简介： 2020 年，我们在 Serverless 底层基建上做了非常大的升级，比如计算升级到了第四代神龙架构，存储上升级到了盘古 2.0，网络上进入了百 G 洛神网络，整体升级之后性能提升两倍；BaaS 层面也进行了很大的拓展，比如支持了 Event Bridge、Serverless Workflow，进一步提升了系统能力。

 

一、Serverless 规模化落地集团的成果

2020 年，我们在 Serverless 底层基建上做了非常大的升级，比如计算升级到了第四代神龙架构，存储上升级到了盘古 2.0，网络上进入了百 G 洛神网络，整体升级之后性能提升两倍；BaaS 层面也进行了很大的拓展，比如支持了 Event Bridge、Serverless Workflow，进一步提升了系统能力。

除此以外，我们还与集团内十几个 BU 进行了合作共建，帮助业务方落地 Serverless 产品，其中包含 双11 核心的应用场景，帮助其顺利通过 双11 流量峰值大考，证明了 Serverless 在核心的应用场景下，依然表现得非常稳定。

 

二、两大背景，两大优势 – 加速 Serverless 落地

1. Serverless 两大背景

为什么在集团内部能快速实现规模化地落地 Serverless？首先我们有两大前提背景：

第一个背景是上云，集团上云是重要的前提，只有上云才能享受到云上的弹性红利，如果还是自己内部的一朵云，后续的起效降本其实非常难达成，所以 2019 年双十一阿里实现了核心系统 100% 上云，有了上云前提，Serverless 才有了发挥非常作用的空间。

第二个背景是全面云原生化，打造了一个强大的云原生产品的云家族，对集团内部业务进行赋能，帮助业务达成了在上云基础上的两个主要目标：提高效能和降低成本， 2020 年天猫双十一核心系统全面云原生化，效率提升 100%，成本降低 80%。
2. Serverless 两大优势

• 提高效能

 

一个标准的云原生应用，从研发到上线到运维，需要完成上图中所有标橙色的工作项，才能完成正式的微服务应用上线，首先是 CI/CD 代码构建，另外是系统运维的可视化工作项目，不仅要配置、对接，还需对整体数据链路进行流量评估、安全评估、流量管理等，这显然对人力门槛要求已经非常高。除此以外，为了提升资源利用率，我们还需要对各个业务进行混部，门槛会进一步的提高。

可以看出，整体的云原生传统应用，要实现微服务上线所需要完成的工作项，对于开发者来说非常艰难，需要由多个角色进行完成，但是如果到 Serverless 时代，开发者只要完成上图中标蓝色的框 coding，后续剩下的所有工作项，Serverless 的研发平台可以直接帮助业务完成上线。

• 降低成本

提高效能主要指的是人力成本的节省，而降低成本则针对的是应用的资源利用率。普通应用我们需要为峰值预留资源，但波谷就会造成极大浪费。在 Serverless 场景下，我们只需要按需付费，拒绝为峰值预留资源，这是 Serverless 降低成本的最大优势。

 

以上两大背景和两大优势，符合技术上云的趋势，所以集团内部的业务方一拍即合，一些大的 BU 已经把 Serverless 落地升级为战役层面，加速业务落地的 Serverless 场景。目前在集团落地的 Serverless 场景已经非常丰富，涉及到了核心的一些应用、个性化推荐、视频处理，还有 AI 推理、业务巡检等等。

三、Serverless 落地场景 – 前端轻应用

目前，集团内前端场景是应用 Serverless 最快、最广的场景，包含淘系、高德、飞猪、优酷、闲鱼等 10+ 以上 BU。那为什么前端场景适合 Serverless 呢？

 

上图是全栈工程师的能力模型图，一般的微应用中需要有三个角色：前端工程师、后端开发工程师，运维工程师，三者共同完成应用的上线发布。为了提高效能，最近几年出现了全栈工程师的角色，作为全栈工程师，他要具备这三个角色的能力，不仅需要前端的应用开发技术，还需要后端系统层面的开发技能，并且要关注底层的内核、系统资源管理等，这对于前端工程师来说门槛显然非常高。

