什么是Serverless
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Serverless又名无服务器,所谓无服务器并非是说不需要依赖和依靠服务器等资源,而是开发者再也不用过多考虑服务器的问题,可以更专注在产品代码上。 -
Serverless是一种软件系统架构的思想和方法，它不是软件框架、类库或者工具。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态(Stateless)、 暂存(可能只存在于一次调用的过程中)计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上，而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时(运行时通俗的讲 就是运行环境，比如nodejs环境，java环境，php环境)。Serverless真正做到了部署应用 无需涉及基础设施的建设，自动构建、部署和启动服务。
- 第一种：
狭义 Serverless（最常见）=Serverless computing 架构=FaaS 架构=Trigger（事件驱动）+ FaaS（函数即服务）+ BaaS（后端即服务，持久化或第三方服务）=FaaS + BaaS- 第二种：广义
Serverless=服务端免运维=具备 Serverless 特性的云服务
- FAAS：函数及服务，通俗来说就是我们可以写一个函数，在该函数内执行业务逻辑，函数由fas平台运行
- BAAS：后端及服务，通常指云服务，该云服务常指中间件服务
整体架构十分简单明了, 用 FC 替代了 Web 服务器，但是换来的是免运维，弹性扩容，按需付费等一系列优点
目前，Serverless 的应用场景广泛，大部分传统业务均可以在 Serverless 云函数上完美支持
Serverless要解决什么
前端和后端分离后，彼此独立，这样就导致前端需要关注一些后端关注的问题，如下
作为一个前端，确实大多数人对于服务端的环境，部署基础设施等等东西并不了解。但是现在前端是独立的部署，前端必然面临这些东西。这就是serverless要解决的问题。
传统服务器架构 VS Serverless架构
传统开发模式
新型的serverless开发模式
正常来说，用户开发 Server 端服务，常常面临开发效率，运维成本高，机器资源弹性伸缩等痛点，而使用 Serverless 架构可以很好的解决上述问题。下面是传统架构和 Serverless 架构的对比：
- 云函数计算是一个事件驱动的全托管计算服务。
- 通过函数计算，您无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传。
- 函数计算会为您准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行您的代码，并提供日志查询，性能监控，报警等功能。
- 借助于函数计算，您可以快速构建任何类型的应用和服务，无需管理和运维。
使用Serverless优缺点
优势
- 无运维：我们不需要购买服务器，直接可进行
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资源分配: 在
Serverless架构中，你不用关心应用运行的资源(比如服务配置、磁盘大小)只提供一份代码就行。 -
计费方式: 在
Serverless架构中，计费方式按实际使用量计费(比如函数调用次数、运 行时长)，不按传统的执行代码所需的资源计费(比如固定CPU)。计费粒度也精确到了毫 秒级，而不是传统的小时级别。个别云厂商推出了每个月的免费额度，比如腾讯云提供了每 个月 40 万 GBs 的资源使用额度和 100 万次调用次数的免费额度。中小企业的网站访问量不 是特别大的话完全可以免费使用
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弹性伸缩:
Serverless架构的弹性伸缩更自动化、更精确，可以快速根据业务并发扩容更 多的实例，甚至允许缩容到零实例状态来实现零费用，对用户来说是完全无感知的。而传统 架构对服务器(虚拟机)进行扩容，虚拟机的启动速度也比较慢，需要几分钟甚至更久。
不足
当然了 ServerLess 是很诱人，但却不是万能的，有些场景还是不适合的。
- ServerLess 不仅仅是一门技术也是一种理念和微服务一样，很多老系统不能直接上 ServerLess，得相应的进行升级和拆解才能更好的适应 ServerLess，这是一个门槛。
- 同时 ServerLess 针对开发语言的可定制性和可开放性，ServerLess 会选择处于稳定版的语言且更新具有一定的滞后性，特别是 Node.JS 这样的版本更新帝，最新稳定版是10，但是提供的却是8。同时如果对语言有底层的修改而无法通过 Plugin 实现同样也无法适应相关场景。
- 不适合长时间的进行计算处理的场景，ServerLess 是产生计算后按时间计费的，适合那些触发类短时间计算的，如果有长时间进行计算的场景就不适合。
Serverless 的技术特点
