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前言

Serverless从年头火到年尾。今日早读文章由阿里@张挺授权分享。

@陈仲寅，花名张挺，淘系前端技术专家，长期耕耘于 Node.js 技术栈，为淘宝和阿里其他 BU 提供框架和中间件解决方案，阿里集团 Serverless 标准化规范负责人，负责淘宝整体的 Node.js 体系基础建设，解决全栈开发的各种维护和稳定性问题，也同时负责 MidwayJs 系列内部和社区开源产品，包括 Midway、Sandbox、Pandora.js、Injection 等开源产品的开发、维护等工作。

正文从这开始~~

本次 D2 分享的话题叫 《Serverless 应用架构升级》，主要讲述的是阿里集团内部从传统一步步抽离出 midway-faas 框架，并赋予其核心能力，解决用户诉求的一些思考和实践。

6月的 GMTC 和 2019 JSConf 我们都有去分享，社区的 Serverless 在不断升温，今年成了阿里经济体前端委员会四大方向之一，给了前端非常大的机遇和挑战，业务在不断尝试之余，也逐步沉淀出了一套可迭代，可维护，可扩展，可复用的开发。如今云厂商不断发力，无声的战争正在打响。

现在，随着 Serverless 的深入人心，云厂商都在说，“我们在定义 Serverless”，而开发者都说”我们在做 Serverless“，用户都是“在用 Serverless”,人人都在往 Serverless 体系上靠，或多或少的沾点边，使得整个社区欣欣向荣。

而对于我们前端本身来说，引进 Serverless，也能在各个场景下带来帮助。目前 Serverless 体系，首选的是 FaaS + BaaS 模型，使用了 FaaS。

首先是更快的开发速度，基于时间驱动模型，能够更方便的进行开发和迭代，让用户快速上线；其次是更加安全的隔离环境，用户再也不能，也不希望登录服务去排查问题；第三是按量付费，由于计费模型的变化，比传统的按实例付费，在访问率低的时候，更能降低成本；最后是弹性实例，在服务时，不再考虑峰值等情况，不需要提前预估流量，预先准备实例。

这些优势，看到了一个新的契机，让前端能够减少开发成本，弱化运维，同时又能更多的关注数据，真正的向着后端、一体化发展，也为跨技术栈研发效能提升提供了可能。

社区背景

现有的社区，有非常多的云厂商提供函数服务。不管是 Amazon，微软，还是谷歌，以及国内的阿里云和腾讯云，都推出了自己的云函数，同时，每个云厂商都有着一套自己的标准和规范，同时，在这些标准之上，云厂商为了吸引用户，更快的占领市场，做了很多创新，阿里云的 CustomRuntime，以及前段时间腾讯云推出的 Service 2.0 概念，就是比较好的例子。

作为普通用户，如果想快速的使用 Serverless，在这么多平台面前，光是选择就得斟酌一番，在各个平台之间反复对比，同时，如果想多尝试几个平台，就会发现每个平台的规范，代码行为，启动方式，触发器都不尽相同，对于用户来说，能有跨平台的方案，可以在不同的厂商之间做一些迁移，互调等有意思的尝试。

在社区中已经有一些能够帮助我们更好的部署到多云的工具链，Serverless Framework 就是其中做的不错的代表，已经有不少云厂商通过开发插件接入了 serverless 工具链。它通过 serverless.yml 文件，定义了多云的能力，使用云厂商开发的插件，一定程度上解决了跨平台的问题。

这其中没有很好的解决云厂商之前代码层面的不一致（因为是云厂商自己做的），第二，这些插件是云厂商自己提供，如果某些厂商不做支持，那么能力就会缺乏。

而另一家 ZEIT，推出了 now 系列工具，以轻量简单快速闻名，他们的体验非常棒，目前支持部署到他们接入的平台，示例基本以前端项目为主，和我们 FaaS 本身的实践有所区别，定位也有一些差异。

在调研完社区的生态之后，我们发现，没有非常契合我们的诉求的产品，我们觉得自己设计一套符合我们定位，且能够满足场景，又面向未来的框架。经过讨论，我们将框架的特性归纳、总结出以下四点。

第一，需要能够防厂商锁定，由于 FaaS 目前没有成熟的标准，导致社区平台割裂，同时因为集团内部也有多套环境的需求，所以我们决定把这个特定放到第一位。

第二，是灵活性，我们称之为 Flexibility，传统的 FaaS 部署模型和计费模型，在某些场景下，成本和性能都有所欠缺，同时，在扩展性、复用性上也不够灵活。