最近几年 Node.js 技术兴起，能够替代后端开发工程师角色，前端工程师只要具备前端开发能力，就可以充当两个角色，即前端工程师和后端开发工程师，但运维工程师仍然无法被取代。

而 Serverless 平台，解决的就是上图三角形结构中的底部三层，极大降低了前端工程师转变为全栈工程师的门槛，这对前端业务开发者来说非常有诱惑力。

 

另外一个原因是业务特性符合，大部分的前端应用具有流量洪峰的特性，需要业务评估前置，存在评估成本；同时前端场景更新迭代快，快上快下，运维成本高；且缺乏动态扩缩能力，存在资源碎片及资源浪费。而如果使用 Serverless，平台会自动帮你解决以上所有的后顾之忧，所以 Serverless 对前端场景的诱惑力非常大。

1. 前端落地场景

 

上图列举了前端落地的几个主要场景和技术点：

BFF 转换成 SFF 层：BFF 主要是 Backend For Frontend，前端工程师做主要运维，但到了 Serverless 时代，运维完全交于 Serverless 平台，前端工程师只需要写业务代码，就可以完成这项工作。

瘦身：把前端的业务逻辑下沉到 SFF 层，由 SFF 层去做逻辑的复用，把运维的能力也交给 Serverless 平台，实现客户端轻量化，提效功能下沉。

云端一体化：一处代码多端应用，这是非常流行的开发框架，同样需要 SFF 作为支撑。

CSR/SSR：通过 Serverless 满足服务端渲染、客户端渲染等，来实现前端首屏的快速展现，Serverless 结合 CDN 整体可以作为前端加速的解决方案。

NoCode：相当于在 Serverless 平台上做了封装，只需拖拽几个组件，就可以搭建一个前端页面，每个组件都可以用 Serverless 进行包装、功能聚合等，达到 NoCode 的效果。

中后台场景：主要是单体的富应用场景，单体应用可以完全用 Serverless 模式进行托管，完成中后台应用上线，这同样也可以节省运维能力、减少成本。

2. 前端 Coding 变化

在前端场景应用 Serverless 之后，coding 有哪些变化呢？

 

对前端有一定了解的都知道，前端一般分三层：State、View 和 Logic Engine，同时会把一些抽象的业务逻辑下沉到 FaaS 层云函数上，然后用云函数作为 FaaS API 来提供服务，在代码编写上可以抽象各类 Aaction，每个 Aaction 可以有 FaaS 函数 API 提供服务。

 

以一个简单的页面为例，页面左侧是一些渲染接口，可以获取商品详情、收货地址等，这是基于 Faas API 实现的；右侧的是一些交互逻辑，比如购买、添加等，这也是 Faas API 可以继续完成的任务。

页面设计中，所有的 Faas API 不是只能为一个页面所使用，它可以为多个页面复用。复用这些 API 或者进行拖拽之后，就可以完成前端页面的组装，这对于前端来说是非常方便的。

3. 前端轻应用研发提效：1-5-10

 

在前端应用 Serverless 之后，我们把 Serverless 对前端的研发效能的提效简单总结为 1-5-10，其含义是：

1 分钟的快速开始：我们把各类主要场景做一个总结，将其归类为应用模板，每个用户或者业务方新起一个业务时，只需要选择相应的应用启动模板，就会帮助用户快速生成业务代码，用户只需要写自己的业务函数代码就可以快速开始。

5 分钟上线应用：完全复用 Serverless 的运维平台，利用平台天然能力，帮助用户完成灰度发布等能力；并且配合前端网关、切流等完成金丝雀测试等功能。

10 分钟排查问题：基于上线之后的 Serverless 函数，提供业务指标或系统指标的展示，通过指标不仅可以设置报警，还可以在控制台上给用户推送错误日志等，帮助用户快速定位问题、分析问题，10 分钟内掌握整个 Serverless 函数的健康状态。

