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  • FaaS,未来的后端服务开发之道

    说 FaaS 先要说说 PaaS

    平台即服务(Platform as a Service)是一种云计算服务,提供运算平台与解决方案堆栈即服务。在云计算的典型层级中,平台即服务层介于软件即服务与基础设施即服务之间。 平台即服务提供用户能将云基础设施部署与创建至客户端,或者借此获得使用编程语言、程序库与服务。用户不需要管理与控制云基础设施,包含网络、服务器、操作系统或存储,但需要控制上层的应用程序部署与应用托管的环境。

    引用自维基百科

    简单来说,PaaS 就是把计算能力放在线上,你只管写代码就行了,目的也是为了减少后端维护的成本,让开发者更关注到开发本身。国内有 Sina App Engine,国外有 Heroku、Google App Engine、Amazon Web Services,但是这类服务被真正用来做产品的并不多,大多是当作开发的试验田跑一下,而且跑起来的成本比独立部署个服务器也差不多,你要理解很多服务的相关性,应用运行时还有提供各种服务的桥接,就造成你需要去理解一大堆东西才能把他们五花大绑到一起,所以这类服务并没有成为真正的主流,更多的是还是用原生的计算能力,比如 Amazone EC2、AWS 这类 IaaS 平台,国内的阿里云、UCloud 等。

    PaaS 有不少缺点。

    1、对计算能力不可掌控

    PaaS 将自己的运行时封装成了一个黑盒子,你要用他你就要基于这些黑盒子的约束和条件去自行判断,需要了解每个模块或者函数的可用性和限制是什么,才能更好的开发,为了避免应用有太高的权限造成安全问题,服务商往往的做法是裁剪,将限制的能力来提供给你,那么如果你要开发一个应用,本地能用,部署了可能会有各种兼容问题。

    一个完整的应用,在基于 PaaS 去开发的时候,势必会有服务的依赖,对于这些服务的依赖,你也是没有掌控能力的,你只能基于给出的环境变量是去配置,但是往往在复杂应用中,对于服务的依赖非常深入,可能会有比较深入的使用和调优,这个只能束手无策。

    2、线上开发调试模型复杂

    一个完整的应用就是一个功能集合,开发调试起来是很麻烦的,想象一下如果一个很庞大的网站,有一大堆的功能,你依赖可能十几个甚至二十几个服务,跑在你不太知道的黑盒子,你的调试该多麻烦。如果是你自己的环境,你可以随意的开启 DEBUG 参数、去查看系统调用栈、去看硬件参数、去看系统优化参数、去分析运行时的细小问题、而在 PaaS 你能做的仅仅是通过服务商提供的一个后台来做一些简单的查看,日志的分析。这个决定了 PaaS 不适合一个有规模的产品去使用。

    FaaS - 函数即服务

    FaaS 最终目的和 PaaS 类似,让开发者关注在开发本身,服务由服务商提供。那 FaaS (Function as a Service)是什么呢?我为什么觉得它是未来开发的一个趋势。现在 FaaS 的说法还不太一致,但是可以明确的是** FaaS 是 PaaS 能力的一种缩放,缩放到 Function 级别**。FaaS 可以将函数作为一个线上服务、远程计算服务,可以通过 API 执行、通过邮件执行、通过 Iot 执行,通过队列执行。你只需要写统一的函数就行了。FaaS 的入口是事件,下面是 AWS Lambda 的事件流图。

     
     

    我认为 FaaS 有以下几个特点:

    1、函数粒度小易于调试

    对于 FaaS 来说,你要写的就是一个个函数,它就是一个功能。你要做的只是写下如下这样的函数,然后再用配置文件告诉服务器如何让他运行,就完事了,你的所有工作都在这个函数内完成。而函数本身只需要负责处理输入和输出。(输入和输出是基于事件而不同的。)

     
     

    在 FaaS 中函数的执行是无状态的,函数运行时本身是封装在一个容器内,执行完后所有的的状态都会被销毁(当然为了优化,可能会缓存一段时间),但是最终不要期望通过有状态的方式来运行函数,这是对于函数本身的限制。试想只需要定义好输入,就能来调试函数了,测试来说会非常方便,而 PaaS 是一个复杂的合集,你的调试的方便性由你的写法决定。

    2、函数可配置性

    每个函数都是一个功能,这个功能如何执行,依赖是什么,是可以通过配置文件来完的成,如果一个函数可配置如何执行,那么就可以让他达到共享的目的。试想一下,你写了一个视频处理的功能,传入的是一个视频地址或者URL,传出的是一个 GIF,那么这个函数你只需要先写好功能,然后用配置文件定义如何运行,如果这是个 API 服务,那么定义出来 HTTP 请求什么路径,什么方法来实现它;如果他需要基于队列去执行,那我只需要定义用什么队列来执行。

     
     

    这是一个通过队列读取 S3 的 ZIP 文件解压缩成 PNG 并上传 S3 的例子,源代码可以点原文看

    对于 AWS Lambda 来说,可以抽象为以下配置(这是一个基于 AWS Lambda 的一个框架的配置)。正是这种机制,可以真正的实现函数级别的共享。

     
     

    3、初始化非常容易

    如果要写一个简单的 API 服务,就写一个函数就够了,省去了以前去折腾框架,弄路由、搞一大堆配置,这还不够简单么。

    4、FaaS 不确定的缺点:基础和 PaaS 是一致的

    如果真算缺点,就是和 PaaS 是类似的:FaaS 对资源的掌控是不够的。但是,PaaS 的缺点导致掌控性是一个较大的问题;而 FaaS 本身函数运行是比较独立的,所有的成本都涵盖在一个函数内,复杂性就大大降低。

    还有一个缺点,如果开发一个复杂的应用,函数之间的调用和管理是一个棘手的问题,现在已经有框架在着手解决这些问题,可以看下面相关资源的推荐。

    相关资源

    现在已经有不少知名服务商提供此类服务,大家的实现各不相同,但是思路是一致的。比如最著名的 AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions、IBM OpenWhisk。

    如果觉得平台本身复杂性略高,可以通过以下几个框架去玩:APEX、Serverless 等

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