开发者学堂课程【建立 Serverless 思维：Serverless 架构模式】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识
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Serverless 架构模式
内容简介：
一、介绍 Serverless 架构模式
二、静态站点
三、单位和微服务
四、事件触发
五、服务编排
六、总结
一、什么是 Serverless 架构
1、按照 CNCF 对 Serverless 计算的定义，serverless 应该是运用 FaaS（函数即服务）和 BaaS（后端服务）解决问题的一种设计。
随着需求和技术的发展,业界出现了一些 FaaS 以外的其它形态的 Serverless 计算服务,比如 Google Cloud Run ,阿里云推出的面向应用的 Serverless 应用引擎服务以及 Serverless K8s, 这些服务也提供了弹性伸缩能力和按使用计费的收费模式,具备 Serverless 服务的形态,可以说进一步扩大了 Serverless 计算的阵营。
为了消除冷启动影响，FaaS 可服务如阿里云函数计算和 AWS 的 Lambda 相继推出了预留功能。
一些基于服务器( Serverful )的后端服务也推出了 Serverless 形态产品,比如 AWS Serverless 的 Aurora ,阿里云 Serverless 的 HBase 服务。因此， Serverless 的界线是有些模糊的,因为技术在不断演进。
2、一个模糊的东西如何指导我们解决业务问题呢?
Serverless 有一个根本的理念是一直没有改变的,即让用户最大化地专注业务逻辑,其它的特征如：
不关心服务器、自动弹性、按使用计费等,都是为了实现这个理念而服务。
著名的 Serverless 实践者 Ben Kehoe 这样描述 Serverless 原生心智,当我们在业务中考虑做什么时可以体会一下这种心智:
1.我的业务是什么?
2.做这件事情能不能让我的业务出类拔萃?
3.如果不能,我为什么要做这件事情而不是让别人来解决这个问题?
4.在解决业务问题之前没有必要解决技术问题。
人的精力是有限的,组织的资源是有限的, Serverless 的理念可以让我们更好地用有限的资源解决真正需要解决的问题,正是因为我们少做了一些事情,转而让别人做这些事情,我们才可以在业务上做的更多。
3、我们主要会采用计算、存储和消息通信等技术来设计架构,从可运维性、安全性、可靠性、可扩展性、成本几个角度来衡量架构的优劣。
常见的场景,并探讨如何使用 Serverless 架构支持这些场景。为了让这种讨论不过于抽象,我们会用一些具体的服务作为参考,但是这些架构的思想是通用的,可以用其它类似产品实现。
二、静态站点（第一个场景）
1、假如我们要做一个信息展示的网站,需求很简单,就像早年的中国黄页,信息更新很少。大概有以下几种主要选择:
1.买台服务器放在 IDC 机房里托管,运行站点；
2.去云厂商上买台云服务器运行站点,为了解决高可用的问题又买了负载均衡服务和多个服务器;
3.采用静态站点方式,直接由对象存储服务(如 OSS )支持,并使用 CDN 回源 OSS 。
这三种方式由云下到云上,由管理服务器到无需管理服务器,即 Serverless 。
这一系列的转变给使用者带来了什么变化呢?前两种方案需要预算,需要扩展,需要实现高可用,需要自行监控等,这些都不是马老师当年想要的,他只想去展示信息,让世界了解中国,这是他的业务逻辑。 Serverless 正是这样一种理念,最大化地让人去专注业务逻辑。
2、第三种方式就是采用了 Serverless 架构去构建一个静态站点,它有其它方案无法比拟的优势,比如:
1.可运维性:无需管理服务器,比如操作系统的安全补丁升级、故障升级、高可用性,这些云服务( OSs , CDN )都帮着做了;
2.扩展性:无需对资源做预估和考虑未来的扩展,因为 OSS 本身是弹性的,使用 CDN 使得系统延迟更小、费用更低、可用性更高；
3.成本:按实际使用的资源付费,包括存储费用和请求费用,没有请求时不收取请求费用;
