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Serverless是云原生的實(shí)現(xiàn)方式并把底層計(jì)算資源當(dāng)成基礎(chǔ)設(shè)施，每個(gè)產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)方式也不一樣，但并不代表無服務(wù)器，只是底層服務(wù)器對(duì)用戶透明并完全由廠商負(fù)責(zé)運(yùn)維。

Serverless計(jì)算允許開發(fā)者專注于編寫和部署代碼，而無需管理服務(wù)器，自動(dòng)按需擴(kuò)展資源。

Serverless架構(gòu)相比傳統(tǒng)云計(jì)算，是在底層計(jì)算資源的基礎(chǔ)上更高階的抽象和使用，并允許開發(fā)者專注于編寫和部署代碼，而無需管理服務(wù)器，自動(dòng)按需擴(kuò)展資源。傳統(tǒng)云計(jì)算對(duì)底層計(jì)算資源進(jìn)行編排，但仍需客戶運(yùn)維。

冷啟動(dòng)一直是Serverless領(lǐng)域面臨的優(yōu)化難題之一，華為云創(chuàng)新提出了基于進(jìn)程級(jí)快照的冷啟動(dòng)加速解決方案，致力于在用戶幾乎無感知的前提下，有效提升應(yīng)用的冷啟動(dòng)性能。特別是Java應(yīng)用冷啟動(dòng)速度慢的問題尤為突出，華為云在冷啟動(dòng)性能優(yōu)化方面做到90%+性能提升。

以下幾種類型的應(yīng)用最適合遷移到 Serverless 架構(gòu)：

1、事件驅(qū)動(dòng)應(yīng)用：包括 IoT 設(shè)備數(shù)據(jù)處理、文件上傳后的圖像處理、日志分析、視頻直播/轉(zhuǎn)碼等，這些應(yīng)用以事件驅(qū)動(dòng)的方式執(zhí)行服務(wù)，按需供給，開發(fā)者無需關(guān)注業(yè)務(wù)波峰波谷，節(jié)省閑時(shí)成本，最終降低運(yùn)維成本。

2、Web 應(yīng)用和移動(dòng)后端：RESTful API 和 GraphQL等接口可以很好地與 Serverless 結(jié)合，實(shí)現(xiàn)按需計(jì)算和自動(dòng)擴(kuò)展。

3、微服務(wù)：Serverless 的無狀態(tài)特性和自動(dòng)擴(kuò)展能力非常適合構(gòu)建獨(dú)立部署的服務(wù)單元。

4、定時(shí)任務(wù)：例如數(shù)據(jù)備份、報(bào)告生成、定期清理等工作，可以通過計(jì)劃事件來觸發(fā) Serverless 函數(shù)執(zhí)行。

5、AI/ML 推理：短期的機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理任務(wù)，尤其是那些不需要長期占用資源的情況。

6、臨時(shí)或階段性項(xiàng)目：比如活動(dòng)期間的限時(shí)促銷、封閉測試等，這類應(yīng)用可以在需求高峰期迅速擴(kuò)展，并在非活躍期減少開銷。

1、在高訪問量情況下，Serverless 的初期成本優(yōu)勢(shì)明顯。傳統(tǒng)架構(gòu)需要提前預(yù)估流量并采購和配置足夠的服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等硬件資源，這涉及到大量的資金投入。而 Serverless 無需預(yù)先購買這些硬件，只需在流量到來時(shí)根據(jù)實(shí)際使用情況付費(fèi)，對(duì)于一些創(chuàng)業(yè)公司或者新上線的應(yīng)用，這種方式可以大大減輕資金壓力。

2、Serverless 的自動(dòng)伸縮特性在高訪問量下可以有效控制成本。盡管隨著訪問量增加，Serverless 的費(fèi)用會(huì)相應(yīng)上升，但它的增長是與實(shí)際的請(qǐng)求處理量緊密相關(guān)的。而傳統(tǒng)架構(gòu)為了應(yīng)對(duì)峰值流量，往往會(huì)過度配置資源，在平時(shí)就會(huì)造成這些資源的閑置浪費(fèi)，即使在高訪問量期間，也可能因?yàn)榧軜?gòu)不夠靈活而無法充分利用資源。

