Serverless|Serverless 在阿里云函数计算中的实践 Serverless在阿里云函数计算中的

作者：CSDN云原生
近日，阿里云 aPaaS&Serverless 前端技术专家袁坤在 CSDN 云原生 meetup 长沙站分享了 Serverless 在阿里云函数计算 FC 的实践。
互联网软件架构演进我们先简单回顾下互联网软件架构的演进之路。
单机部署
在单机部署中，将所有的业务和数据库都部署在一台主机中。

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此架构的优点是：开发、部署以及运维都非常简单。缺点是：一旦遇到流量过大或者机器故障，整个系统瘫痪，甚至丢失业务数据，造成巨大业务损失。
集群化部署
针对上述架构问题，常用的解决方案是采取水平扩容的方式进行集群化部署。引入 SLB 的流量网关路由，进行负载均衡。集群化部署本质上是单体架构，开发人员在项目开发的时候需要额外注意，比如要使用 cookie 进行鉴权，session 就不能存储在本地，需要引入 Redis 进行单独存储。集群化部署可以通过快速水平扩容解决流量突增或机器故障的问题。

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微服务拆分
随着业务的发展以及团队规模的扩张，单体架构这样紧耦合的方式会带来越来越多的问题，架构的灵活性和可扩展性成为阻碍业务发展的重大挑战。微服务架构应运而生。

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对比单体架构，微服务架构远比其复杂，也衍生了很多新技术，比如：API 网关、服务注册、服务发现、RPC 通信。
Serverless 架构从单体架构到微服务架构，从单机部署到集群化部署，互联网软件架构越来越复杂，公司需要投入大量精力和成本进行底层技术的升级和维护。下图是 Serverless 架构，和单体架构不同的是将对应的组件换成 Serverless 云产品。

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技术演进的本质是更好服务业务，传统开发方式使企业花费更多的精力打磨底层技术细节，而 Serverless 架构就是让开发者专注业务实现从而创造更大的业务价值。
Serverless 架构的优势很明显：

不关注底层基础设施，专注业务价值创造
自动弹性，从容面对突增流量
按资源使用计费，避免资源闲置浪费

Serverless 架构探讨
先来看一下 FaaS 的执行过程。蓝色部分是用户手动管理，只需要交付代码，其他的启动、运行、运维等都是在 FaaS 平台进行。

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但是此架构会产生一些问题：

代码碎片化，无法统一管理和部署
本地环境和线上环境不一致，无法处理依赖兼容性问题
进行本地 Debug 和线上调试困难
FaaS 厂商对代码包有限制，无法部署大代码包
没有统一的标准，导致厂商锁定问题

Serverless Devs
针对上述问题，Serverless Devs 可以帮助开发者更好地开发管理 Serverless 应用，它具备以下几个特点：

无厂商锁定，Serverless Devs 帮助开发者将应用部署在各个厂商上面
开源开放，代码逻辑无任何黑洞
功能可插拨，Serverless Devs 通过组件的形式提供，开发者完全可以根据需求，快速开发适合自己的工具套件
项目全生命周期管理能力，Serverless Devs 是用户进行项目初始化创建、开发、调试、部署等全生命周期管理的工具，简化 Serverless 应用开发

如果说 Serverless 架构可以帮助开发者开发应用，那么 Serverles Devs 就是帮助 Serverless 开发者更好地开发 Serverless 应用！

Serverless 架构实践 Serverless Devs 官网实践
通过上面的介绍可以看出 Serverless Devs 开发者工具并没有提供业务，业务的实现由组件提供，而组件本身分散在不同的 GitHub 仓库中。
Serverless Devs 官网有下面几个诉求：

不同仓库下 GitHub 源中的文档汇集在一个界面进行展示
组件开发者专注组件文档编写，文档自动实时同步到官网
组件一旦有变动，官网能够自动部署和构建

整体方案如下：

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【Serverless|Serverless 在阿里云函数计算中的实践】开发者在 GitHub 更新文档，触发 webhook 钩子配置的 Http Serverless 函数。这里需要注意的是：由于组件的文档数目不定以及 GitHub 网络不稳定等问题，如果所有的工作都在 Http 函数中处理，非常容易导致超时，所以将所有的处理逻辑放在异步调用中，执行完后将处理的结果投递到钉钉或者邮件等渠道。
阿里云函数计算控制台实践
阿里云函数计算 FC 控制台是用户使用函数计算产品的第一站，控制台的用户体验至关重要。在架构上面临几个问题：

后端采用中心化部署模式，用户在海外访问延时非常高
需要用户手动建设监控、日志、灰度等能力，导致运维成本偏高
研发效率较低，开发过程中前后端需要协调沟通，协作成本较大

整体解决方案如下：

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左侧是阿里云通用的网关，负责统一鉴权和安全等逻辑，抽离出 BFF（Backend for Frontend）层，这部分的特点如下：

整体 BFF 部署在阿里云函数计算 FC 上，开发者无需手动运维
BFF 层由前端工程师负责，前端工程师更好地深入业务，提供优秀的用户体验
后端工程师专注于底层稳定性和原子能力的提供，通过 SDK 的方式进行交付给 BFF

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通过 Serverless 实现的 BFF 不仅给业务带来了极大的灵活性，对于前端工程师这个群体也有质的改变：从之前的技术视角转变到更加关注业务价值和用户体验提升。
CD 构建实践常规的自建 CD 构建集群方案通过 Jenkins 或 Tekton 框架实现业务逻辑的编排，资源层面使用 K8s 部署，实现弹性伸缩。如果需要实现简单的云端构建 CD 方案，采用上文的架构略显复杂。
CI/CD 的业务场景有以下几个特性：

通过事件触发执行
流量无法提前预估
需要长时间在后台运行，对延时不敏感
由于网络时延等问题，需要设计失败重试机制

这些特性完全是为 Serverless 量身打造的。实现方案还使用了异步函数，将构建的所有流程导到异步函数中处理，整个编排逻辑通过 Serverless Devs 进行，完美实现了一个性能稳定的 CD 构建集群。
阿里云函数计算应用中心这款产品的底层的 CD 能力完全基于上述的原理进行实践，大家可以自行体验。