第三，在团队规模越来越大的今天，标准，复用和扩展性已经变的越来越重要，如何解决这些问题，我们也进行了深入思考

最后，是一些实际的诉求，比如在多个函数之前，复用一些逻辑，统一埋点，监控等，我们需要在这一方面做一些扩展，目前的社区平台无法满足，我们需要设计出一套生命周期，来完善整个体系，这样内外的逻辑保持一致，也可以把我们的实践输出出去。

防厂商锁定

前面我们提到，不同的云厂商提供的云函数服务，标准不同，写法不同，特别是出入参，会有一些差异，给我们的同学带来了不少困扰。参数这一块这是由不同的运行时决定，像阿里云，就会有 req, res, context 以及 event, context, callback 两种写法，腾讯云和 aws 也有一些异步处理以及参数个数上的差异。

社区的 Serverless 由于起步比较早，各家云厂商都对它有一定程度的支持，通过 serverless.yml 来定义每个平台的配置、资源、能力，前面也提到，由于是社区化，各家云厂商对插件的支持力度不一，更多的云厂商还是会着重打造自己的 cli 工具链，以及结合自家平台或者 IDE。

我们基于 Serverless Framework 的想法，希望能进一步做标准化和扩展，这样既可以复用社区生态，也可以进一步扩展我们自己的能力。由此，我们的方向分为两部分：

1、进一步标准化 serverless.yml

2、针对不同的云厂商，标准化代码层面的出入参

severless.yml 的标准化其实比较困难，这一块会参考现有的 serverless 体系，在他们没有做好的地方继续做规范和定义，我们的优势在于，会结合实际场景去考虑，也没有云厂商的包袱，相对来说可以自由一些。

我们设想不同的云平台，都会有类似的能力，比如 http，api gateway，以及 timer，对象存储，消息队列等等，把这些常用的都定义为相同的字段，通过构建来生成出各个平台自己的字段，可以帮用户省下了解的时间。通过这样的变化，我们直接将一份 yml 文件，转变为不同平台自己的 yml 文件，这样缓冲层的设计，也屏蔽了后续因为平台的变化导致用户使用层面的差异性。

标准化出入参，只是代码上的包裹，相对来说就容易许多。

1、把 callback 变为 Promise(async)

2、把原有的入参做一些抽象，变为一个叫 FaaSContext 的请求上下文（包含了原有 event，context 的部分内容，更像 koa 模型）

3、把原有的 context 变为 FaaSContext 上的属性（保留，后续可能有用）

这样做完之后，针对不同的平台，统一将上下文作为第一个参数传入（必选），event 第二个参数（可选），同时整个方法直接是 async 函数。

实现层面相对简单，我们把这些内容做成了参数包裹器(parameter wrapper)，和之前的 yml 文件一起，结合用户代码的构建产物，分发部署到各个云平台，目前社区我们还只完成了阿里云和腾讯云，这种模型相当轻量，和原有的平台能力也不冲突，后续我们将会继续支持其他平台。

同时，在这些过程之中，我们采用了 interface 的定义方式，产出了几份针对不同平台的 yml 标准化定义，后续可以用它们快速的格式化，校验，减少用户开发成本。

下面是我们发布到多平台的演示，展示的是同一份代码文件，在不修改代码本身的情况下，发布到多云。

灵活性

我们也把灵活性是灵活性（Flexibility）作为第二个设想的能力，理想情况下，是部署模型的延伸，可以让函数在水平和垂直两个层面自由扩展。

我们以一个传统 Web 栈作为示例。

传统 Web 应用，路由会写在一个固定的文件中，每个路由一般会关联到一个 Controller 上，在函数的体系下，每个路由都将是一个 http 触发器，都将拆为一个独立的的函数，有着独立的代码、配置等。由于函数的热度不同，调用的频次也会不同。同时，如果原来的路由和 Controller，每个函数可以绑定多个路由。

所以说，FaaS 栈和传统 Web 栈有着很高的相似度，但是不同的是，这些函数都将部署到不同的容器中（隔离性），再加上平台本身宣传的那样，按调用量付费，看起来十分完美。

殊不知，函数整体的计费模型，除了传统的调用次数，还有一个 CU 的概念，一般来说，CU 会和容器本身的 CPU、内存消耗相关，调用次数容易计算，CU 要优化就比较困难。如果按请求调用量付费，每次调用都启动一个新的实例的话，创建实例本身的开销加上函数调用其实是比较浪费的。

为此，我们希望在某些场景下，能够尽可能的节省成本。这就产生了一些可能性，如果我们能复用函数实例，并发处理业务，或者共享一些资源，在一定程度上就能降低实例重复创建本身的开销。

