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          Serverless 工程實踐 | Serverless 應用優(yōu)化與調(diào)試秘訣

          共 7096字,需瀏覽 15分鐘

           ·

          2021-10-01 16:16

          作者 | 劉宇(江昱)


          前言:本文將以阿里云函數(shù)計算為例,提供了在線調(diào)試、本地調(diào)試等多種應用優(yōu)化與調(diào)試方案。



          Serverless 應用調(diào)試秘訣



          在應用開發(fā)過程中,或者應用開發(fā)完成,所執(zhí)行結果不符合預期時,我們要進行一定的調(diào)試工作。但是在 Serverless 架構下,調(diào)試往往會受到極大的環(huán)境限制,出現(xiàn)所開發(fā)的應用在本地可以健康、符合預期的運行,但是在 FaaS 平臺上發(fā)生一些不可預測的問題的情況。而且在一些特殊環(huán)境下,本地沒有辦法模擬線上環(huán)境,難以進行項目的開發(fā)和調(diào)試。

          Serverless 應用的調(diào)試一直都是備受詬病的,但是各個云廠商并沒有因此放棄在調(diào)試方向的深入探索。以阿里云函數(shù)計算為例,其提供了在線調(diào)試、本地調(diào)試等多種調(diào)試方案。

          在線調(diào)試

          1.簡單調(diào)試

          所謂的簡單調(diào)試,就是在控制臺進行調(diào)試。以阿里云函數(shù)計算為例,其可以在控制臺通過“執(zhí)行”按鈕,進行基本的調(diào)試,如圖所示。

           函數(shù)在線簡單調(diào)試頁面

          必要的時候,我們也可以通過設置 Event 來模擬一些事件,如圖所示。

           通過設置 Event 模擬事件

          在線調(diào)試的好處是,可以使用線上的一些環(huán)境進行代碼的測試。當線上環(huán)境擁有 VPC 等資源時,在本地環(huán)境是很難進行調(diào)試的,例如數(shù)據(jù)庫需要通過 VPC 訪問,或者有對象存儲觸發(fā)器的業(yè)務邏輯等。

          2.斷點調(diào)試

          除了簡單的調(diào)試之外,部分云廠商也支持斷點調(diào)試,例如阿里云函數(shù)計算的遠程調(diào)試、騰訊云云函數(shù)的遠程調(diào)試等。以阿里云函數(shù)計算遠程調(diào)試為例,其可以通過控制臺進行函數(shù)的在線調(diào)試。當創(chuàng)建好函數(shù)之后,用戶可以選擇遠程調(diào)試,并點擊“開啟調(diào)試”按鈕,如圖所示。

          函數(shù)在線斷點調(diào)試頁面(一)

          開啟調(diào)試之后,稍等片刻,系統(tǒng)將會進入遠程調(diào)試界面,如圖所示。

          函數(shù)在線斷點調(diào)試頁面(二)

          此時可以進行一些斷點調(diào)試,如圖所示。

           函數(shù)在線斷點調(diào)試頁面(三)

          本地調(diào)試

          1.命令行工具

          就目前來看,大部分 FaaS 平臺都會為用戶提供相對完備的命令行工具,包括 AWS 的SAM CLI、阿里云的 Funcraft,同時也有一些開源項目例如 Serverless Framework、Serverless Devs 等對多云廠商的支持。通過命令行工具進行代碼調(diào)試的方法很簡單。以 Serverless Devs 為例,本地調(diào)試阿里云函數(shù)計算。

          首先確保本地擁有一個函數(shù)計算的項目,如圖所示。

          本地函數(shù)計算項目

          然后在項目下執(zhí)行調(diào)試指令,例如在 Docker 中進行調(diào)試,如圖所示。

          命令行工具調(diào)試函數(shù)計算

          2.編輯器插件

          以 VScode 插件為例,當下載好阿里云函數(shù)計算的 VSCode 插件,并且配置好賬號信息之后,可以在本地新建函數(shù),并且在打點之后可以進行斷點調(diào)試,如圖所示。

