每月十英镑以内运行 SaaS 后端

我们成功地将 ShadowSocial.io 的生产环境后端部署在 Alibaba Cloud 上，并把每月运行成本长期稳定地控制在 10 英镑以内。这里想分享一下我们是如何做到的。关键在于合理分配资源，并充分了解不同云服务带来的成本影响。

我们的核心计算服务运行在 Alibaba Cloud ECS t5/t6 实例上。这些属于“突发性能型”实例，也就是说，它们可以提供基准 CPU 性能，并在需要时突发到更高的性能水平。对于我们日常的 Web 流量和 API 请求而言，基准性能已经绰绰有余。

我们使用 Caddy 作为反向代理，并用它完成 SSL 终止。Caddy 非常轻量，配置也极其简单，非常适合资源受限的环境。它能够高效处理传入的请求，并将这些请求转发到我们的应用服务器。

数据库方面，我们使用 PostgreSQL。为了尽量降低数据库负载，我们投入了大量精力优化查询和 schema。更重要的是，我们非常重视事务锁。过于激进的锁策略会迅速拖慢系统性能，最终迫使你升级到成本更高的硬件。

我们的架构中有一个关键设计：如何处理计算密集型任务，尤其是视频推理。我们没有在主 Web 服务器上运行这些任务，而是将其卸载到一个具备调度感知能力的独立 GPU worker 池中。只有真正需要时才会启动这些 worker，从而大幅降低资源闲置带来的托管成本。

这种卸载策略至关重要。它意味着我们的主要 ECS 实例始终可以用极低的 CPU 使用率来处理 Web 请求。GPU worker 同样得到了高效管理，只有实际存在推理任务时才会消耗资源。

我们还使用 Server-Sent Events（SSE）提供实时更新。SSE 是一种简单而高效的协议，用于将数据从服务器推送到客户端。在许多使用场景中，它都比 WebSockets 更轻量，可以进一步降低服务器负载，并帮助我们控制成本。

通过组合使用突发性能型实例、轻量级反向代理、谨慎的数据库管理，以及对重型计算任务的智能卸载，我们得以用极低的成本维持一个满足生产环境要求的后端。这证明，运行一个能力完善的 SaaS 平台并不需要巨额预算。

由 ShadowSocial.io 自主撰写

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