作者：刘宇（花名：江昱）
作者说：Serverless 架构下的应用开发，与传统架构的应用开发还是有比较大的区别点的，例如天然分布式架构会让很多框架丧失一定的"便利性"，无状态的特点又让很多"传统架构下看起来再正常不过的操作"变得异常风险。
所以本篇我会介绍一些在 Serverless 架构下，常见的应用开发注意事项，分享一些个人的实战经验心得。如果你在 Serverless 开发过程中遇到问题，不妨往下听听看吧。
关于应用开发的 7 个心得
如何上传文件
在传统 Web 框架中，上传文件是非常简单和便捷的，例如 Python 的 Flask 框架：
f = request.files['file']
f.save('my_file_path')
但是在 Serverless 架构下，却不能直接上传文件，原因有以下几点：
- 一些云平台的 API 网关触发器会将二进制文件转换成字符串；不便直接获取和存储；
- 此外，API 网关与 FaaS 平台之间传递的数据包有大小限制，很多平台被限制在 6M；
- FaaS 平台大都是无状态的，即使存储到当前实例中，也会随着实例释放而导致文件丢失；
因此，传统框架中常用的上传方案，是不太适合在 Serverless 架构中直接使用的。若是想在 Serverless 架构上传文件，可以尝试以下两种方法：
- 一种是 BASE64 后上传，持久化到对象存储或者是 NAS 中，这种做法可能会触及到 API 网关与 FaaS 平台之间传递的数据包有大小限制，所以一般使用这种上传方法的通常是上传头像等小文件的业务场景；
- 第二种上传方法是，通过对象存储等平台来上传，因为客户端直接通过密钥等信息，来将文件直传到对象存储是有一定风险的。所以通常情况是客户端发起上传请求，函数计算根据请求内容进行预签名操作，并将预签名地址返回给客户端，客户端再使用指定的方法进行上传，上传完成之后，可以通过对象存储触发器等来对上传结果进行更新，详情如下图所示：
文件读写与持久化方法
应用在执行过程中，可能会涉及到文件的读写操作，或者是一些文件的持久化操作。在传统的云主机模式下，通常情况下是可以直接读写文件，或者将文件持久化某个目录下，但是在 Serverless 架构下却并不是这样的。
由于 FaaS 平台是无状态的，并且用过之后会被销毁，所以文件如果需要持久化并不能直接持久化在实例中，可以选择持久化到其他的服务中，例如对象存储、NAS 等。
同时，在不配置 NAS 的情况下，FaaS 平台通常情况下之后 /tmp 目录具有可写权限，所以部分临时文件可以缓存在 /tmp 文件夹下。
慎用部分 Web 框架的特性
函数计算（FC)是请求级别的隔离，所以可以认为这个请求结束了，实例就有可能进入到一个“静默”的状态。在函数计算中，API 网关触发器通常是同步调用 （以阿里云函数计算为例，通常只在定时触发器、OSS 事件触发器、MNS 主题触发器和 IoT 触发器等几种情况下是异步触发） ，这就意味着当 API 网关将结果返回给客户端的时候，整个函数就会进入“静默”状态，或者被销毁，而不是会继续执行完异步方法。
所以通常情况下像 Tornado 等框架就很难在 Serverless 架构下发挥其异步的作用。当然，如果使用者需要异步能力，可以参考云厂商所提供异步方法，以阿里云函数计算为例，阿里云函数计算为用户提供了一种异步调用能力，当函数的异步调用被触发后，函数计算会将触发事件放入内部队列中，并返回请求 ID，而具体的调用情况及函数执行状态将不会返回。如果用户希望获得异步调用的结果，可以通过配置异步调用目标来实现，详情如图中所示：
Serverless 架构下，应用一旦完成当前请求，就会进入到“静默”状态，实例甚至都会被销毁，所以这就导致一些自带定时任务的框架没有办法正常执行定时任务。因为函数计算通常是由事件触发，不会自主定时启动。例如 Egg 项目中设定了一个定时任务，但是在实际的函数计算中如果没有通过触发器触发该函数，那么该函数是不会被触发，函数也不会从内部自动启动来执行定时任务，所以此时可以使用各个云厂商为其 FaaS 平台提供的定时触发器，通过定时触发器触发指定方法，来替代定时任务。
要注意应用组成结构
在 Serverless 架构下，静态资源更应该在对象存储与 CDN 的加持下对外提供服务；否则所有的资源都在函数中，通过函数计算对外暴露，不仅仅会让函数的真实业务逻辑并发度降低，也会造成更多的成本支出。尤其是将一些已有的程序迁移到 Serverless 架构上，如 Wordpress 等，更是要注意将静态资源与业务逻辑进行拆分，不然在高并发的情况下，性能与成本都将会受到严格的考验。
在众多云厂商中，函数的收费标准都是依靠运行时间和配置的内存，以及产生的流量进行收费的。如果一个函数的内存设置不合理，会导致成本翻倍增加。因此我们既要保证内存设置合理，更要保证业务逻辑结构的可靠性。
以阿里云函数计算为例，当一个应用，有两个对外的接口，其中有一个接口的内存消耗在 128MB 以下，另一个接口的内存消耗稳定在 3000MB 左右。这两个接口，平均每天会被触发 10000 次，并且时间消耗均在 100ms。如果两个接口写到一个函数中，那么这个函数可能需要将内存设置在 3072MB，同时在用户请求内存消耗较少的接口时，在冷启动的情况下可能难以得到较好的性能表现；但是，如果两个接口分别写到两个函数中，那么两个函数内存分别设置成 128MB 以及 3072MB 即可：
通过上表，我们可以明确看出，当合理的、适当地把业务进行拆分之后，会在一定程度上更节约成本，以上述例子来看，成本节约近 50%！
传统框架迁移方案与策略