          VSCode 插件調(diào)試函數(shù)計算

          當函數(shù)調(diào)試完成之后,執(zhí)行部署等操作。

          其他調(diào)試方案

          1.Web 框架的本地調(diào)試

          在阿里云 FaaS 平臺開發(fā)傳統(tǒng) Web 框架,以 Python 語言編寫的 Bottle 框架為例,可以增加以下代碼:

          app = bottle.default_app()并且對run方法進行條件限制 (if __name__ == '__main__'):if __name__ == '__main__':    bottle.run(host='localhost', port=8080, debug=True)例如:# index.pyimport bottle
          @bottle.route('/hello/<name>')def index(name): return "Hello world"
          app = bottle.default_app()
          if __name__ == '__main__': bottle.run(host='localhost', port=8080, debug=True)

          當部署應用到線上時,只需要在入口方法處填寫 ndex.app,即可實現(xiàn)平滑部署。

          2.本地模擬事件調(diào)試

          針對非 Web 框架,我們可以在本地構建一個方法,例如要調(diào)試對象存儲觸發(fā)器:

          import jsondef handler(event, context):    print(event)def test():    event = {        "events": [            {                "eventName": "ObjectCreated:PutObject",                "eventSource": "acs:oss",                "eventTime": "2017-04-21T12:46:37.000Z",                "eventVersion": "1.0",                "oss": {                    "bucket": {                        "arn": "acs:oss:cn-shanghai:123456789:bucketname",                        "name": "testbucket",                        "ownerIdentity": "123456789",                        "virtualBucket": ""                    },                    "object": {                        "deltaSize": 122539,                        "eTag": "688A7BF4F233DC9C88A80BF985AB7329",                        "key": "image/a.jpg",                        "size": 122539                    },                    "ossSchemaVersion": "1.0",                    "ruleId": "9adac8e253828f4f7c0466d941fa3db81161****"                },                "region": "cn-shanghai",                "requestParameters": {                    "sourceIPAddress": "140.205.***.***"                },                "responseElements": {                    "requestId": "58F9FF2D3DF792092E12044C"                },                "userIdentity": {                    "principalId": "123456789"                }            }        ]    }    handler(json.dumps(event), None)if __name__ == "__main__":    print(test())

          這樣,通過構造一個 event 對象,即可實現(xiàn)模擬事件觸發(fā)。


          Serverless 應用優(yōu)化



          資源評估依舊重要

          Serverless 架構雖然是按量付費的,但是并不代表它就一定比傳統(tǒng)的服務器租用費用低。如果對自己的項目評估不準確,對一些指標設置不合理,Serverless 架構所產(chǎn)生的費用可能是巨大的。

          一般情況下,F(xiàn)aaS 平臺的收費和三個指標有直接關系,即所配置的函數(shù)規(guī)格(例如內(nèi)存規(guī)格等)、程序所消耗的時間以及產(chǎn)生的流量費用。通常情況下,程序所消耗的時間可能與內(nèi)存規(guī)格、程序本身所處理的業(yè)務邏輯有關。流量費用與程序本身和客戶端交互的數(shù)據(jù)包大小有關。所以在這三個常見的指標中,可能因為配置不規(guī)范導致計費出現(xiàn)比較大偏差的就是內(nèi)存規(guī)格。以阿里云函數(shù)計算為例,假設有一個 Hello World 程序,每天都會被執(zhí)行 10000 次,不同規(guī)格的內(nèi)存所產(chǎn)生的費用(不包括網(wǎng)絡費用)如表所示。


          通過表中可以看到,當程序在 128MB 規(guī)格的內(nèi)存中可以正常執(zhí)行,如果錯誤地將內(nèi)存規(guī)格設置成 3072MB,可能每月產(chǎn)生的費用將會暴漲 25 倍!所以在上線 Serverless 應用之前,要對資源進行評估,以便以更合理的配置來進一步降低成本。

          合理的代碼包規(guī)格

          各個云廠商的 FaaS 平臺中都對代碼包大小有著限制。拋掉云廠商對代碼包的限制,單純地說代碼包的規(guī)格可能會產(chǎn)生的影響,通過函數(shù)的冷啟動流程可以看到,如圖所示。

