从零入门Serverless|一文搞懂函数计算及其工作原理

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什么是函数计算？

大家都了解，Serverless 并不是没有服务器，而是开发者不再需要关心服务器。下图是一个应用从开发到上线的对比图：

在传统 Serverful 架构下，部署一个应用需要购买服务器，部署操作系统，搭建开发环境，编写代码，构建应用，部署应用，配置负载均衡机制，搭建日志分析与监控系统，应用上线后，继续监控应用的运行情况。而在 Serverless 架构下，开发者只需要关注应用的开发构建和部署，无需关心服务器相关操作与运维，在函数计算架构下，开发者只需要编写业务代码并监控业务运行情况。这将开发者从繁重的运维工作中解放出来，把精力投入到更有意义的业务开发上。

上图展示了函数计算的使用方式。从用户角度，他需要做的只是编码，然后把代码上传到函数计算中。上传代码就意味着应用部署。当有高并发请求涌入时，开发者也无需手动扩容，函数计算会根据请求量毫秒级自动扩容，弹性可靠地运行任务，并内置日志查询、性能监控、报警等功能帮助开发者发现问题并定位问题。

函数计算核心优势

1. 敏捷开发

使用函数计算时，用户只需聚焦于业务逻辑的开发，编写最重要的 “核心代码”；
不再需要关心服务器购买、负载均衡、自动伸缩等运维操作；
极大地降低了服务搭建的复杂性，有效提升开发和迭代的速度。

2. 弹性扩容

函数计算根据请求量自动进行弹性扩容，无需任何手动配置；
毫秒级调度计算资源，轻松应对业务洪峰。

3. 稳定高可用

函数计算分布式集群化部署，支持多可用区；
如果某个可用区因自然灾害或电力故障导致瘫痪，函数计算会迅速切换到同区域其他可用区的基础设施运行函数，确保服务高可用。

4. 有竞争力的成本

函数计算提供了丰富的计量模式，帮助您在不同场景获得显著成本优势；
后付费模型按实际使用计算资源计费，不占用计算资源则不计费，资源利用率高达 100% ；
预付费模型根据业务负载估算提前预购计算力，单价更低，组合使用后付费和预付费方式将有效降低成本。

函数计算使用场景

从使用场景来说，主要有三类：

Web 应用：可以是各种语言写的，这种可以是使用 Serverless 框架新编写的程序，也可以是已有的应用。比如可能是小程序后端，也可能是 Web API；
对计算能力有很强的弹性诉求的应用：比如 AI 推理、音视频处理、图文转换等；
事件驱动型的应用：比如通过其他阿里云产品驱动的场景，Web Hook、定时任务等。

函数计算已经与很多产品进行了打通，比如对象存储、表格存储、定时器、CDN、日志服务、云监控等十几个产品，可以非常快速地组装出一些业务逻辑。

函数计算工作原理

1. 函数计算调用链路

上图展示了函数计算完整的请求和调用链路。函数计算是事件驱动的无服务器应用，事件驱动是说可以通过事件源自动触发函数执行，比如当有对象上传至 OSS 中时，自动触发函数，对新上传的图片进行处理。函数计算支持丰富的事件源类型，包括日志服务、对象存储、表格存储、消息服务、API 网关、CDN 等。

除了事件触发外，也可以直接通过 API/SDK 直接调用函数。调用可以分为同步调用与异步调用，当请求到达函数计算后，函数计算会为请求分配执行环境，如果是异步调用，函数计算会将请求事件存入队列中，等待消费。

2. 函数计算调用方式

同步调用的特性是，客户端期待服务端立即返回计算结果。请求到达函数计算时，会立即分配执行环境执行函数。

以 API 网关为例，API 网关同步触发函数计算，客户端会一直等待服务端的执行结果，如果执行过程中遇到错误，函数计算会将错误直接返回，而不会对错误进行重试。这种情况下，需要客户端添加重试机制来做错误处理。

异步调用的特性是，客户端不急于立即知道函数结果，函数计算将请求丢入队列中即可返回成功，而不会等待到函数调用结束。

函数计算会逐渐消费队列中的请求，分配执行环境，执行函数。如果执行过程中遇到错误，函数计算会对错误的请求进行重试，对函数错误重试三次，系统错误会以指数退避方式无限重试，直至成功。

异步调用适用于数据的处理，比如 OSS 触发器触发函数处理音视频，日志触发器触发函数清洗日志，都是对延时不敏感，又需要尽可能保证任务执行成功的场景。如果用户需要了解失败的请求并对请求做自定义处理，可以使用 Destination 功能。

3. 函数计算执行过程

函数计算是 Serverless 的，这不是说无服务器，而是开发者无需关心服务器，函数计算会为开发者分配实例执行函数。

如上图所示，当函数第一次被调用的时候，函数计算需要动态调度实例、下载代码、解压代码、启动实例，得到一个可执行函数的代码环境。然后才开始在系统分配的实例中真正地执行用户的初始化函数，执行函数业务逻辑。这个调度实例启动实例的过程，就是系统的冷启动过程。

函数逻辑执行结束后，不会立即释放掉实例，会等一段时间，如果在这段时间内有新的调用，会复用这个实例，比如上图中的 Request 2，由于执行环境已经分配好了，Request 2 可以直接使用，所以 Request 2 就不会遇到冷启动。

Request 2 执行结束后，等待一段时间，如果这段时间没有新的请求分配到这个实例上，那系统会回收实例，释放执行环境。此实例释放后，新的请求 Request 3 来到函数计算，需要重新调度实例、下载代码、解压代码，启动实例，又会遇到冷启动。

所以，为了减小冷启动带来的影响，要尽可能避免冷启动，降低冷启动带来的延时。

使用预留实例可以完全避免冷启动，预留实例是在用户预留后就分配实例，准备执行环境；请求结束后系统也不会自动回收实例。

预留实例不由系统自动分配与回收，由用户控制实例的生命周期，可以长驻不销毁，这将彻底消除实例冷启动带来的延时毛刺，提供极致性能，也为在线应用迁移至函数计算扫清障碍。

如果业务场景不适合使用预留实例，那就要设法降低冷启动的延时，比如降低代码包大小，可以降低下载代码包、解压代码包的时间。Initializer 函数是实例的初始化函数，Initializer 在同一实例中执行且只执行一次，所以可以将一些耗时的公共逻辑放到 Initializer 中，比如在 NAS 中加载依赖、建立连接等等。另外要尽量保持请求连续稳定，避免突发的流量，由于系统已启动的实例不足以支撑大量的突发流量，就会带来不可避免的冷启动。