作者 | 方剑（洛夜） Spring Cloud Alibaba 开源项目负责人/创始人之一
来源|阿里巴巴云原生公众号
导读：本文摘自 Spring Cloud Alibaba 开源项目创始团队成员方剑撰写的《深入理解 Spring Cloud 与实战》一书，主要讲述了 Java 微服务框架 Spring Boot/Cloud 这个事实标准下如何应对 FaaS 场景。
Serverless & FaaS
2019 年，O'Reilly 对 1500 名 IT 专业人员的调查中，有 40％ 的受访者在采用 Serverless 架构的组织中工作。2020 年 DataDog 调查显示，现在有超过 50％ 的 AWS 用户正在使用 Serverless 架构的 AWS Lambda。
Serverless 正在成为主流，于是就诞生了下面这幅图，从单体应用的管理到微服务应用的管理再到函数的管理。
Serverless 到目前为止还没有一个精准定义。Martin Fowler 在个人博客上有一篇《Serverless Architectures》文章，其对 Serverless 的的定义分成了 BaaS 或 FaaS。
Baas 是全称是 Backend-as-a-Service，后端即服务，FaaS 的全称是 Function-as-a-Service，函数即服务。
今天我们来聊聊 FaaS。这是维基百科对 FaaS 的定义:
函数即服务（FaaS）是一类云计算服务，它提供了一个平台，使客户可以开发，运行和管理应用程序功能，而无需构建和维护通常与开发和启动应用程序相关的基础架构。遵循此模型构建应用程序是实现 Serverless 架构的一种方法，通常在构建微服务应用程序时使用。
对于 Python、JavaScript 这种天生支持 Lambda 的开发语言，和 FaaS 简直是完美结合。Serverless Framework 的调研报告也很好地说明了这一点。NodeJS、Python 是 FaaS 使用率前二的语言。
我们知道，因为 JVM 占用的内存比较大，所以 Java 应用的启动会有点慢，不太适合 FaaS 这个场景，这也是 Java 在使用率上偏低的原因。
另外，对 Java 开发者来说 Spring Boot/Cloud 已经成为了事实标准，依赖注入是 Spring Framework 的核心，Spring Boot/Cloud 这个事实标准应对 FaaS 这个场景，会碰撞出怎么样的火花呢？这就是今天我们要聊的 Spring Cloud Function。
Java Function
在对 Spring Cloud Function 介绍之前，我们先来看 Java 里的核心函数定义。
JDK 1.8 推出了新特性 Lambda 表达式，java.util.function 包下面提供了很多的函数。这 3 个函数尤为重要:
1. java.util.function.Function: 需要一个参数，得到另一个结果.
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
}
比如通过 Stream API 里的 map 方法可以通过 Function 把字符串从小写变成大写:
Stream.of("a", "b", "c").map(String::toUpperCase);
这里的 map 方法需要一个 Function 参数:
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
2. java.util.function.Consumer: 需要一个参数进行操作，无返回值。
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
}
比如通过 Stream API 里的 forEach 方法遍历每个元素，做对应的业务逻辑处理:
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
Stream.of("200", "201", "202").forEach(code -> {
ResponseEntity<String> responseEntity =
restTemplate.getForEntity("http://httpbin.org/status/" + code, String.class);
System.out.println(responseEntity.getStatusCode());
});
3. java.util.function.Supplier: 得到一个结果，无输入参数。
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
T get();
}
比如自定义 Supplier 可以返回随机数:
Random random = new Random();
Supplier supplier100 = () -> random.nextInt(100);
Supplier supplier1000 = () -> random.nextInt(1000);
System.out.println(supplier100.get());
System.out.println(supplier1000.get());
Spring Cloud Function
Java Function 的编程模型非常简单，本质上就是这 3 个核心函数:
- Supplier
- Function<I, O>
- Consumer
Spring Cloud Function 是 Spring 生态跟 Serverless(FaaS) 相关的一个项目。它出现的目的是增强 Java Function，主要体现在这几点:
-
统一云厂商的 FaaS 编程模型: Spring Cloud Function 的口号是 "Write Once, Run Anywhere"。我们写的 Spring Cloud Function 代码可以运行在本地、各个云厂商(AWS Lambda, GCP Cloud Functions, Azure Functions)。
-
自动类型转换: 理解过 Spring MVC 或者 Spring Cloud Stream 的同学肯定对 HttpMessageConverter 或者 MessageConverter 模型，这个转换器的作用是将 HTTP BODY(或者 Message Payload)、HTTP Query Parameter、HTTP HEADER(或者 Message Header)自动转换成对应的 POJO。有了这个特性后，我们就无需关注函数的入参和返回值，用 String 参数就可以获取原始的入参信息，用 User 这个 POJO 参数就可以将原始的入参参数自动转换成 User 对象。
-
函数组合: 可以让多个函数之间进行组合操作。
-
函数管理: 新增 FunctionCatalog、FunctionRegistry 接口用于 Function 的管理。管理 ApplicationContext 内的 Function，动态注册 Function 等操作。
-
Reactive 支持: Spring Cloud Function 新增比如 FluxFunction、FluxSupplier、FunctionConsumer 这种 Reactive 函数。
-
自动跟 Spring 生态内部原有的组件进行深度集成：
- Spring Web/Spring WebFlux: 一次 HTTP 请求是一次函数调用。
- Spring Cloud Task: 一次任务执行是一次函数调用。
- Spring Cloud Stream: 一次消息消费/生产/转换是一次函数调用。
这里再多介绍统一云厂商的 FaaS 编程模型，让大家对 Spring Cloud Function 更有体感。
AWS Lambda 是第一个是提供 FaaS 服务的云厂商，RequestStreamHandler 是 AWS 提供的针对 Java 开发者的接口，需要实现这个接口:
public class HandlerStream implements RequestStreamHandler {
@Override
public void handleRequest(InputStream inputStream, OutputStream outputStream, Context context) throws IOException
{
...
