高效降本｜深度案例解读 Koupleless 在南京爱福路的落地实践

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原创最新推荐文章于 2026-04-18 10:39:32 发布 1.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

SOFAServerless 体系助力业务极速研发 SOFAServerelss 研发运维平台是蚂蚁集团随着业务发展、研发运维的复杂性和成本不断增加的情况下，为帮助应用又快又稳地迭代而研发。从细化研发运维粒度和屏蔽基础设施的角度出发，演进出的一套解决方案。阅读详情

文｜祁晓波

南京爱福路汽车科技基础设施负责人

主要研究微服务、可观测、稳定性、研发效能、Java 中间件等领域。

本文 4812 字阅读 12 分钟

Koupleless（原 SOFAServerless）自 2023 年开源以来已经落地了若干企业，这些企业也见证了从 SOFAServerless 到 Koupleless 的品牌&技术能力迭代升级。随着 Koupleless 1.0 的重磅发布，一些企业已经在内部取得了不错的效果，例如南京爱福路汽车科技有限公司。

南京爱福路汽车科技有限公司和大多数科技企业一样，在企业生产开发过程遇到了微服务的一些问题，例如资源成本过高、启动慢等问题。在看到 Koupleless 项目正不断开源出实实在在的能力和案例，在解决很实际的微服务痛点问题，决定采用 Koupleless 进行尝试，并随着 Koupleless 一路走来，已经将 6 个应用合并成 1 个应用大幅降低资源成本，取得了不错的效果。

背景

南京爱福路汽车科技有限公司（以下简称爱福路）作为行业 top 的汽车后市场解决方案提供商，为维修门店提供智慧管理系统、为行业提供维修应用大数据，致力于成为汽车后市场数智化构建者。

随着其服务的企业增多，爱福路也越来越多地接触到了各类体量的企业。

这就对爱福路的服务提供形式提出了较多不同的诉求：除了单纯的公有云 SAAS 之外，还包括私有化部署等解决方案的诉求。

问题提出

我们知道，随着微服务和云原生技术的普及，应用数量急剧膨胀。

如此多的应用也带来了比较大的成本问题。

爱福路在为海量公域客户提供服务的时候，更关注稳定、弹性。

但是在为某个客户提供独立部署方案时，爱福路发现如此多的服务在部署到 K8s 时所带来的服务器成本非常高（通常来说，独立部署服务面向的客户群体比之公域客户少了 1-2 个数量级），而单个客户也很难有足够的预算负担整个部署方案。这就大大阻塞了爱福路后续持续拓展私有化部署客户的进度。

举个例子：一个应用在进行 K8s 交付时，最少会提供两个副本；而大量这样的 Java 应用存在对于整体的集群利用率不高，继而造成较高的成本。

因此爱福路面临着如下的课题：当进行私有化交付时，如何能够更便捷地、低成本地交付我们现有的产物？

其中，低成本至少应该包含如下几个角度：

1、既存代码的低成本改造；

2、新的交付方式低成本的维护；

3、运行产物低成本的 IT 成本。

问题探索和推导

爱福路基于当前的微服务架构和云原生方式进行了思考和探索：是否到了爱福路微服务架构进一步升级的时候了？

在当前整体降本增效的大环境趋势中，在保持服务稳定的前提下对于服务器有更加极致的使用。

从业务视角来看，服务单店的整体服务器成本越低，爱福路的竞争力就越强。

那么，有没有可能在保持 Java 的生态环境下，低成本的同时能够保证爱福路继续享受云原生的红利？爱福路做了如下推导：

通过上述的推导，爱福路判断也许「模块化+Serverless」将是一种解法。

因此一款来自蚂蚁的开源框架成为他们重点的关注，那就是 Koupleless。（阅读原文可跳转官网地址：https://koupleless.io/user-cases/ant-group/）

当然一个重要原因是蚂蚁开源一直做得不错，社区也比较活跃。除了社区群和 GitHub 之外，PMC 有济也积极地建立了独享的 VIP 群进行专门对接。

Koupleless（原SOFAServerless）

Koupleless 技术体系是在业务发展、研发运维的复杂性和成本不断增加的情况下，蚂蚁集团为帮助应用又快又稳地迭代而决定研发，从细化研发运维粒度和屏蔽基础设施的角度出发，演进出的一套低成本接入的「模块化+Serverless」解决方案。

核心方式是通过类隔离和热部署技术，将应用从代码结构和开发者阵型拆分为两个层次：业务模块和基座，基座为业务模块提供计算环境并屏蔽基础设施，模块开发者不感知机器、容量、中间件等基础设施，专注于业务研发帮助业务快速向前发展。

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合并部署降成本

在企业中， “80%” 的长尾应用仅服务 “20%” 的流量，蚂蚁集团也不例外。

在蚂蚁集团存在大量长尾应用，每个长尾应用至少需要 预发布、灰度、生产 3 个环境，每个环境最少需要部署 3 个机房，每个机房又必须保持 2 台机器高可用，因此大量长尾应用 CPU 使用率不足 10%。

