玩转 serverless devs 的三种部署方式

玩转 serverless devs 的三种部署方式

serverless-devs 是一个开源的 Serverless 应用全生命周期管理工具。

笔者作为一名 Serverless 应用开发者，对国内的阿里云FC，腾讯云SCF都有一定的了解。接下来我将在此文中介绍: 如何使用这个工具，来把同一个应用，通过不同的方式，部署到阿里云函数计算中。

文章中使用的示例项目为一个 nestjs 应用，运行环境为 nodejs，源代码见附录。这三种部署方式，由于部署目标平台都为阿里云，统一使用 阿里云函数计算（FC）组件 。

预置 Runtime 部署

这个部署方式是最简单直接的，假如你只是想搭建一个简单的 web service 或者处理做一些 batch job，不需要依赖一些额外的系统库或者软件，往往使用这个方式部署就够了。主要的 yml 配置也很简单:

function:
  runtime: nodejs14  # 运行环境
  handler: index.handler # 函数入口
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这种方式最大的特点，就是 runtime 需要从预置的枚举值中配置一个具体值，比如 nodejs12,nodejs14,python2.7,python3,java8,java11,php7.2,dotnetcore2.1 等等。一旦你指定了具体的运行时，那么函数动态扩容伸缩所使用的镜像就已经确定了下来。接下来就是把你的代码放入镜像创建容器中，去执行了。此时就需要 codeUri 和 handler 这些配置项了，用它们来指定，执行代码入口。

同时除了对外暴露的 handler 中的代码会被执行外，在函数实例的生命周期中，也存在着一些回调方法。就以 initialize 这个回调方法名为例，我们在函数配置中设置函数的 Initializer 回调程序为 index.initialize ，那么 exports.initialize 这个方法会在实例初始化时被执行，其他生命周期亦然。

Custom Runtime 部署

自定义运行环境部署，与预置 Runtime 部署方式，最大的特点就是可自定义语言和运行时了。

我们为啥需要这种部署方式？当然是因为预置的 Runtime 不够用了。通过这种方式，我们可以自定义运行时的语言和版本。比如使用 rust 和 nodejs2048。而它主要的 yml 配置也很简单:

function:
  runtime: custom  # 运行环境(从预置的枚举值中选一个)
  caPort: 9000
  customRuntimeConfig: # 不用这个就用 bootstrap 文件，示例见附录
    command:
      - /code/node-v16.15.0-linux-x64/bin/node
    args:
      - 'dist/main.js'
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其中 customRuntimeConfig 中声明了启动命令和参数，直接执行便可。

需要注意的是，这种部署方式，需要你上传运行环境的解析器/运行时，再和你的代码文件，一起打包部署到函数计算。这往往很大，比如我下载的 node-v16.15.0-linux-x64 解压后足足有 100M，所以可以找一种方式来复用运行时的包来加快你的部署速度。

Custom Runtime 部署这种方式，要求你的代码是一个 HTTP Server 并监听指定的 caPort 端口。而且你的函数实例生命周期回调也是由 HTTP Server 中指定路由来完成的,比如 /initialize, /pre-freeze,/pre-stop 这类。

总的来说，它比起 预置 Runtime 部署 有了更多的可操作性，相比来说它的速度也差一些，毕竟代码包的体积变大了，每次都要下载解压，这个速度肯定是慢一点的。所以灵活的代价无非就是性能差一点，我们在选择部署方式的时候也要根据情况，斟酌损益。

Custom Container 部署

刚刚我们已经通过 Custom Runtime 部署 来自定义代码的运行时了，但是即使通过那种方式，我们也无法改变代码运行的容器环境。比如我有一段代码，只有在 Windows 的 IIS 上才能运行，怎么办? 显然 Custom Runtime 部署 固定的容器环境，是不满足我们的需求的。

这时候我们就需要在本地，构建我们自己的容器镜像，并把它推送到 阿里云的镜像仓库 里去。所以启用 Custom Container 部署 ，最重要的先决条件是什么？

安装 docker 并 开通阿里云容器镜像服务

它对应的 serverless-devs 也非常简单：

function:
  caPort: 9000
  runtime: custom-container
  customContainerConfig:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/som-custom-container/nest-app
actions: 
  pre-deploy: # 在部署前执行，在你的本地构建镜像，所以需要你已经安装好了 docker
    - component: fc build --use-docker --dockerfile ./code/Dockerfile
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customContainerConfig#image 就是你的镜像仓库的地址(我示例中用的公网地址，最佳实践为函数计算同地域的VPC镜像地址)，复制粘贴即可。

fc build --use-docker --dockerfile ./code/Dockerfile 这个命令，你可以理解成一堆 docker 构建发布的命令脚本。