4. 前端落地 Serverless 效果

前端实现 Serverless 的场景后效果如何？我们将 3 款 APP 在传统应用研发模式下所需要的性能和工时与应用 Faas 场景之后进行对比，可以明显看到，在原有的云原生基础上，效能还能提升 38.89%，这对于 Serverless 应用或前端应用来说效果非常可观，目前 Serverless 场景已经几乎覆盖整个集团内部，帮助业务方实现 Serverless 化，实现提高效能和降低成本两个主要目标。

四、技术输出，拓展新场景

在集团的 Serverless 落地过程中，我们发现了很多新的业务诉求，比如存量业务如何快速实现迁移并节省成本？执行时间是否可以调大或者调长？资源配置是否可以调高？等等，针对这些问题我们提出了一些解决方案，基于这些解决方案我们抽象出了产品的一些功能，接下来介绍几个比较重要的功能：

1. 自定义镜像

 

自定义镜像主要目的是实现存量业务的无缝迁移，帮助用户实现零代码改造，并且把业务代码完全迁移到 Serverless 平台上。

存量业务的迁移是非常大的痛点，在一个团队内，不可能长期存在两种研发模式，这会造成极大内耗。想让业务方迁移到 Serverless 研发体系下，必须推出彻底的改造方案，帮助用户实现 Serverless 体系改造，不仅需要支持新业务使用 Serverless，还要帮助存量业务实现零成本快速迁移，所以我们推出了自定义容器功能。

 

传统 Web 单体应用场景特性：

• 应用现代化细粒度责任拆分、服务治理等运维负担；
• 历史包袱不易 Serverless 化：云上云下业务代码，依赖、配置不统一；
• 容量规划，自建运维、监控体系；
• 资源利用率低 （低流量服务独占资源）。

函数计算 + 容器镜像优势：

• 低成本迁移单体应用；
• 免运维；
• 无需容量规划，自动伸缩；
• 100% 资源利用率，优化闲置成本。

自定义容器功能，可以让传统 Web 单体应用（比如 SpringBoot、Wordpress、Flask、Express、Rails 等框架）不需任何改造，就可以以镜像的方式迁移到函数计算上，避免低流量业务独占服务器造成资源浪费。同时也可以享受到无需为应用做容量规划、自动伸缩、免运费等效益。

2. 性能实例

 

高性能实例，减少使用限制，拓展更多场景。比如：代码包从原来的 50M 上升到 500M，执行时间从原来的 10 分钟提高到 2 小时，性能规格比原先提升 4 倍多，能够最大支持 16G 和 32G 的大规格实例，来帮助用户运行一些非常耗时的长任务等等。

 

函数计算服务了很多场景，在服务过程中我们收到了很多诉求，比如约束条件多、使用门槛高、计算场景资源不足等问题。所以针对这些场景，我们推出了性能实例功能，目标是减少函数计算应用场景的使用限制，降低使用门槛，并且在执行时长上、各种指标上，用户可以灵活配置、按需配置。

目前我们支持的 16 核 32G 完全具备与同规格 ECS 一模一样的计算能力，可以适用于高性能的业务场景如 AI 推理、音视频转码等。这个功能对后续拓展应用场景来说非常重要。

挑战：

• 弹性实例约束条件多，有一定使用门槛，如执行时长、实例规格等；
• 传统单体应用、音视频等重计算场景下，业务需要拆分改造，增加负担；
• vCPU、内存、带宽等资源维度，弹性实例未给出明确承诺。

