作者 | 孔德慧（夏莞） 阿里雲函數計算開發工程師
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什麼是函數計算？
大家都瞭解，Serverless 並不是沒有服務器，而是開發者不再需要關心服務器。下圖是一個應用從開發到上線的對比圖：
在傳統 Serverful 架構下，部署一個應用需要購買服務器，部署操作系統，搭建開發環境，編寫代碼，構建應用，部署應用，配置負載均衡機制，搭建日誌分析與監控系統，應用上線後，繼續監控應用的運行情況。而在 Serverless 架構下，開發者只需要關注應用的開發構建和部署，無需關心服務器相關操作與運維，在函數計算架構下，開發者只需要編寫業務代碼並監控業務運行情況。這將開發者從繁重的運維工作中解放出來，把精力投入到更有意義的業務開發上。
上圖展示了函數計算的使用方式。從用戶角度，他需要做的只是編碼，然後把代碼上傳到函數計算中。上傳代碼就意味著應用部署。當有高併發請求湧入時，開發者也無需手動擴容，函數計算會根據請求量毫秒級自動擴容，彈性可靠地運行任務，並內置日誌查詢、性能監控、報警等功能幫助開發者發現問題並定位問題。
函數計算核心優勢
1. 敏捷開發
- 使用函數計算時，用戶只需聚焦於業務邏輯的開發，編寫最重要的 “核心代碼”；
- 不再需要關心服務器購買、負載均衡、自動伸縮等運維操作；
- 極大地降低了服務搭建的複雜性，有效提升開發和迭代的速度。
2. 彈性擴容
- 函數計算根據請求量自動進行彈性擴容，無需任何手動配置；
- 毫秒級調度計算資源，輕鬆應對業務洪峰。
3. 穩定高可用
- 函數計算分佈式集群化部署，支持多可用區；
- 如果某個可用區因自然災害或電力故障導致癱瘓，函數計算會迅速切換到同區域其他可用區的基礎設施運行函數，確保服務高可用。
4. 有競爭力的成本
- 函數計算提供了豐富的計量模式，幫助您在不同場景獲得顯著成本優勢；
- 後付費模型按實際使用計算資源計費，不佔用計算資源則不計費，資源利用率高達 100% ；
- 預付費模型根據業務負載估算提前預購計算力，單價更低，組合使用後付費和預付費方式將有效降低成本。
函數計算使用場景
從使用場景來說，主要有三類：
- Web 應用：可以是各種語言寫的，這種可以是使用 Serverless 框架新編寫的程序，也可以是已有的應用。比如可能是小程序後端，也可能是 Web API；
- 對計算能力有很強的彈性訴求的應用：比如 AI 推理、音視頻處理、圖文轉換等；
- 事件驅動型的應用：比如通過其他阿里雲產品驅動的場景，Web Hook、定時任務等。
函數計算已經與很多產品進行了打通，比如對象存儲、表格存儲、定時器、CDN、日誌服務、雲監控等十幾個產品，可以非常快速地組裝出一些業務邏輯。
函數計算工作原理
1. 函數計算調用鏈路
上圖展示了函數計算完整的請求和調用鏈路。函數計算是事件驅動的無服務器應用，事件驅動是說可以通過事件源自動觸發函數執行，比如當有對象上傳至 OSS 中時，自動觸發函數，對新上傳的圖片進行處理。函數計算支持豐富的事件源類型，包括日誌服務、對象存儲、表格存儲、消息服務、API 網關、CDN 等。
除了事件觸發外，也可以直接通過 API/SDK 直接調用函數。調用可以分為同步調用與異步調用，當請求到達函數計算後，函數計算會為請求分配執行環境，如果是異步調用，函數計算會將請求事件存入隊列中，等待消費。
2. 函數計算調用方式
同步調用的特性是，客戶端期待服務端立即返回計算結果。請求到達函數計算時，會立即分配執行環境執行函數。
以 API 網關為例，API 網關同步觸發函數計算，客戶端會一直等待服務端的執行結果，如果執行過程中遇到錯誤， 函數計算會將錯誤直接返回，而不會對錯誤進行重試。這種情況下，需要客戶端添加重試機制來做錯誤處理。
異步調用的特性是，客戶端不急於立即知道函數結果，函數計算將請求丟入隊列中即可返回成功，而不會等待到函數調用結束。
函數計算會逐漸消費隊列中的請求，分配執行環境，執行函數。如果執行過程中遇到錯誤，函數計算會對錯誤的請求進行重試，對函數錯誤重試三次，系統錯誤會以指數退避方式無限重試，直至成功。
異步調用適用於數據的處理，比如 OSS 觸發器觸發函數處理音視頻，日誌觸發器觸發函數清洗日誌，都是對延時不敏感，又需要儘可能保證任務執行成功的場景。如果用戶需要了解失敗的請求並對請求做自定義處理，可以使用 Destination 功能。
3. 函數計算執行過程
函數計算是 Serverless 的，這不是說無服務器，而是開發者無需關心服務器，函數計算會為開發者分配實例執行函數。
如上圖所示，當函數第一次被調用的時候，函數計算需要動態調度實例、下載代碼、解壓代碼、啟動實例，得到一個可執行函數的代碼環境。然後才開始在系統分配的實例中真正地執行用戶的初始化函數，執行函數業務邏輯。這個調度實例啟動實例的過程，就是系統的冷啟動過程。
函數邏輯執行結束後，不會立即釋放掉實例，會等一段時間，如果在這段時間內有新的調用，會複用這個實例，比如上圖中的 Request 2，由於執行環境已經分配好了，Request 2 可以直接使用，所以 Request 2 就不會遇到冷啟動。
Request 2 執行結束後，等待一段時間，如果這段時間沒有新的請求分配到這個實例上，那系統會回收實例，釋放執行環境。此實例釋放後，新的請求 Request 3 來到函數計算，需要重新調度實例、下載代碼、解壓代碼，啟動實例，又會遇到冷啟動。
所以，為了減小冷啟動帶來的影響，要儘可能避免冷啟動，降低冷啟動帶來的延時。
使用預留實例可以完全避免冷啟動，預留實例是在用戶預留後就分配實例，準備執行環境；請求結束後系統也不會自動回收實例。
預留實例不由系統自動分配與回收，由用戶控制實例的生命週期，可以長駐不銷燬，這將徹底消除實例冷啟動帶來的延時毛刺，提供極致性能，也為在線應用遷移至函數計算掃清障礙。
如果業務場景不適合使用預留實例，那就要設法降低冷啟動的延時，比如降低代碼包大小，可以降低下載代碼包、解壓代碼包的時間。Initializer 函數是實例的初始化函數，Initializer 在同一實例中執行且只執行一次，所以可以將一些耗時的公共邏輯放到 Initializer 中，比如在 NAS 中加載依賴、建立連接等等。另外要儘量保持請求連續穩定，避免突發的流量，由於系統已啟動的實例不足以支撐大量的突發流量，就會帶來不可避免的冷啟動。
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