4.安全性：这样一个系统甚至看不到服务器，不需要通过 SSH 登录，DDOS 攻击也交给云服务器来解决。
三、单体和微服务
静态页面和站点适合用于内容少、更新频率低的场景,反之,就需要动态站点。比如淘宝的商品页面,采用静态页面方式管理商品信息是不现实的。商品页面复杂。
Severlrss 微服务架构
1、单体架构：
都在一个应用中完成，结合数据库之后，分层架构也可以快速实现一些复杂度较低的一种，这是一种单体架构
2、微服务应用:
随着业务发展,功能多了,访问量高了,团队大了,这时候一般就需要将单体应用中的逻辑拆分成多个执行单元,比如商品页面上的评论信息、售卖信息、架构信息等,都可以对应一个单独的微服务。（如上图）
这种架构的好处是每个单元是高度自治的,单元之间易于开发(比如使用不同技术)、部署和扩展。但是这种架构也引入了分布式系统的一些问题,如服务间通信的负载均衡、失败处理等。
处在不同阶段不同规模的组织可以选择适合自身的方式,来解决它面临的首要业务问题,淘宝最初被人们接受一定不是因为它使用了哪种技术架构。但是无论选择哪种架构,上面提到的 Serverless 原生性质都有助于我们专注业务。
比如:
1.是否需要自己购置服务器安装数据库,实现高可用、管理备份、升级版本等,还是可以把这些事情交给托管的服务如 RDS ;是否可以使用表格存储、 Serverless HBase 等 Serverless 数据库服务,实现按使用的弹性扩容缩容和付费;
单体应用是需要自己购置服务器运行,还是可以交给托管服务,如函数计算和 Serverless 应用引擎;
2.是否可以通过函数来实现轻量级微服务,依赖函数计算提供的负载均衡、自动伸缩、按需付费、日志采集、系统监控等能力;
基于 Spring Cloud 、 Dubbo 、 HSF 等实现的微服务应用是否需要自己购置服务器部署应用,管理服务发现负载均衡,弹性伸缩,熔断,系统监控等,还是可以将这些工作交给诸如 Serverless 应用引擎服务。
架构引入了 API 网关、函数计算或者 Serverless 应用引擎来实现计算层,将大量的工作交给了云服务完成,让用户最大程度上专注实现业务逻辑。其中系统内部多个微服务的交互如下图所示,通过提供一个商品聚合服务,将内部的多个微服务统一呈现给外部。这里的微服务可以通过 SAE 或者函数实现。
这样的架构还可以继续扩展,比如如何支持不同客户端的访问。现实中这种需求是常见的,不同的客户端需要的信息可能是不同的,手机可以根据位置信息做相关推荐。
如何让手机客户端和不同浏览器都能受益于 Serverless 架构呢?
这又牵扯出了另一个词一一 Backend for fronted ( BFF ),即为前端定做的后端,这受到了前端开发工程师的推崇, Serverless 技术让这个架构广泛流行,因为前端工程师可以从业务角度出发直接编写 BFF ,而无需管理服务器相关的令前端工程师更加头疼的事情。更多实践可以参见基于函数计算的 BFF 架构。
四、事件触发
前面提到的动态页面生成是同步请求完成的,还有一类常见场景,其中请求处理通常需要较长时间或者较多资源,比如用户评论中的图片和视频内容管理,涉及到如何上传图片和处理图片(缩略图、水印、审核等)及视频,以适应不同客户端的播放需求。
如何对上传多媒体文件实时处理呢?
1、基于服务器的单体架构:
多媒体文件被上传到服务器,由服务器处理,对多媒体的显示请求也由服务器完成;
2、基于服务器的微服务架构:
多媒体文件被上传到服务器,服务器处理转存到 OSS ,然后将文件地址加入消息队列,由另一组服务器处理文件,将处理结果保存到 OSS ,对多媒体的显示请求由 OSS 和 CDN 完成;
3、Serverless 架构:
多媒体直接上传到 OSS,由 OSS 的事件触发能力直接触发函数,函数处理结果保存到 OSS,对多媒体的显示请求由 OSS和 CDN 完成。
4、基于服务器的单体架构面临以下问题:
如何处理海量文件?单台服务器空间有限,购买更多的服务器;
如何扩展 Web 应用服务器? Web 应用服务器是否适合 CPU 密集型任务?
如何解决上传请求的高可用?
如果解决显示请求的高可用?
如何应对请求负载的波峰波谷?