目标：

• 减小函数计算的使用限制，降低企业使用门槛；
• 兼容传统应用和重计算场景；
• 给用户明确的资源承诺。

做法：

• 推出更高规格、资源承诺更明确的性能实例；
• 未来，性能实例将具备更高的稳定性 SLA、更丰富的功能配置。

主打场景：
计算型任务、long-running 任务、弹性伸缩不敏感任务。

• 音视频转码处理；
• AI 推理；
• 其它需求高规格的计算场景。

优势：

性能实例除放宽限制外，仍保留当前函数计算产品所具备的所有能力：按量付费、预留模式、单实例多请求、多种事件源集成、多可用区容灾、自动伸缩、应用的构建部署及免运维等。

3. 链路追踪

 

链路追踪功能包括：链路还原、拓扑分析、问题定位。

一个正常的微服务，不是一个函数就能完成所有工作，需要依赖上下游服务。在上下游业务都是正常的情况下，一般不需要链路追踪，但是如果下游服务出现了异常，如何定位问题？这时就可以依赖链路追踪功能，迅速分析上下游的性能瓶颈或者定位问题的发生点等。

函数计算也调研了很多集团内外的开源技术方案，目前已经支持 X-trace 功能，并且兼容了开源方案，拥抱开源，提供了兼容 OpenTracing 的产品能力。

 

 

上图是链路追踪的 Demo 图，通过计算 tracing 可以可视化看到后端服务的数据库访问开销，避免大量服务间的复杂校验关系增加问题排查的难度等。函数计算还支持函数代码级的链路分析能力，帮助用户优化冷启动、关键代码实现等。

Serverless 产品在业务角度上带来了巨大收益，但是封装也带来了一个阶段性难题——黑盒问题。当我们向用户提供链路追踪技术，同时也把黑盒问题暴露给用户，用户也可以通过这些黑盒问题提升自身的业务能力。这也是 Serverless 未来提高用户体验的方向，后续我们会在这方面继续加大投入，降低用户使用 Serverless 的成本。

挑战：

• Serverless 产品在业务角度有巨大收益，但封装带来黑盒问题；
• Serverless 连接云生态，大量的云服务造成调用关系复杂；
• Serverless 开发者依然有链路还原、拓扑分析、问题定位等需求。

FC + x-trace 主要优势：

• 函数代码级链路分析，帮助优化冷启动等关键代码实现；
• 服务调用级链路追踪，帮助串联云生态服务，分布式链路分析。

4. 异步配置

 

在 Serverless 场景下，我们提供了离线任务处理、消息对立消费等功能，在函数计算中这类功能的使用率占比 50% 左右。在大量消息消费中，存在很多异步配置问题经常被业务方挑战，比如，这些消息是从哪里来？又去到哪里？被什么服务消费？消费的时间？消费的成功率如何？等等。这些问题的可视化/可配置，是目前需要主要解决的重要课题。

 

上图为异步配置的工作原理，首先从用户指定的事件源开始触发异步调用，函数计算立即返回请求 ID，同时也可以调用执行函数，返回执行结果到函数计算或者消息队列 MNS 里面。然后通过事件源可配置触发器等等，这些效果或者主题消费，可以进行消息的再次消费。比如，如果一个消息处理失败了，可以配置一下进行二次处理。

 

典型的应用场景：

• 一是事件闭环，比如对投递结果（如收集监控指标、报警配置）进行结果分析；生产事件上客户不仅可以利用 FC 消费事件，也可以利用 FC 主动生产事件。
• 二是日常的异常处理，比如失败处理、重试策略等。
• 三是资源回收，用户可以自定义存货时间，及时丢弃无用消息，节省资源，这是异步场景非常大的优化。

作者简介：
赵庆杰（卢令），目前就职于阿里云云原生 Serverless 团队，专注于 Serverless 、PaaS，分布式系统架构等方向，致力于打造新一代的 Serverless 技术平台，把平台技术做到更加普惠。曾就职于百度，负责内部最大的 PaaS 平台，承接了 80% 的在线业务，在 PaaS 方向，后端分布式系统架构等领域有丰富的经验。

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