          函數(shù)冷啟動流程簡圖

          在函數(shù)冷啟動過程中,當所上傳的代碼包過大,或者文件過多導致解壓速度過慢,就會使加載代碼過程變長,進一步導致冷啟動時間變久。

          設想一下,當有兩個壓縮包,一個是只有 100KB 的代碼壓縮包,另一個是 200MB 的代碼壓縮包,兩者同時在千兆的內(nèi)網(wǎng)帶寬下理想化(即不考慮磁盤的存儲速度等)下載,即使最大速度可以達到 125MB/s,那么前者的下載時間只有不到 0.01 秒,后者需要 1.6 秒。除了下載時間之外,加上文件的解壓時間,那么兩者的冷啟動時間可能就相差 2 秒。一般情況下,對于傳統(tǒng)的 Web 接口,如果要 2 秒以上的響應時間,實際上對很多業(yè)務來說是不能接受的,所以在打包代碼時就要盡可能地降低壓縮包大小。以 Node.js 項目為例,打包代碼包時,我們可以采用 Webpack 等方法來壓縮依賴包大小,進一步降低整體代碼包的規(guī)格,提升函數(shù)的冷啟動效率。

          合理復用實例

          為了更好地解決冷啟動的問題、更合理地利用資源,各個云廠商的 FaaS 平臺中是存在實例復用情況的。所謂的實例復用,就是當一個實例完成一個請求后并不會釋放,而是進入靜默的狀態(tài)。在一定時間范圍內(nèi),如果有新的請求被分配過來,則會直接調(diào)用對應的方法,而不需要再初始化各類資源等,這在很大程度上減少了函數(shù)冷啟動的情況出現(xiàn)。為了驗證,我們可以創(chuàng)建兩個函數(shù):

          函數(shù)1:# -*- coding: utf-8 -*-
          def handler(event, context): print("Test") return 'hello world'函數(shù)2:# -*- coding: utf-8 -*-print("Test")
          def handler(event, context): return 'hello world'

          在控制臺點擊“測試”按鈕,對上述兩個函數(shù)進行測試,判斷其是否在日志中輸出了 “Test”,統(tǒng)計結果如表所示。

          函數(shù)復用記錄


          可以看到,其實實例復用的情況是存在的。進一步思考,如果 print("Test") 語句是一個初始化數(shù)據(jù)庫連接,或者是函數(shù) 1 和函數(shù) 2 加載了一個深度學習模型,是不是函數(shù) 1 就是每次請求都會執(zhí)行,而函數(shù) 2 可以復用已有對象?

          所以在實際的項目中,有一些初始化操作是可以按照函數(shù) 2 實現(xiàn)的,例如:

          • 在機器學習場景下,在初始化的時候加載模型,避免每次函數(shù)被觸發(fā)都會加載模型。
          • 在初始化的時候建立鏈接對象,避免每次請求都創(chuàng)建鏈接對象。
          • 其他一些需要首次加載時下載、加載的文件在初始化時實現(xiàn),提高實例復用效率。


          善于利用函數(shù)特性

          各個云廠商的 FaaS 平臺都有一些特性。所謂的平臺特性,是指這些功能可能并不是 CNCF WG-Serverless Whitepaper v1.0 中規(guī)定的能力或者描述的能力,僅僅是作為云平臺根據(jù)自身業(yè)務發(fā)展和訴求從用戶角度出發(fā)挖掘出來并且實現(xiàn)的功能,可能只是某個云平臺或者某幾個云平臺所擁有的功能。這類功能一般情況下如果利用得當會讓業(yè)務性能有質(zhì)的提升。

          1.Pre-freeze & Pre-stop

          以阿里云函數(shù)計算為例,在平臺發(fā)展過程中,用戶痛點(尤其是阻礙傳統(tǒng)應用平滑遷移至 Serverless 架構)如下。

          • 異步背景指標數(shù)據(jù)延遲或丟失:如果在請求期間沒有發(fā)送成功,則可能被延遲至下一次請求,或者數(shù)據(jù)點被丟棄。
          • 同步發(fā)送指標增加延時:如果在每個請求結束后都調(diào)用類似 Flush 接口,不僅增加了每個請求的延時,對于后端服務也產(chǎn)生了不必要的壓力。
          • 函數(shù)優(yōu)雅下線:實例關閉時應用有清理連接、關閉進程、上報狀態(tài)等需求。在函數(shù)計算中實例下線時,開發(fā)者無法掌握,也缺少 Webhook 通知函數(shù)實例下線事件。