3、如果應(yīng)用處于長時(shí)間、穩(wěn)定的高訪問量狀態(tài)，并且對(duì)性能有非常高的要求（例如要求極低的延遲），在某些情況下 Serverless 成本可能會(huì)高于傳統(tǒng)架構(gòu)，Serverless 的計(jì)費(fèi)方式是基于函數(shù)執(zhí)行次數(shù)和資源消耗，在長時(shí)間高負(fù)載下，這些費(fèi)用可能會(huì)累積到一個(gè)較高的水平,Serverless 的冷啟動(dòng)和精細(xì)的計(jì)費(fèi)方式可能會(huì)導(dǎo)致成本上升。

一、利用華為云Serverless函數(shù)托管服務(wù)FunctionGraph的自動(dòng)伸縮功能

以 華為云FunctionGraph 為例，它會(huì)根據(jù)傳入請(qǐng)求的速率自動(dòng)調(diào)整函數(shù)執(zhí)行實(shí)例的數(shù)量。當(dāng)請(qǐng)求流量增加時(shí)， FunctionGraph 會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)更多的實(shí)例來處理請(qǐng)求；當(dāng)流量減少時(shí)，會(huì)關(guān)閉多余的實(shí)例。這種自動(dòng)伸縮是基于內(nèi)置的算法，該算法會(huì)考慮請(qǐng)求的并發(fā)數(shù)、函數(shù)執(zhí)行時(shí)間以及可用函數(shù)實(shí)例資源等多種因素。例如，假設(shè)一個(gè)基于 FunctionGraph 的 Web 應(yīng)用，平時(shí)每秒只有 10 個(gè)請(qǐng)求， FunctionGraph 會(huì)維持少量的函數(shù)實(shí)例。但如果在促銷活動(dòng)期間，每秒請(qǐng)求數(shù)增加到 1000 個(gè)， FunctionGraph 會(huì)迅速啟動(dòng)足夠多的實(shí)例來處理這些請(qǐng)求，確保應(yīng)用的響應(yīng)性能。

二、基于指標(biāo)的伸縮管理，即監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)

1、彈性實(shí)例數(shù)和并發(fā)數(shù)：

彈性實(shí)例數(shù)反映了單位時(shí)間內(nèi)運(yùn)行的彈性實(shí)例數(shù)量，并發(fā)數(shù)則表示在同一時(shí)刻正在處理的請(qǐng)求數(shù)量。這兩個(gè)指標(biāo)是監(jiān)控伸縮性的基礎(chǔ)。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控這些指標(biāo)，可以提前預(yù)測流量的變化趨勢(shì)，從而做好資源準(zhǔn)備。

例如，使用云服務(wù)提供商提供的監(jiān)控工具（如 華為云的AOM）來跟蹤這些指標(biāo)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)并發(fā)數(shù)持續(xù)上升，并且并發(fā)數(shù)接近設(shè)置的單函數(shù)最大實(shí)例數(shù)的閾值時(shí)，就可以考慮調(diào)整伸縮策略，如提高單函數(shù)最大實(shí)例數(shù)限制或增加預(yù)留實(shí)例數(shù)量。

2、函數(shù)執(zhí)行時(shí)間和資源利用率：

函數(shù)執(zhí)行時(shí)間直接影響用戶體驗(yàn)，較長的執(zhí)行時(shí)間可能導(dǎo)致用戶等待時(shí)間過長。資源利用率（CPU、內(nèi)存）則反映了函數(shù)運(yùn)行的效率。如果發(fā)現(xiàn)函數(shù)執(zhí)行時(shí)間過長或者資源利用率過高，可能需要優(yōu)化函數(shù)代碼，或者調(diào)整資源分配。