Serverless 的范围越来越广，它本质上来讲更像是一种设计理念，一种新的编程范式。在这种新的架构下，或者说新的编程范式下，使用全新的思路来做 Serverless 应用是再好不过的了。但是原生的 Serverless 开发框架是非常少的，以 Web 框架为例，目前的主流的 Web 框架“均不支持 Serverless 模式部署”，一方面是要尝试接触 Serverless，一方面又没办法完全放弃传统框架，所以如何将传统框架更简单、更快速、更科学地部署到 Serverless 架构上是一个值得探讨的问题。下面我结合案例分享一下迁移思路：
- 传统框架迁移案例
请求集成方案实际上就是把真实的 API 网关请求，直接透传给 FaaS 平台，而不在中途增加任何转换逻辑。以阿里云函数计算的 HTTP 函数为例，当开发者想要把传统框架（例如 Django，Flask，Express，Next.js 等）部署到阿里云函数计算平台上，并且体验 Serverless 带来的按量付费，弹性伸缩等便捷优势。
得益于阿里云函数计算的 HTTP 函数和 HTTP 触发器，开发者不仅可以快速、简单地将框架部署到阿里云函数计算，更可以保持和传统开发一样的体验。以 Python 的 Bottle 框架为例，当我们开发一个 Bottle 项目之后：
# index.pyp
import bottle
@bottle.route('/hello/<name>')
def index(name):
return "Hello world"
if __name__ == '__main__':
bottle.run(host='localhost', port=8080, debug=True)
可以直接在本地进行调试。当想要把该项目部署到阿里云函数计算上，只需要增加一个 default_app 的对象即可：
app=bottle.default_app()
整个项目：
# index.py
import bottle
@bottle.route('/hello/<name>')
def index(name):
return "Hello world"
app = bottle.default_app()
if __name__ == '__main__':
bottle.run(host='localhost', port=8080, debug=True)
此时，在阿里云函数计算平台，创建函数时，将函数入口设置为：index.app 即可。除了 Bottle 之外，其他的 Web 框架的操作方法是类似的，再以 Flask 为例：
# index.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
app.run(
host="0.0.0.0",
port=int("8001")
)
在配置函数的时候写上入口函数为：index.app 即可，就可以保证该 Flask 项目运行在函数计算平台上。
当然，除了使用已有的语言化的 Runtime，还可以考虑使用 Custom Runtime 和 Custom Container 来实现，例如，一个 Web 项目完成之后，可以编写一个 Bootstrap 文件（在 Bootstrap 文件中写一些启动命令即可），例如我要启动一个 Express 的项目，我把我的 Express 项目准备完成之后，可以直接通过 Bootstrap 为：
#!/usr/bin/env bash
export PORT=9000
npm run star
- 通过开发者工具快速迁移/部署
如果通过开发者工具进行传统框架的支持，可以直接通过 Serverless Devs 的命令，进行案例的项目的创建。目前 Serverless Devs 已经支持以下框架：
详情可以参考：https://github.com/devsapp/start-web-framework
以 Express 项目为例，可以在命令行工具执行：
s init start-express
即可进行项目的初始化：
_____
| ___|
| |____ ___ __ _ __ ___ ___ ___
| __\ / / '_ | '__/ _ / __/ __|
| |___> <| |_) | | | __/__ __ \
____/_/_\ .__/|_| ___||___/___/
| |
|_|
? please select credential alias default
Welcome to the start-express application
This application requires to open these services:
FC : https://fc.console.aliyun.com/
Express development docs: https://www.expressjs.com.cn/4x/api.html
* 额外说明：s.yaml中声明了actions：
部署前执行：npm install --production
如果遇到npm命令找不到等问题，可以适当进行手动项目构建，并根据需要取消actions内容
* 项目初始化完成，您可以直接进入项目目录下，并使用 s deploy 进行项目部署
Thanks for using Serverless-Devs
You could [cd /Users/jiangyu/Desktop/fc-custom-lua-event/image-prediction-app/start-express] and enjoy your serverless journey!
