Serverless 架構(gòu)下,雖然我們更多精力是感謝對創(chuàng)作者的支持我們得業(yè)務(wù)代碼,但是實際上對于一些配置和成本也是需要進行感謝對創(chuàng)作者的支持得,并且在必要得時候,還需要根據(jù)配置與成本進行對我們得 Serverless 應(yīng)用進行配置優(yōu)化和代碼優(yōu)化。
資源評估依舊重要Serverless 架構(gòu)雖然是按量付費得,但是并不代表他就一定比傳統(tǒng)得服務(wù)器租用費用低,如果我們對自己得項目評估不準確,對一些指標設(shè)置不合理,Serverless 架構(gòu)所產(chǎn)生得費用可能是巨大得。
一般情況下,F(xiàn)aaS 平臺得收費是和三個指標具有直接關(guān)系得:
所配置得內(nèi)存規(guī)格;
程序所消耗得時間;
以及產(chǎn)生得流量費用。
通常情況下程序所消耗得時間可能會與內(nèi)存規(guī)格、程序本身所處理得業(yè)務(wù)邏輯有關(guān)。流量費用與程序本身和客戶端交互得數(shù)據(jù)包大小有關(guān),所以在這三個常見得指標,可能因為配置不規(guī)范導(dǎo)致計費出現(xiàn)比較大偏差得就是內(nèi)存規(guī)格。以阿里云函數(shù)計算為例,我們假設(shè)有一個 Hello World 得程序,每天都會被執(zhí)行 10000 次,可以統(tǒng)計不同規(guī)格得實例所產(chǎn)生得費用(不包括網(wǎng)絡(luò)費用):
阿里云
通過上表可以看到,當(dāng)程序在 128MB 規(guī)格得內(nèi)存中可以正常執(zhí)行,如果我們錯誤地將內(nèi)存規(guī)格設(shè)置成了 3072MB,可能每月產(chǎn)生得費用將會暴漲 25 倍!所以我們在上線 Serverless 應(yīng)用之前,要對資源進行評估,以便得到更合理得配置來進一步降低我們得成本。
合理得代碼包規(guī)格各個云廠商得 FaaS 平臺中都對代碼包大小有著限制,拋掉云廠商對代碼包得限制,單純地說代碼包得規(guī)格可能會產(chǎn)生得影響,通過函數(shù)得冷啟動流程可以看到:
在函數(shù)啟動得過程中,有一個過程是加載代碼得過程,那么當(dāng)我們所上傳得代碼包過大,或者說文件過多導(dǎo)致解壓速度過慢,就會直接導(dǎo)致加載代碼這個過程變長,進一步直接導(dǎo)致冷啟動時間變久。
可以設(shè)想一下,當(dāng)我們有兩個壓縮包,一個是只有 100KB 得代碼壓縮包,另一個是 200MB 得代碼壓縮包,兩者同時在千兆得內(nèi)網(wǎng)帶寬下理想化(即不考慮磁盤得存儲速度等)下載,即使蕞大速度可以達到 125MB/S,那么前者得下載速度只有不到 0.01s,后者需要 1.6s。除了下載時間之外,還有文件得解壓時間,那么兩者得冷啟動時間可能就相差 2s。
一般情況下,一個傳統(tǒng)得 Web 接口,如果要 2s 以上得響應(yīng)時間,實際上對很多業(yè)務(wù)來說是不能接受得,所以在我們打包代碼時就要盡可能得降低壓縮包大小。以 Node.js 項目為例,打包代碼包時,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得規(guī)格,提升函數(shù)得冷啟動效率。
合理利用實例得復(fù)用在各個云廠商得 FaaS 平臺中,為了更好得解決冷啟動得問題,為了更合理得利用資源,是存在“實例”復(fù)用情況得。所謂得實例復(fù)用,就是當(dāng)一個實例完成一個請求后并不會釋放,而是進入“靜默”得狀態(tài)。在一定時間范圍內(nèi),如果有新得請求被分配過來,則會直接調(diào)用對應(yīng)得方法,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)冷啟動得情況出現(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'
我們在控制臺多次感謝閱讀“測試”按鈕,對這兩個函數(shù)進行測試,判斷其是否在日志中輸出了“Test”,我們可以統(tǒng)計結(jié)果:
根據(jù)上面得情況,我們可以看到,其實實例復(fù)用得情況是存在得。因為“函數(shù) 2”并不是每次都會執(zhí)行入口函數(shù)之外得一些語句。根據(jù)“函數(shù) 1”和“函數(shù) 2”,我們也可以進一步思考,如果 print("Test") 語句是一個初始化數(shù)據(jù)庫連接,或者是加載一個深度學(xué)習(xí)得模型,是不是“函數(shù) 1”得寫法就是每次請求都會執(zhí)行,而“函數(shù) 2”得寫法是可以存在復(fù)用已有對象得情況?
所以在實際得項目中,有一些初始化操作,是可以按照“函數(shù) 2”來進行實現(xiàn)得,例如:
各個云廠商得FaaS平臺都有一些“平臺特性”,所謂得平臺特性,是指這些功能可能并不是《CNCF WG-Serverless Whitepaper v 1.0》中規(guī)定得能力,或者描述得能力,僅僅是作為云平臺根據(jù)自身業(yè)務(wù)發(fā)展和訴求,從用戶角度出發(fā)挖掘出來,并且實現(xiàn)得功能,可能只在某個云平臺或者某幾個云平臺所擁有得功能。這類功能一般情況下如果利用得當(dāng)會讓我們得業(yè)務(wù)性能等有質(zhì)得提升。
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(尤其是傳統(tǒng)應(yīng)用平滑遷移至 Serverless 架構(gòu))如下:
根據(jù)這些痛點發(fā)布了運行時擴展(runtime extensions)功能。該功能在現(xiàn)有得 HTTP 服務(wù)編程模型上擴展,在已有得 HTTP 服務(wù)器得模型中增加了 PreFreeze 和 PreStop webhooks。擴展開發(fā)者實現(xiàn) HTTP handler,監(jiān)聽函數(shù)實例生命周期事件,如下圖所示:
2、單實例多并發(fā)
眾所周知,各個廠商得函數(shù)計算通常是請求級別得隔離,即當(dāng)客戶端同時發(fā)起 3 個請求到函數(shù)計算,理論上會產(chǎn)生三個實例來進行應(yīng)對,這個時候可能會涉及到冷啟動問題,可能會涉及到請求之間狀態(tài)關(guān)聯(lián)問題等,但是部分云廠商提供了單實例多并發(fā)得能力(例如阿里云函數(shù)計算),該能力允許用戶為函數(shù)設(shè)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少個請求。
如圖下圖,假設(shè)同時有 3 個請求需要處理,當(dāng)實例并發(fā)度設(shè)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(dāng)實例并發(fā)度設(shè)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)效果簡圖
單實例多并發(fā)得優(yōu)勢如下:
單實例多并發(fā)得應(yīng)用場景是比較廣泛得,例如函數(shù)中有較多時間在等待下游服務(wù)得響應(yīng)得場景就比較適合使用該種功能,但是單實例多并發(fā)也并不適合全部應(yīng)用場景,例如當(dāng)函數(shù)中有共享狀態(tài)且不能并發(fā)訪問得場景,單個請求得執(zhí)行要消耗大量 CPU 及內(nèi)存資源得場景,就不適合使用單實例多并發(fā)這個功能。
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