例如，一個(gè)日志加工函數(shù)在處理日志時(shí)執(zhí)行時(shí)間過長。通過監(jiān)控發(fā)現(xiàn)這個(gè)問題后，可以考慮優(yōu)化算法來縮短執(zhí)行時(shí)間，或者增加分配給函數(shù)的內(nèi)存資源來提高處理效率。同時(shí)，監(jiān)控資源利用率可以幫助企業(yè)確定是否有資源浪費(fèi)的情況，例如，如果一個(gè)函數(shù)一直占用大量內(nèi)存但實(shí)際使用很少，就可以適當(dāng)減少分配的內(nèi)存。

一、企業(yè)構(gòu)建事件驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用：

1、企業(yè)首先需要明確應(yīng)用中的事件來源。事件源可以是多種多樣的，例如用戶App中的操作（如點(diǎn)擊按鈕、提交表單等）、消息隊(duì)列中的消息（如來自其他系統(tǒng)的業(yè)務(wù)消息）等。梳理出所有可能的事件源，為后續(xù)的事件處理做好準(zhǔn)備。

2、根據(jù)事件的類型和業(yè)務(wù)需求，編寫相應(yīng)的 Serverless函數(shù)來處理事件。每個(gè)函數(shù)應(yīng)該具有明確的單一職責(zé)，例如，一個(gè)處理用戶注冊(cè)事件的函數(shù)可能負(fù)責(zé)驗(yàn)證用戶輸入的信息、將用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫等操作。

以一個(gè)電商應(yīng)用為例，當(dāng)有用戶下單的事件發(fā)生時(shí)，對(duì)應(yīng)的 Serverless 函數(shù)會(huì)負(fù)責(zé)驗(yàn)證訂單信息（包括商品庫存檢查、價(jià)格計(jì)算等）、生成訂單記錄、通知倉庫發(fā)貨等一系列操作。這些函數(shù)可以使用不同的編程語言編寫，如 Python、Node.js 等，具體取決于企業(yè)開發(fā)團(tuán)隊(duì)的技能和應(yīng)用的需求。

但對(duì)于復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，可能需要多個(gè) Serverless 函數(shù)協(xié)同工作來處理事件。這時(shí)就需要進(jìn)行事件流的編排，確定事件在不同函數(shù)之間的傳遞順序和觸發(fā)條件。可以使用工作流引擎或者事件編排工具來實(shí)現(xiàn)。

例如，在一個(gè)企業(yè)級(jí)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中，一個(gè)采購訂單事件可能首先觸發(fā)庫存檢查函數(shù)，根據(jù)庫存情況決定是否需要觸發(fā)采購申請(qǐng)函數(shù)，采購申請(qǐng)批準(zhǔn)后再觸發(fā)供應(yīng)商下單函數(shù)等。通過事件流編排工具（如 FunctionGraph的 workflow）可以清晰地定義和管理這些事件流程。

3、企業(yè)需要為事件處理過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)選擇合適的存儲(chǔ)方案。對(duì)于臨時(shí)的數(shù)據(jù)，可以使用內(nèi)存存儲(chǔ)（如在函數(shù)執(zhí)行期間存儲(chǔ)一些中間計(jì)算結(jié)果）、 緩存（如Redis）、消息（如Kafka） ；對(duì)于持久化的數(shù)據(jù)，如用戶記錄、業(yè)務(wù)訂單等，可以使用數(shù)據(jù)庫（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 MySQL）。

二、優(yōu)化事件驅(qū)動(dòng)的 Serverless 應(yīng)用：

1、優(yōu)化 Serverless 函數(shù)的代碼是提高性能的關(guān)鍵。這包括減少函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間、降低資源消耗（如內(nèi)存、CPU）?？梢酝ㄟ^代碼重構(gòu)、算法優(yōu)化、使用高效的庫等方式來實(shí)現(xiàn)。

2、由于網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)等原因，事件處理可能會(huì)失敗。企業(yè)需要建立重試機(jī)制，當(dāng)函數(shù)執(zhí)行失敗時(shí)，自動(dòng)進(jìn)行重試?？梢栽O(shè)置重試次數(shù)、重試間隔等參數(shù)，根據(jù)不同的事件重要性和失敗類型來靈活調(diào)整。