️ If you need help for this example, you can use [s -h] after you enter folder.
Document ❤ Star：https://github.com/Serverless-Devs/Serverless-Devs
完成之后，可以进入项目并部署：
$ s deploy
framework:
region: cn-beijing
service:
name: web-framework
function:
name: express
runtime: custom
handler: index.handler
memorySize: 128
timeout: 60
url:
system_url: https://1583208943291465.cn-beijing.fc.aliyuncs.com/2016-08-15/proxy/web-framework/express/
custom_domain:
-
domain: http://express.web-framework.1583208943291465.cn-beijing.fc.devsapp.net
triggers:
-
type: http
name: httpTrigger
此时可以通过浏览器打开页面：
此时，可以根据案例提供的 Bootstrap 以及 s.yaml 进行参考，并将自身的项目部署/迁移到阿里云 Serverless 架构。其中 Bootstrap 为：
#!/bin/bash
node index.js
其中 s.yaml 为：
# ------------------------------------
# 欢迎您使用阿里云函数计算 FC 组件进行项目开发
# 组件仓库地址/帮助文档：https://github.com/devsapp/fc
# Yaml参考文档：https://github.com/devsapp/fc/blob/jiangyu-docs/docs/zh/yaml.md
# 关于：
# - Serverless Devs和FC组件的关系、如何声明/部署多个函数、超过50M的代码包如何部署
# - 关于.fcignore使用方法、工具中.s目录是做什么、函数进行build操作之后如何处理build的产物
# 等问题，可以参考文档：https://github.com/devsapp/fc/blob/jiangyu-docs/docs/zh/tips.md
# 关于如何做CICD等问题，可以参考：https://github.com/Serverless-Devs/Serverless-Devs/blob/master/docs/zh/cicd.md
# 有问题快来钉钉群问一下吧：33947367
# ------------------------------------
edition: 1.0.0 # 命令行YAML规范版本，遵循语义化版本（Semantic Versioning）规范
name: framework # 项目名称
access: "default" # 秘钥别名
services:
framework: # 业务名称/模块名称
component: fc # 组件名称
actions:
pre-deploy: # 在deploy之前运行
- run: npm install --production # 要运行的命令行
path: ./code # 命令行运行的路径
props: # 组件的属性值
region: cn-beijing
service:
name: web-framework
description: 'Serverless Devs Web Framework Service'
function:
name: express
description: 'Serverless Devs Web Framework Express Function'
codeUri: './code'
runtime: custom
timeout: 60
caPort: 9000
triggers:
- name: httpTrigger
type: http
config:
authType: anonymous
methods:
- GET
customDomains:
- domainName: auto
protocol: HTTP
routeConfigs:
- path: '/*'
可观测性
Serverless 应用的可观测性是被很多用户所关注的。可观测性是通过外部表现判断系统内部状态的衡量方式，在应用开发中，可观测性帮助判断系统内部的健康状况。在系统出现问题时，帮助定位问题、排查问题、分析问题；在系统平稳运行时，帮助评估风险，预测可能出现的问题。
在 Serverless 应用开发中，如果观察到函数的并发度持续升高，很可能是业务推广团队的努力工作导致业务规模迅速扩张，为了避免达到并发度限制触发流控，开发者就需要提前提升并发度，以阿里云函数计算为例，阿里云函数计算就在可观测性层面提供了多种纬度，包括 Logging、Metrics 以及 Tracing 等内容。
如图，在控制台监控中心，可以查看到整体的 Metrics，服务级 Metrics 以及每个函数的 Metrics。除此之外，还可以看到当前函数的请求记录：