          根據(jù)這些痛點,阿里云發(fā)布了運行時擴展 (Runtime Extensions) 功能。該功能在現(xiàn)有的 HTTP 服務編程模型上擴展,在已有的 HTTP 服務器模型中增加了 PreFreeze 和 PreStop Webhook。擴展開發(fā)者負責實現(xiàn) HTTP handler,監(jiān)聽函數(shù)實例生命周期事件,如圖所示。

          擴展編程模型與現(xiàn)有編程模型處理的工作內(nèi)容簡圖


          • PreFreeze:在每次函數(shù)計算服務決定冷凍當前函數(shù)實例前,函數(shù)計算服務會調(diào)用 HTTP GET/prefreeze 路徑,擴展開發(fā)者負責實現(xiàn)相應邏輯以確保完成實例冷凍前的必要操作,例如等待指標發(fā)送成功等,如圖所示。函數(shù)調(diào)用 InvokeFunction 的時間不包含 PreFreeze Hook 的執(zhí)行時間。


          PreFreeze時序圖


          • PreStop:在每次函數(shù)計算決定停止當前函數(shù)實例前,函數(shù)計算服務會調(diào)用 HTTP GET/prestop 路徑,擴展開發(fā)者負責實現(xiàn)相應邏輯以確保完成實例釋放前的必要操作,如等待數(shù)據(jù)庫鏈接關閉,以及上報、更新狀態(tài)等,如圖所示。

          PreStope 時序圖

          2.單實例多并發(fā)

          眾所周知,各云廠商的函數(shù)計算通常是請求級別的隔離,即當客戶端同時發(fā)起 3 個請求到函數(shù)計算,理論上會產(chǎn)生 3 個實例進行應對,這個時候可能會涉及冷啟動以及請求之間狀態(tài)關聯(lián)等問題。因此,部分云廠商提供了單實例多并發(fā)的能力(例如阿里云函數(shù)計算)。該能力允許用戶為函數(shù)設置一個實例并發(fā)度 (InstanceConcurrency) ,即單個函數(shù)實例可以同時處理多個請求,如圖所示。

          單實例多并發(fā)效果簡圖

          如上圖所示,假設同時有 3 個請求需要處理,當實例并發(fā)度設置為 1 時,函數(shù)計算需要創(chuàng)建 3 個實例來處理這 3 個請求,每個實例分別處理 1 個請求;當實例并發(fā)度設置為 10 時(即1個實例可以同時處理 10 個請求),函數(shù)計算只需要創(chuàng)建 1 個實例就能處理這 3 個請求。

          單實例多并發(fā)的優(yōu)勢如下。

          • 減少執(zhí)行時長,節(jié)省費用。例如,偏 I/O 函數(shù)可以在一個實例內(nèi)并發(fā)處理請求,減少了實例數(shù),從而減少總的執(zhí)行時長。
          • 請求之間可以共享狀態(tài)。多個請求可以在一個實例內(nèi)共用數(shù)據(jù)庫連接池,從而減少和數(shù)據(jù)庫之間的連接數(shù)。
          • 降低冷啟動概率。由于多個請求可以在一個實例內(nèi)處理,創(chuàng)建新實例的次數(shù)會減少,冷啟動概率降低。
          • 減少占用 VPC IP。在相同負載下,單實例多并發(fā)可以降低總的實例數(shù),從而減少 VPC IP 的占用。


          單實例多并發(fā)的應用場景比較廣泛,例如函數(shù)中有較多時間在等待下游服務響應的場景就比較適合使用該功能。單實例多并發(fā)也有不適合應用的場景,例如函數(shù)中有共享狀態(tài)且不能并發(fā)訪問時,單個請求的執(zhí)行要消耗大量 CPU 及內(nèi)存資源,這時就不適合使用單實例多并發(fā)功能。

          關于作者:
          劉宇(江昱)國防科技大學電子信息專業(yè)在讀博士,阿里云 Serverless 產(chǎn)品經(jīng)理,阿里云 Serverless 云布道師,CIO 學院特聘講師。


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