（JavaScript 的示例代码如下）。
var Post = AV.Object.extend('Post');// 声明类型
var post = new Post();// 新建对象
post.set('content','每个 Java 程序员必备的 8 个开发工具');// 设置发布内容
post.set('pubUser','LeanCloud官方客服');// 设置发布者信息
post.set('pubTimestamp',1435541999);// 设置时间戳
post.save().then(function (post) {
console.log('objectId is ' + post.id);
}, function (error) {
console.log(error);
});// 保存到云端
客户端和云端交互的问题解决了，而要构建一个能支持大量应用的统一平台，在 App Server 端，我们还有大量的开发工作要做。就 LeanCloud 来讲，我们后端系统的核心架构如下：
structure2.png
这里重点要解决如下几个问题：
- 如何支持任意对象的存储。因为每个应用的 domain class 都各不相同，我们需要能统一存储到一个集群里面去，这就需要后端存储系统支持 schema free 的特性，能够随时应对新结构、属性的追加，而同时我们又要保证现有数据的 schema 不能遭到破坏。我们的存储集群综合使用了关系型数据库（MySQL）、NoSQL 数据库（MongoDB）以及 Hadoop/Hbase 等开源系统来完成这一需求。
- 如何保证应用之间的数据隔离。在我们的存储系统里，我们为每一个应用建立了单独的「Database」，以保证应用之间数据是物理隔离的，同时我们所有的数据请求都需要带上应用标识，在开发者没有明确设置共享的情况下，跨应用的数据访问是绝对禁止的。
- 如何保证数据安全。我们做了多方面的努力，来保证各应用的数据安全：
- SSL 加密传输。我们所有的 API 请求都通过 SSL加密传输，保证传输过程中的数据安全性和可靠性。并且，我们的 iOS／Android SDK 还加入了防范中间人攻击的措施，彻底排除网络抓包和嗅探的威胁。
- 身份鉴别（Authentication）。我们云端对客户端发过来的每一个请求，都进行了身份鉴别（Authentication）和访问授权（Authorization）的严格检查。BaaS 平台为每一个应用准备了标识信息（应用 id 和应用 key），在每一次网络请求中，我们都要求 SDK 带上 app 标识信息（鉴权签名），以此来对请求发起方进行身份鉴别。
- 访问授权（Authorization）。Authentication 解决的是冒名访问的问题，Authorization 则对一个合法用户的操作进行权限检查，以保证登录者不能看到或者破坏 ta 本没有权限操作的数据。BaaS 平台对每一条数据都提供「ACL」（Access Control List，访问控制列表），以供开发者进行更细粒度的控制。
- Web 应用安全域名。在通用的两层鉴权机制之外，我们额外增加了 Web 应用的安全域名设置，以此来对请求来源进行限制，防御住 Web 应用的服务器资源盗取问题。
- 其它安全措施。我们还有更多的安全选项和数据备份设置，具体可以登录我们的 BaaS 平台了解更多。
- 如何应对大流量、保证高性能。压力和性能看起来是一对矛盾，但其实它们是一个硬币的两面，我们讨论性能的时候都需要明确是在多大的访问压力下得出的。为了保证在流量增长的情况下，还有出色的性能，我们在架构设计上对 scale up／scale out 做了很多努力，譬如，内部系统都尽量采用微服务的架构，使用 Apache mesos／marathon／Docker 和自动化运维技术来管理资源池并实现自动扩展，等等。
业务逻辑千差万别，通用平台如何解决特定需求
大家可能会觉得，上面的方案只解决了基本的数据增删改查的问题，并不能覆盖复杂的业务逻辑。例如我是一个网商产品，消费者下单购买了某个商品，后台除了需要生成订单、更新库存之外，还需要能通知到物流等其他环节，这时候怎么办？
我们提供了代码扩展的功能——云引擎。这是一个给后端 Web 开发者的零管理计算平台，使用方式上与 AWS 的 Lambda 一样，开发者自己用 Node.js / Python / PHP 等语言实现自己的核心业务逻辑，然后部署到 BaaS 平台的独立容器中，就可以完成一些特定的业务需求了。开发者无需关心具体的代码部署、负载均衡以及平行扩展，都由 BaaS 平台来保证的，所以说这是一个「零管理」的计算平台。
开发者可以使用云引擎来完成如下功能：
- 定义新的函数，供客户端直接调用，完成特定的业务逻辑，以此来自由扩展数据存储的标准 API 接口；
- 定义 Hook 函数，响应特定事件（譬如某类数据被修改、被删除等），完成各种关联操作，其作用类似于数据库的存储过程或 trigger。
- 甚至，还可以用来进行网站托管，这就和大家熟知的 App Engine 差不多了。
为了保障性能，在云引擎中我们也提供云缓存（类似于 memcached、redis）等服务，这样方便开发者轻松实现各种个性化场景功能。
结论
使用第三方云服务已经是大势所趋，在新的产品开发流程里，我们希望让更多的团队忘掉「infrastructure」，能够集中精力在解决用户的问题，而不要浪费时间在打造「又」一个复杂的后端系统。
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