根据不同的请求记录，我们可以查看到函数的详细信息：
除了在控制台的监控中心处可以查看到函数的日志等信息，在函数详情页面，也可以看到函数的详细日志信息：
以及 Tracing 相关信息：
当然，通过 Serverless Devs 开发者工具，以及函数计算组件也可以进行观测相关操作，下面我们来一起看一下是怎么进行的。
- 通过工具进行 Metrics 查看
详情参考：
https://github.com/devsapp/fc/blob/main/docs/zh/command/metrics.md
- 有资源描述文件（Yaml）时，可以直接执行 s metrics 查看函数的指标信息；
- 纯命令行形式（在没有资源描述 Yaml 文件时），需要指定服务所在地区以及服务名称，函数名等，例如 sclifcmetrics--regionch-hangzhou--service-namemyService--function-namemyFunction；
上述命令的执行结果示例如下：
[2021-06-07T12:20:06.661] [INFO ] [FC-METRICS] - 请用浏览器访问Uri地址进行查看: http://localhost:3000
此时，通过浏览器打开地址，可以看到函数指标信息：
P.S.需要开启请求级别指标，才能查看函数指标信息，否则图表不展示数据。
关于如何开通请求级别指标:
1.https://fcnext.console.aliyun.com/
2.服务及函数中-找到自己region-对应的服务名称-在操作栏点击配置开启请求级别指标
- 通过工具进行 Logs 查看
详情参考：
https://github.com/devsapp/fc/blob/main/docs/zh/command/logs.md
- 有资源描述文件（Yaml）时，可以直接执行s logs 进行线上函数的日志查询；
- 纯命令行形式（在没有资源描述 Yaml 文件时），需要指定服务所在地区以及服务名称，函数名等，例如s cli fc logs --region cn-hangzhou --service-name fc-deploy-service --function-name http-trigger-py36
上述命令的执行结果示例：
FunctionCompute python3 runtime inited.
FC Invoke Start RequestId: 84d6ae81-02ff-4011-b3ca-45e65b210cc3
FC Invoke End RequestId: 84d6ae81-02ff-4011-b3ca-45e65b210cc3
FC Invoke Start RequestId: de4812be-9137-4a33-9869-370cb61ac427
FC Invoke End RequestId: de4812be-9137-4a33-9869-370cb61ac427
如果需要以 tail 模式进行日志的查询，可以增加 --tail 参数，例如 s logs --tail；
查询指定时间段的日志，可以通过增加 --start-time 和 --end-time 参数实现（例如 s logs -s 2021-11-04T15:40:00 -e 2021-11-04T15:45:00）
如何对应用进行调试
在应用开发过程中，或者应用开发完成，但是所执行结果不符合预期时，通常要进行一定的调试工作。但是在 Serverless 架构下，调试往往会受到极大的环境因素限制，有可能出现的情况是，所开发的应用在本地是可以比较健康的、符合预期的运行，但是在 FaaS 平台上，则会出现一些不可预测的问题；或者是在一些特殊的环境下，本地没有办法模拟线上环境，难以进行项目的开发和调试。
Serverless 应用调试被视为 Serverless 落地最大的痛点与挑战，但是各个云厂商并没有因此放弃在调试方向的不断深入探索。以阿里云函数计算为例目前就提供在线调试、本地调试等多种调试方案。一些具体的操作可参考 Serverless 公众号文章：<硬核调试实操 | 手把手带你实现 Serverless 断点调试>,这里就不再赘述啦。
结语
以上就是我在 Serverless 应用开发中的一些经验分享，Forrester 曾提出：Serverless 架构的兴起，让 FaaS （Function As A Service） 成为继 IaaS、PaaS、SaaS 之后一种新的云计算能力提供方式。未来也将会有大量主流企业的核心应用，从原来的主机架构迁移到 Serverless 架构。
Serverless 架构正当时，其已然开启从概念到实践的大规模落地之路，正如 Gartner 报告中的预测：到 2025 年，全球一半的企业将采用 FaaS 部署；
Serverless 不仅可以做到让开发者无需再管理服务器，无需再对资源做预估并考虑扩展；发挥降本提效，按量付费的优势，它能让你进入只专心在业务逻辑的状态，从而全面提升工作中的研发效能。
好啦，今天是世界读书日，感谢收听（阅读），希望我的分享能够对你有所帮助。
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