而 Dockerfile 就是构建镜像的核心了，在这里我们可以任意的配置我们的系统环境。比如我们要转化操作图集变成pdf文件，则预先安装好 ghostscript。

我们要在 nodejs runtime 中构建类似 Canvas 实现，额外安装 build-essential libcairo2-dev libpango1.0-dev libjpeg-dev libgif-dev librsvg2-dev…

这里给出一个 Dockerfile 示例参考:

FROM node:18-alpine

RUN mkdir -p /usr/src/bot
WORKDIR /usr/src/bot

COPY package.json yarn.lock /usr/src/bot/

# 注册 alpinelinux 镜像地址,防止下载过慢
RUN sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories \
  && apk add --no-cache \
  build-base \
  g++ \
  cairo-dev \
  jpeg-dev \
  pango-dev \
  giflib-dev  \
  && apk add --update  --repository http://dl-3.alpinelinux.org/alpine/edge/testing \
  libmount \
  ttf-dejavu \
  ttf-droid \
  ttf-freefont \
  ttf-liberation \
  fontconfig \
  && yarn --prod

COPY ./src /usr/src/bot/src

EXPOSE 9000

ENTRYPOINT ["yarn" ,"start"]
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这种部署方式最灵活，能做到很多上述2个部署方式做不到的事情，但是它的冷启动速度也是最慢的。原因在于，容器镜像依赖的基础环境和应用很容易臃肿，这带来了额外的数据下载和解压的时间。所以这种部署方式上生产环境，往往很多措施来辅助，比如 镜像启动加速，预留实例 和 单实例多并发 等等功能，同时自己在构建时也要做一定的优化，详见 冷启动优化最佳实践

结论

1. 灵活性(从低到高)

• 单语言&普通的 CRUD -> 预置 Runtime 部署
• 自定义语言or运行版本 -> Custom Runtime 部署
• 自定义容器环境 -> Custom Container 部署

1. 冷启动速度(从慢到快)/优化成本(从高到低)

• Custom Container
• Custom Runtime
• 预置 Runtime 部署

扩展阅读(友商对比)

前面主要讲了，利用 serverless devs 的部署的三种方式。

现在，让我们先回到 预置 Nodejs Runtime 部署 这种方式，在部署时，开发者们应该都注意过。我们在传统 web 框架部署到 FC 时，需要安装一个额外包: @serverless-devs/fc-http 来包裹我们的框架实例。这个包是干啥用的呢？

@serverless-devs/fc-http 本质上是一个 阿里云FC 兼容传统 web 框架的适配层，和友商的 tencent-serverless-http 一样，它们都源自于 serverless-http。

不过同样是 proxy，阿里云和腾讯云的实现方式有所不同。

阿里云的 @serverless-devs/fc-http 负责做一些 FC 的http函数 上下文 和传统 web 框架上下文相互转化的适配。

腾讯云的 tencent-serverless-http 本质上是一个 SCF事件函数 与 腾讯云的API网关 的适配层。

它负责把用户请求API网关后，传给云函数 event，转化为函数内部包裹的 web框架(express,koa…)能够处理的 http上下文(req,res,ctx…)，经过中间件的处理后，再把响应值转化为API网关要求的响应格式，来响应用户的请求。

一图以蔽之：

腾讯云的 事件函数 部署 web框架，和 web函数 部署 web server 区别主要在于上图的 proxy 层，是在用户代码内，还是在 SCF 云函数环境中。

这个不同，本质上源自于 2 个云厂商实现 云函数 的方式不同。所以阿里云的 事件请求处理程序(Event Handler) 和 HTTP请求处理程序(HTTP Handler) 和腾讯云的 事件函数 还有 Web函数 不能直接进行类比。

阿里云的 Event Handler 和 HTTP Handler 更像是不同的函数种类。这个种类的不同，也体现在了函数的入参和响应方式上。

腾讯云的 事件函数 则和阿里云的 Event Handler 比较相似，而 Web函数 个人感觉其实更接近于阿里云的 Custom Runtime 的部署方式。区别主要在，阿里云要自己去下载 Runtime binary，腾讯云则内置了一些 Runtime。

同时相比于腾讯云，阿里云目前没有开放在线安装依赖的功能。当然这避免了用户想要自定义 安装包的源 这类的问题。同时也在一定程度上变相倡导了在容器中开发的方式。

附录

官网

@serverless-devs/fc-http

源码

bootstrap 示例如下所示

#!/bin/bash
/code/node-v16.14.2-linux-x64/bin/node dist/main.js
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