事件驱动
- 云函数的运行，是由事件驱动起来的，在有事件到来时，云函数会启动运行
- Serverless 应用不会类似于原有的「监听 - 处理」类型的应用一直在线，而是按需启动
- 事件的定义可以很丰富，一次 http 请求，一个文件上传，一次数据库条目修改，一条消息发送，都可以定义为事件
单事件处理
自动弹性伸缩
无状态开发
Serverless 是如何工作的
Serverless 应用本质上是由一个个 FaaS 函数组成的，Serverless 应用的每一次运行，其实是单个或多个函数的运行，所以 Serverelss 的运行原理，本质上就是函数的运行原理
函数调用链路：事件驱动函数执行
对于 FaaS 函数来说，一方面可以通过事件来触发执行，另一方面也可以直接调用 API 来执行。FaaS 平台都提供了执行函数的 API。
函数调用方式 ：同步调用与异步调用
- 函数支持同步调用和异步调用，这正是 FaaS 函数的两种调用方式。
- 同步调用指的是客户端发起调用后，需要等到函数执行完毕并得到执行结果。FaaS 平台收到同步调用后，会立即为函数分配运行环境并执行函数。
- 而异步调用是指客户端发起调用后，FaaS 会将事件放在内部队列中而不是立即执行。
- 异步调用时，FaaS 会直接返回，不需要等待函数执行完毕。这意味着异步调用无法直接获取返回结果，所以它适用于运行时间比较长的场景。
- 对于函数计算来说，定时触发器就是异步调用的。 此外，OSS 触发器、MNS 消息触发器也是异步的。
函数生命周期：冷启动与热启动
- 在 FaaS 平台中，函数默认是不运行的，也不会分配任何资源。甚至 FaaS 中都不会保存函数代码。
- 只有当 FaaS 接收到触发器的事件后，才会启动并运行函数。
- 整个函数的运行过程可以分为四个阶段：下载代码、启动容器、初始化运行环境、运行代码
下载代码： FaaS 平台本身不会存储代码，而是将代码放在对象存储中，需要执行函数的时候，再从对象存储中将函数代码下载下来并解压，因此 FaaS 平台一般都会对代码包的大小进行限制，通常代码包不能超过 50MB。启动容器： 代码下载完成后，FaaS 会根据函数的配置，启动对应容器，FaaS 使用容器进行资源隔离。初始化运行环境： 分析代码依赖、执行用户初始化逻辑、初始化入口函数之外的代码等。运行代码： 调用入口函数执行代码。
当函数第一次执行时，会经过完整的四个步骤，前三个过程统称为“冷启动”，最后一步称为 “热启动”。
- 整个冷启动流程耗时可能达到百毫秒级别。
- 函数运行完毕后，运行环境会保留一段时间，可能 2 ~ 5 分钟，这和具体云厂商有关。
- 如果这段时间内函数需要再次执行，则 FaaS 平台就会使用上一次的运行环境，这就是“执行上下文重用”，函数的这个启动过程也叫“热启动”。
- “热启动” 的耗时就完全是启动函数的耗时了。
- 当一段时间内没有请求时，函数运行环境就会被释放，直到下一次事件到来，再重新从冷启动开始初始化
下面是一个函数的请求示意图，其中 “请求1” “请求3” 是冷启动，“请求2” 是热启动。
函数执行完毕后销毁运行环境，虽然对首次函数执行的性能有损耗，但极大提高了资源利用效率，只有需要执行代码的时候才初始化环境、消耗硬件资源。
并且如果你的应用请求量比较大，则大部分时候函数的执行可能都是热启动。
从函数运行的生命周期中你可以发现，如果函数每分钟都执行，则函数几乎都是热启动的，也就是会重复使用之前的执行上下文
Serverless 使用场景
发送通知
诸如 PUSH Notification、邮件通知接口、短信，这一类服务来说，他们都需要基础设施来搭建。并且，他们对实时性的要求相对没有那么高。即使在时间上晚来几秒钟，用户还是能接受的。在我们所见到的短信发送的例子里，一般都会假设用户能在 60 秒内收到短信。因此，在这种时间 1s 的误差，用户也不会恼火的。
轻量级 API
Serverless 特别适合于，轻量级快速变化地 API。其实，我一直没有想到一个合适的例子。在我的假想里，一个 AutoSuggest 的 API 可能就是这样的 API，但是这种 API 在有些时候，往往会伴随着相当复杂的业务。于是，便想举一个 Featrue Toggle 的例子，尽管有一些不合适。但是，可能是最有价值的部分。
物联网
当我们谈及物联网的时候，我们会讨论事件触发、传输协议、海量数据（数据存储、数据分析）。而有了 Serverless，那么再多的数据，处理起来也是相当容易的一件事。对于一个物联网应用的服务端来说，系统需要收集来自各个地方的数据，并创建一个个 pipeline 来处理、过滤、转换这些数据，并将数据存储到数据库中。对于硬件开发人员来说，对接不同的硬件，本身就是一种挑战。而直接使用诸如 AWS IoT 这样国，可以在某种程度上，帮助我们更好地开发出写服务端连接的应用。
数据统计分析等
数据统计本身只需要很少的计算量，但是生成图表，则可以定期生成。在接收数据的时候，我们不需要考虑任何延时带来的问题。50~200 ms 的延时，并不会对我们的系统造成什么影响。
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