通过使用 Koupleless，蚂蚁集团对长尾应用进行了服务器裁撤，借助类委托隔离、资源监控、日志监控等技术，在保证稳定性的前提下，实现了多应用的合并部署，极大降低了业务的运维成本和资源成本。

此外，采用这种模式，小应用可以不走应用申请上线流程，也不需要申请机器，可以直接部署到业务通用基座之上，从而帮助小流量业务实现了快速创新。

2023 年底 SOFAServerless 品牌全新升级为 Koupleless（GitHub页面：https://github.com/koupleless/koupleless）。

企业里不同业务有不同的发展阶段，因此应用也拥有自己的生命周期。

初创期：一个初创的应用一般会先采用单体架构。
增长期：随着业务增长，应用开发者也随之增加。此时您可能不确定业务的未来前景，也不希望过早把业务拆分成多个应用以避免不必要的维护、治理和资源成本，那么您可以用 Koupleless 低成本地将应用拆分为一个基座和多个功能模块，不同功能模块之间可以并行研发运维独立迭代，从而提高应用在此阶段的研发协作和需求交付效率。
成熟期：随着业务进一步增长，您可以使用 Koupleless 低成本地将部分或全部功能模块拆分成独立应用去研发运维。
长尾期：部分业务在经历增长期或者成熟期后，也可能慢慢步入到低活状态或者长尾状态，此时您可以用 Koupleless 低成本地将这些应用一键改回模块，合并部署到一起实现降本增效。

应用生命周期演进

可以看到 Koupleless 主要通过将应用模块化来降低整个服务的运行成本，更值得称道的是支持模块和应用的来回切换，可以更低成本地接入，支持平滑演进。

架构适配尝试

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Spring Boot 1「可行性确认」

爱福路的存量应用中，九成使用的是 Spring Boot 1，RPC 主要依赖 Dubbo 2.6。这点和社区是有一定出入的，社区仅仅支持 SpringBoot 2。

为此爱福路需要尝试对于 Spring Boot 1 的支持，也因此提出了相应的 issue👇

https://github.com/sofastack/sofa-ark/issues/268

通过和社区沟通协调确认，爱福路发现只是社区没能够完全覆盖到这块，企业自身可以通过部分扩展进行支持。

当时社区同学认为这个是比较重要的变更，可以进一步覆盖更多的社区用户，为此还特地调整了中央仓库的发版频次：加速 review、加速发 snapshot。

正是这些细节让爱福路更加信任 Koupleless 团队👍，也坚定了此次方案能够实际落地的信心。

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应用合并

当 Spring Boot 1 得到支持之后，爱福路可以快速地将原来的应用转换成为模块，也能够成功地启动和运行。

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Dubbo 2.6 合并问题

Dubbo 是一种高效、可扩展、可靠的分布式服务框架解决方案，由阿里巴巴公司开发并开源，适用于构建大型分布式系统。它基于 RPC 的服务调用和服务治理，具有透明化的远程调用、负载均衡、服务注册与发现、高度可扩展性、服务治理等特点。

正如上文所说，爱福路的服务主要是 Dubbo 进行 RPC 调用，但是 Dubbo 2.6 对于 Sofa-ark 倡导的多 ClassLoader 支持不够完善，因此爱福路也通过各种方式来进行尝试。

为此，爱福路也和社区进行沟通确认，最后社区提供了一套相对简便的能够增强 Dubbo 版本、支持多 ClassLoader 的方案👇

https://github.com/sofastack/sofa-serverless/pull/279

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应用模型抽象封装

Apollo（阿波罗）是一款可靠的分布式配置管理中心，诞生于携程框架研发部，能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置，配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性，适用于微服务配置管理场景。

服务端基于 Spring Boot 和 Spring Cloud 开发，打包后可以直接运行，不需要额外安装 Tomcat 等应用容器。Java 客户端不依赖任何框架，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Spring/Spring Boot 环境也有较好的支持。

但问题是，在同一个 JVM 中，Apollo 的 appid 会互相污染，导致最后只有一个 Apollo 配置能够获取。

https://github.com/apolloconfig/apollo/issues/2921

private static final String[] APOLLO_SYSTEM_PROPERTIES = {"app.id", ConfigConsts.APOLLO_CLUSTER_KEY,
      "apollo.cacheDir", "apollo.accesskey.secret", ConfigConsts.APOLLO_META_KEY, PropertiesFactory.APOLLO_PROPERTY_ORDER_ENABLE};
/**
   * To fill system properties from environment config
   */
  void initializeSystemProperty(ConfigurableEnvironment environment) {
    for (String propertyName : APOLLO_SYSTEM_PROPERTIES) {
      fillSystemPropertyFromEnvironment(environment, propertyName);
    }
  }


  private void fillSystemPropertyFromEnvironment(ConfigurableEnvironment environment, String propertyName) {
    if (System.getProperty(propertyName) != null) {
      return;
    }


    String propertyValue = environment.getProperty(propertyName);


    if (Strings.isNullOrEmpty(propertyValue)) {
      return;
    }


    System.setProperty(propertyName, propertyValue);
  }

核心是因为其使用了 System.setProperty 导致了 appid 的覆盖。基于此，社区也提供了相关的一键接入组件，可以便捷接入。

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静态合并发布加速