基于服务器的微服务架构很好地解决了上述的大部分问题,但是仍然面临一些问题:
管理应用服务器的高可用性和弹性;
管理文件处理服务器的弹性;
管理消息队列的弹性。
而第三种 Serverless 架构很好地解决了上述所有问题。开发人员原来需要做的负载均衡、服务器的高可用和弹性伸缩、消息队列。都转移到了服务内部。我们可以看到随着架构的演进,开发人员做的事情越来越少,系统更加成熟,业务上更加聚焦,大大提升了交付速度。
这里的 Serverless 架构主要体现的价值是:
1.事件触发能力:函数计算服务与事件源( OSS )的原生集成让使用者无需管理队列资源,队列自动扩展,实时处理上传的多媒体文件;
2.高弹性和按需付费:图片和视频(不同大小的视频)需要的计算资源规格是不同的,流量的波峰波谷对资源的需求是不同的,现在这种弹性由服务提供,按照用户的真实使用去扩容缩容,让用户100%地利用资源,无需为闲置资源付费。
事件触发能力是 FaaS 服务的一个重要特性,这种 Pub - Sub 事件驱动模式不是一个新的概念,但是在 Serverless 流行之前,事件的生产者、消费者以及中间的连接枢纽都是用户负责的,就像前面架构演是用户负责的,就像前面架构演进中的第二个架构。 Serverless 让生产者发送事件,维护连接枢纽都从用户职责中省略了,而只需关注消费者的逻辑,这就是 Serverless 的价值所在。
函数计算服务还集成其它云服务事件源,让你更方便地在业务中使用一些常见的模式,如 Pub / Sub 、事件流模式、 Event Sourcing 模式。关于更多的函数组合模式可以参见函数组合的 N 种方式。
五、服务编排
前面的商品页面虽然复杂,但是所有的操作都是读操作,聚合服务 API 是无状态、同步的。我们来看一下电商中的一个核心场景进中的一订单流程。
这个场景涉及到多个分布式写的问题，这是引入微服务架构导致的最麻烦的一个问题。
单体应用在一定程度上可以比较容易地处理这个流程，因为使用了一个数据库，可以通过数据库事务保持数据一致性。
但是现实中可能不得不去跟一些外部服务打交道，需要一定的机制保证流程的前进和回退顺利完成，解决这个问题的一个经典模式是 Saga 模式，而实现这种模式有两种不同架构：
1、采用事件驱动模式，驱动流程完成。
在这个架构里，有一个消息总线，感兴趣的服务如库存服务监听事件，监听者可以使用服务器或者函数。借助于函数计算不息主题的集成，这个架构也可以完全不使用。
这个架构模块是松耦合的,职责清晰。不足之处是随着流程变得更长更加复杂,这个系统变得难以维护。比如很难直观地了解业务逻辑,执行时的状态也不宜跟踪,可运维性比较差。
2、是基于工作流的 Saga 模式。
在这个架构里,各个服务之间是独立的,也不通过事件传递信息,而是有一个集中的协调者服务来调度单个业务服务,业务逻辑和状态由集中协调者维护。而实现这个集中的协调者通常面临以下问题:
1.编写大量代码来实现编排逻辑、状态维护和错误重试等功能,而这些实现又很难被其它应用重用;
2.维护运行编排应用的基础设施,以确保编排应用的高可用性和可伸缩性;
3.考虑状态持久性,以支持多步骤长时间运行流程并确保流程的事务性。
4.依赖于云服务,比如阿里云的 Serverless 工作流服务,这些事情都可以交给平台来做,用户又回到了只需关注业务逻辑的状态。
数据流水线随着业务的进一步发展，数据变得越来越多，这时候就可以挖掘数据的价值。
比如，分析用户对网站的使用行为并做相应的推荐。一个数据流水线包括数据采集、处理、分析等多个环节。这样的服务如果从头搭建虽然是可行的，但是也是复杂的，我们这里讨论的业务是电商，而不是去提供一个数据流水线服务。有了这样一个目标，我们做选择时就会变得简单明确。
1.日志服务（SLS）提供了数据采集、分析和投递功能；
2.函数计算（FC)可以对日志服务的数据进行实时处理，将结果写入其它服务，如日3.Serverless 工作流服务可以定时批量处理数据，通过函数定义灵活的数据处理逻辑，构建 ETL 作业；
4.数据湖分析（ DLA ）提供了 Serverless 化的交互式查询服务，它使用标准 SQL 分析对象存储（OSS )、数据库（ PostgreSQL / MySQL
等）、 NoSQL ( TableStore 等）等多个数据源的数据。
六、总结
限于篇幅，我们只讨论了 Serverless 架构在几个场景中的应用，但是在实践中我们可以看出一种共性，即如何将业务逻辑中与业务不相关的工作剥离出去，交给平台和服务完成。这种各司其职、分工协作的做法在其它场合并不陌生，但是 Serverless 的思想让这种形态更为明确。
Less is more ,少的不只是 Server 和围绕 Server 相关的负担，还可以是业务以外的方方面面，多的是专注的业务和产品的核心竞争力。