我们设想，如果把多个请求在一个实例内处理，创建新实例的次数会变少，如果多个函数的逻辑在一个函数里完成，这样函数冷启动概率是不是就会降低，从而在另一个层面降低成本呢？

如果多个函数在一起，是否可以选择性聚合，假如某个函数请求量变高（热点函数），是否能够随时拆分出来呢？

这个答案是肯定的，经过实践，我们已经可以做到函数本身的随意组合部署。这就是我们设想的 Flexibility 的一部分，让函数在部署模型上变的更加自由，更加灵活。每个函数可以按传统的部署模型，部署到多个容器中，也可以按照自己的想法（流量情况）聚合到一起部署，随意的组合。

但是有些同学觉得这样的组合很不错，就会担心成本的问题，毕竟函数的部署模型调整的话，代码也会跟着调整，如果改动复杂的话，这个成本不会接受。

经过我们的设计，我们已经做到了只在 yml （配置）层面做调整，代码层面不需要改动，同时聚合的配置部分不影响原有的函数配置（随意增减），这就是我们 Flexibility 水平聚合能力，我们也叫它 ”高密度部署“。

开发效率

第三点，我们考虑的是开发效率，在团队越来越大之后，开发的标注化，扩展性和可维护性一直是关注的重点，而随着 TypeScript 的推出，越来越多人将应用本身迁移到了这个体系中，我们也在不断思考，但是目前为止，没有在 FaaS 上看到这些方案。

前面提到过，我们将传统的 Event 和 Context 字段做了转换，同时，因为对代码做了变化，也需要给用户足够多的可用性提示，为此，我们定义一些 interface（比如 FaaSContext）辅助开发。

将 TypeScript 优秀的特性引入 FaaS 体系一直是我们的目标，从 17 年的 pandora 开始，包括去年我们开源的 midway，都全部使用 TypeScript 进行研发，内部的所有库已经全部迁移到了 TypeScript 体系上，让 FaaS 用上 TypeScript 也并不困难。

为此，我们将 midway 逐步改成了多场景方案，迁移出了名为 midway-faas 的函数框架，在标准的 Class 模型基础上，提供了基于 IoC，装饰器等新的特性，既和原来的体系一脉相承，能力共享，也在 FaaS 场景提供了更多的 Feature。

运行时扩展

在上面这些特性定义完之后，我们觉得函数的开发本身能力差不多了，但是还有些问题没有解决。

在使用一段时间之后，我们发现了一些用户诉求。

现有的函数，用户面对的直接是入口参数，我们如果要在跨函数前做一些参数校验，转换的的事情，目前需要做基类继承，或者直接写多次方法调用，这种类 middleware，或者 AOP 的做法，是否能够有方案支持。

内部运行时还好，运行时是由平台掌控，有些有初始化方法，有些没有，那么能不能在一定程度上抹平这些差异，让用户使用无感。

还有一些统一监控，埋点的需求，以及集团内部一直提的治理的需求

这些能力不一定需要在框架层本身实现，由于我们的构建特性以及隐藏了真实的入口，我们完全可以在整个调用之前加入这些能力。

为此我们设计了一套针对运行时的生命周期，包括 RuntimeStart、FunctionStart、Invoke、Close 四个阶段，以及他们的 before 和 after 的 hook 能力。同时将内部的运行时都基于这套编写，目前已经实现了多个平台的完整运行时。

不过这一套在社区平台稍有不一致，社区的平台基本无法自定义运行时，也就无法执行完整的生命周期，所以我们针对社区平台（例如阿里云 FC），就进行了简化处理。

整个运行时扩展简单来说分为几个部分，最底层的是 runtime-engine，用于整个生命周期的管理和执行。之上的是 LightRuntime，一个轻量的运行时，用于在不同的平台之中完成我们的运行时生命周期，同时适配各个平台的出入参。

而另一块是每个运行时复用的能力，我们从 Lambda 中借鉴了概念，称之为 Layer。Layer 在设计上可以和任意一个运行时合并，赋予其额外的能力，我们一般用在多场景兼容（传统应用迁移），统一监控、metrics 等能力上。

经过快一年的迭代更新，我们将淘宝的导购业务迁移到了 Serverless 体系，同时集团其他 BU 也逐步的复制了这套方案，都顺利通过了双促的大考。

我们计划将这套 midway-faas 的能力开放给社区，如今，代码已经提交到了 github，还在飞速迭代中，算是 public beta 阶段，我们希望在明年的一月发布 v1.0，提供更多的 Feature 支持。

Serverless 的路依然还处在起步阶段，不断尝试，降低成本，为前端赋能是我们的目标，也欢迎更多的同学加入到我们的队伍中。

@张挺曾分享过

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