1分钟了解,什么是Serverless | 年底了,免费送书福利
微服务是目前互联网公司最流行的架构，其生态、设计方法、开发框架、基础设施管理工具等，可以快速帮助企业顺利实施微服务架构。然而，微服架构就完美了吗？
微服务仍面临着哪些挑战？
1. 微服务相关基础设施成本仍很高。微服务的开发引入治理组件，增加了开发的难度，以容器为基础的微服务基础设施在弹性等方面仍有不足，而微服务增加带来的基础设施成本也是微服务实施的新挑战。
2．微服务的粒度仍然比较粗。当前微服务划分主要遵循单一职责的原则，通常会将一个子业务抽象成一个微服务，例如：用户服务，支付服务，订单服务等。但是，同一个子业务的不同接口，QPS差距较大，对扩展的诉求完全不同，变更频率也可能不同。进一步拆分可以带来扩展性等便利，但整个微服务的数量也会提升一个量级，给基础设施的管理带来负担。
3．微服务开发仍有较高门槛。如图所示，Java微服务开发的软件栈要求开发者掌握以下技能。
Java微服务开发技术栈从复杂的SpringMVC演进到SpringBoot，框架更加轻量化。但在其他方面（并发处理等）并没有什么改变，同时在微服务治理、分布式事务等方面的开发难度反而增加了。
4．微服务基础设施管理、高可用和弹性仍然很难保证。容器和Kubernetes工具的使用，提升了应用部署及基础设施运维自动化的能力，但保证基础设施高可用、可扩展对运维人员的能力要求很高。服务上云后，基础设施团队可以不用再关心服务器、交换机等硬件的运维，但仍然需要关心虚拟机的维护，如安全补丁、基础镜像的更新升级、扩容等。
基础设施团队依然需要管理虚拟机运维人员需要借助云侧的工具来保证基础设施的高可用，难度仍然存在，而且很依赖运维人员的能力。
5．基础设施的成本依然较高。
微服务会增加基础设施的成本。每个微服务都要考虑冗余，保证高可用。随着微服务数量的增加，基础设施的数量会呈现指数级增长，但云服务的基础设施收费方式没有改变，依然采用按照资源大小及以小时为单位（或包年）计费的方式。是否存在一种新的基础设施服务，能按照“用多少付多少”的方式收费，从而降低基础设施成本？
微服务面临的这些新问题，是否有解决方案呢？或许，Serverless是潜在方案之一。
什么是Serverless？
2014年，AWS推出Lambda函数计算服务，提供简化的编程模型及函数的运行环境全托管。2015年，AWS推出API Gateway（全托管的网关服务），正式将Serverless这个概念推广开来。
AWS Serverless全景图Google在2011年收购了Firebase，2016年将其作为mBaaS（移动后端即服务）的Serverless解决方案推出。
Google Serverless全景图国内，华为也不甘落后，结合多年在Serverless领域的技术积累，推出了Serverless行业解决方案，2021年，云函数、云数据库等核心构建类服务已面向全球HMS生态的开发者开放。
HUAWEI AppGallery Connect Serverless全景图那么，Serverless到底是什么呢？维基百科是这么说的：（1）云服务商按需分配计算机资源，开发者无须运维这些资源，不用关心容器、虚拟机或物理服务器的容量规划、配置、管理、维护、操作和扩展；（2）Serverless计算无状态，可在短时间内完成计算，其结果保存在外部存储中；（3）当不使用某个应用时，不向其分配计算资源；（4）计费基于应用消耗的实际资源来度量；
Serverless并不意味着不需要服务器来托管和运行代码，也不意味着不再需要运维工程师。Serverless是指开发者不再需要将时间和资源花费在服务器调配、维护、更新、扩展和容量规划上，这些任务都由Serverless平台处理，开发者只需要专注于编写应用程序的业务逻辑，运维工程师能够将精力放在业务运维上。
目前，Serverless服务主要分为FaaS和BaaS：（1）函数即服务（Function as a Service，FaaS）：开发者实现的服务器端应用逻辑（微服务甚至粒度更小的服务）以事件驱动的方式运行在无状态的临时容器中，这些容器和计算资源完全由云提供商管理。开发者只需关心和维护业务层面的正常运行，其他部分如运行时、容器、操作系统、硬件等，都由云提供商来解决。
FaaS与IaaS、PaaS的区别（2）后端即服务（Backend as a Service，BaaS）：基于API的三方服务，用来取代应用程序中功能的核心子集。由于这些API是作为自动扩展和透明运行的服务提供的，因此从开发者和运维工程师的角度来看似乎是无服务器的。非计算类的全托管服务，如消息队列等中间件、NoSQL数据库服务、身份验证服务等，都可以认为是BaaS服务。
Serverless有哪些关键技术呢？
下图是典型的Serverless系统架构，从中可以看到一些Serverless的常用概念。
典型的Serverless架构（1）事件源（Event Sources）：事件的生产者，可能是HTTP请求、消息队列的事件等，通过同步或异步的方式去触发函数；（2）触发器（Trigger）：函数的REST呈现，通常是RESTful URL。当事件源将事件推/拉到触发器时，FaaS平台会查找触发器和函数的映射关系，从而启动该函数实例，以响应被推/拉到触发器的事件；
（3）FaaS控制器（FaaS Controller）：FaaS平台的核心组件，管理函数的生命周期、扩容和缩容等。可以将函数实例缩容为0，同时在收到对函数的请求时迅速启动新的函数实例；
（4）函数实例（Function Instance）：执行函数的环境，包含函数代码、函数运行环境（如JRE、Node.js）、上下文信息（如函数运行的配置，通常以环境变量注入）。一个函数实例可以同时处理1个或N个事件（取决于平台的具体实现）。函数实例通常内置可观测性，将日志和监控信息上报到对应的日志和监控服务中；
（5）函数编程模型（Programming Model）：通常表现为函数的编码规范，如签名、入口的方法名等。函数的编程模型一般会提供同步/异步/异常处理机制，开发者只需要处理输入（事件、上下文），并返回结果即可；
（6）BaaS平台：函数通常是无状态的，其状态一般存储在BaaS服务中，如NoSQL数据库等。函数可以基于REST API或BaaS服务提供的SDK来访问BaaS服务，而不用关心这些服务的扩容和缩容问题；
（7）函数编程模型：提供友好的编程模型，使开发者可以聚焦于业务逻辑，为开发者屏蔽编码中最困难的部分，如并发编程等。同时，需要原生支持函数的编排，尽量减少开发者的学习成本；
（8）快速扩容：传统的基础设施通常都是从1到n扩容的，而Serverless平台需要支持从0到n扩容，以更快的扩容速度应对流量的变化，Serverless平台可达到秒级甚至毫秒级的扩容速度；
（9）快速启动：函数被请求时才会创建实例，该准备过程会消耗较长的时间，影响函数的启动性能。同理，对于新到达的并发请求，会产生并发的冷启动问题。Serverless平台需要降低冷启动时延，以满足应用对性能的诉求；
（10）高效连接：函数需要将状态或数据存放在后端BaaS服务中，而对接这些服务往往需要繁杂的API，Serverless平台的函数实例生命周期通常较短，对于如RDS数据库等后端服务无法保持长连接，为此，Serverless平台需要为函数提供完备、高效、可靠的BaaS服务连接/访问接口；
（11）安全隔离：Serverless是逻辑多租的服务，租户的函数代码可能运行在同一台服务器上，所以，通常Serverless平台会采用安全容器的方式，引入轻量级虚拟化技术来保证隔离性，但这同时会引入额外的性能（启动）和资源开销等问题。
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