3、成本優(yōu)化，優(yōu)化資源分配，確保 Serverless 函數(shù)使用的資源（如內(nèi)存、執(zhí)行時(shí)間）與實(shí)際需求相匹配。避免過度分配資源導(dǎo)致不必要的成本增加?？梢酝ㄟ^性能測試和成本分析來確定最佳的資源配置方案。

例如，在一個(gè)測試環(huán)境中，模擬不同的流量場景，觀察函數(shù)在不同資源配置下的性能和成本。通過分析結(jié)果，找到一個(gè)既能滿足性能要求又能降低成本的資源分配點(diǎn)，如將一個(gè)函數(shù)的內(nèi)存分配從 4096MB 降低到 1024MB，同時(shí)保證其在高流量情況下的執(zhí)行時(shí)間仍在可接受范圍內(nèi)。

開發(fā)者可以基于以下關(guān)鍵策略：

1、使用日志聚合服務(wù)LTS收集和分析事件信息和錯(cuò)誤日志，并確保日志信息結(jié)構(gòu)化，便于讀取和分析。

2、利用調(diào)用鏈工具比如APM等來追蹤請(qǐng)求完整路徑，識(shí)別性能瓶頸和故障點(diǎn)。

3、上報(bào)關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)，比如成功率等，并設(shè)置告警及時(shí)通知。

Serverless將計(jì)算資源的管理抽象化，顯著改變了傳統(tǒng)的開發(fā)和部署流程，主要包括以下改變：

1、無服務(wù)器函數(shù)：開發(fā)者可以專注于編寫業(yè)務(wù)邏輯，無需關(guān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施的配置和維護(hù)。

2、事件驅(qū)動(dòng)：應(yīng)用設(shè)計(jì)圍繞事件觸發(fā)，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)性和可擴(kuò)展性。

3、按需資源：云服務(wù)自動(dòng)分配和管理計(jì)算資源，開發(fā)者只需上傳代碼，無需手動(dòng)部署或擴(kuò)展服務(wù)器。

4、持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）：Serverless環(huán)境與CI/CD工具的集成更加緊密，實(shí)現(xiàn)代碼的自動(dòng)測試、構(gòu)建和部署。

建議掌握以下技能：

1、事件驅(qū)動(dòng)編程：理解和設(shè)計(jì)基于事件觸發(fā)的業(yè)務(wù)流程。

2、無狀態(tài)設(shè)計(jì)：確保函數(shù)或服務(wù)能夠獨(dú)立處理請(qǐng)求，不依賴于會(huì)話狀態(tài)。

3、微服務(wù)架構(gòu)：將應(yīng)用分解為獨(dú)立的、可重用的組件，提高系統(tǒng)的靈活性和可維護(hù)性。

4、云服務(wù)API：熟悉云平臺(tái)提供的API，如FunctionGraph等。

5、監(jiān)控和日志工具：掌握如LTS、AOM等工具，用于監(jiān)控和調(diào)試Serverless應(yīng)用。

6、CI/CD工具：如Jenkins、GitLab CI、CircleCI等，用于自動(dòng)化測試和部署流程。

7、容器技術(shù)：雖然Serverless主要關(guān)注函數(shù)級(jí)別的無服務(wù)器，但了解容器（如Docker）和容器編排（如Kubernetes）對(duì)于構(gòu)建和部署微服務(wù)仍然重要。

1、使用模塊化設(shè)計(jì)，將每個(gè)第三方服務(wù)的集成封裝為獨(dú)立的模塊或函數(shù)，避免代碼耦合，便于單獨(dú)測試和維護(hù)。

2、針對(duì)第三方依賴，可以使用云服務(wù)提供的依賴包進(jìn)行管理，使用平臺(tái)提供的依賴包能力進(jìn)行版本管理。

3、使用ServiceBridge函數(shù)作為BaaS訪問統(tǒng)一入口，業(yè)務(wù)使用輕量SDK訪問BaaS服務(wù)，無需關(guān)注連接邏輯。