Azure Functions 针对 Java 开发者提供了 @HttpTrigger 注解:
public class Function {
public String echo(@HttpTrigger(name = "req",
methods = {HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS)
String req, ExecutionContext context) {
...
}
}
从这两段代码可以看出，不同的云厂商要编写不同的代码。如果要变换云厂商，这个过程会很痛苦。
另外，无论是 AWS、Azure 或者 GCP 提供的接口或注解，他们没有任何 Spring 上下文相关的初始化逻辑。如果我们是一个 Spring Boot/Cloud 应用迁移到 FaaS 平台，需要添加 Spring 上下文初始化逻辑等改动量。
Spring Cloud Function 的出现就是为了解决这些问题。
Spring Cloud Function 的使用
Spring Cloud Function & Spring Web:
@SpringBootApplication
public class SpringCloudFunctionWebApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringCloudFunctionWebApplication.class, args);
}
@Bean
public Function<String, String> upperCase() {
return s -> s.toUpperCase();
}
@Bean
public Function<User, String> user() {
return user -> user.toString();
}
}
访问对应的 Endpoint:
$ curl -XPOST -H "Content-Type: text/plain" localhost:8080/upperCase -d hello
HELLO
$ curl -XPOST -H "Content-Type: text/plain" localhost:8080/user -d '{"name":"hello SCF"}'
User{nameu003du0027hello SCFu0027}
Spring Cloud Function & Spring Cloud Stream:
@SpringBootApplication
public class SpringCloudFunctionStreamApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringCloudFunctionStreamApplication.class, args);
}
@Bean
public Function<String, String> uppercase() {
return x -> x.toUpperCase();
}
@Bean
public Function<String, String> prefix() {
return x -> "prefix-" + x;
}
}
加上 function 相关的配置(针对 input-topic 上的每个消息，payload 转换大写后再加上 prefix- 前缀，再写到 output-topic 上):
spring.cloud.stream.bindings.input.destination=input-topic
spring.cloud.stream.bindings.input.group=scf-group
spring.cloud.stream.bindings.output.destination=output-topic
spring.cloud.stream.function.definition=uppercase|prefix
Spring Cloud Function & Spring Cloud Task:
@SpringBootApplication
public class SpringCloudFunctionTaskApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SpringCloudFunctionTaskApplication.class, args);
}
@Bean
public Supplier<List<String>> supplier() {
return () -> Arrays.asList("200", "201", "202");
}
@Bean
public Function<List<String>, List<String>> function() {
return (list) ->
list.stream().map( item -> "prefix-" + item).collect(Collectors.toList());
}
@Bean
public Consumer<List<String>> consumer() {
return (list) -> {
list.stream().forEach(System.out::println);
};
}
}
加上 function 相关的配置(Supplier 模拟任务的输入源，Function 模拟对任务输入源的处理，Consumer 模拟处理对 Function 处理输入源后的数据):
spring.cloud.function.task.function=function
spring.cloud.function.task.supplier=supplier
spring.cloud.function.task.consumer=consumer
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- Spring Boot 核心特性
- Spring Cloud 服务注册/服务发现原理剖析
- 双注册双订阅模型完成 Eureka 迁移至 Nacos 的案例
- 负载均衡：Spring Cloud LoadBalancer 和 Netflix Ribbon
- Dubbo Spring Cloud：Spring Cloud 与 Apache Dubbo 的融合
- Spring Cloud 灰度发布案例
- Spring 体系配置，动态刷新加载原理剖析
- Spring Cloud Circuit Breaker 抽象以及 Sentinel、Hystrix、Resilience4j 熔断器对比
- Spring 体系消息编程模型剖析
- Spring Cloud Data Flow 完成批处理和流处理任务
- Spring Cloud Gateway 网关剖析
- Spring 与 Serverless 的融合
作者简介
方剑 Spring Cloud Alibaba 开源项目负责人/创始人之一。《深入理解 Spring Cloud 与实战》作者，Apache RocketMQ Committer，Alibaba Nacos Committer。曾在个人博客上编写过《SpringMVC 源码分析系列》、《SpringBoot 源码分析系列》文章，目前，关注微服务、云原生、Kubernetes。
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