下一个时代的发展架构竟然是它！FaaaaaaaaS到底是个啥？

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本文由腾讯云serverless团队发表于云+社区专栏

导读：2018年7月6 - 7日，一年一度的技术圈盛会ArchSummit全球架构师峰会在深圳华侨城洲际酒店举办。100余位国内外技术专家齐聚深圳，分享各类技术架构最佳实践。来自腾讯技术工程事业群架构平台部的jerome作了主题为《基于弹性计算的无服务器化实践》的分享，以下为现场演讲内容。

据Gartner和麦肯锡统计，全球的服务器CPU平均利用率只有6%到12%。国内阿里，腾讯等大型互联网企业CPU平均利用率均10%出头左右，这里主要是三种原因导致：

• 单一业务难以均衡利用各类资源导致99%情况下有资源闲置

• 在线服务的特点决定了有30%的时间段处于低负载

• 服务器流转过程可能造成5%的时间段闲置

理想的情况是像Google那样有公司级borg资源调度平台，各业务基于统一平台构建，共享资源池混搭调度，但基于BG分开运营的历史现状，公司运管联合架平弹性计算及各BG运营部门联合打造的共享算力平台，尝试收集全公司的空闲资源，从现网中挖掘金矿，以docker容器的形式满足计算类的需求。

经过一年的建设，当前已挖掘了约140w核，支持了亿级的视频转码，图片压缩以及腾讯围棋，王者荣耀等游戏AI，手机浏览器等，但当前依然存在许多挑战，比如：

比如业务接入门槛较高，需要业务理解多样变化弹性的资源并做好适配，长尾业务接入困难；另外利用率也不受控，有些有状态的业务利用率跑不高，且没法自动扩缩容；小资源碎片，比如剩下1核1GB这种用不出去；最后平台没法准确监控业务的运行状态和质量，比如请求延时等，总结起来，当前困境根源还是我们只是提供资源层面的服务，而资源要用好确依赖很多业务层面的工作。回顾集群资源管理平台走过的历程，从最开始使用物理机（Nothing-as-Service）到IaaS虚拟机服务，再到PaaS容器服务，其实每一步都在尝试为业务做更多的事情，解放更多的生产力同时提升利用效率，下一步资源管理平台能否直接跳出资源服务层级，让业务只需关系业务逻辑，按需付费便可以了呢？

答案是肯定的，它名字叫serverless，serverless不是指没有服务器，而是指用户无须关注服务器的存在，广义上来讲，现在的SaaS,BaaS,FaaS,PaaS都可以称为serverless，区别是从下到上平台控制力越来越强，从左到右，平台通用性越来越好；但Serverless真正广为人知，是因为以aws lambda为代表的FaaS函数即服务的出现，所以当前狭义上来讲，Serverless一般指FaaS函数即服务，我们今天就用Serverless来指代函数即服务。

Serverless正好是解决我们当前问题的答案，业务接入门槛高，用serverelss可以不用关心资源，做到更快业务上线；利用率不受控，用serverless平台可以完全控制资源的分配，利用率不再受制于人；碎片资源用不出去，用serverless可以让业务把计算切成函数更小粒度的函数级别；业务质量难以监控，用serverless我们感知业务的每次调用与返回，知道延时及返回结果。

于是我们基于现有的容器平台构建了serverless云函数平台，主要包括：

• 构建函数管理模块来管理函数的配置，包括元数据，代码，权限，触发方式等；

• 构建函数调用模块来分发调用函数，解决负载均衡，故障容灾，扩缩容等问题；

• 构建多语言的运行时环境，代理函数的网络监听请求，运行用户函数代码，监控函数运行过程，收集函数日志等；

• 构建函数触发器等模块，实现云函数事件触发式的自动调用；

新平台的构建有诸多考虑点，比如怎么做到足够的易用，使得业务可以乐于尝试；怎么做到足够的稳定，来留住业务；如何做到比容器平台的成本更加节省，让业务看到实实在在的好处；如何做到更快、更安全、能持续发展等，本文将一一分享。

足够易用的关键在于能否让用户做更少的事情，在开发上，云函数提炼业务逻辑之外的部分代为实现，比如网络数据包收发，负载均衡，扩缩容，故障容灾等，平台把龙画好，只需要业务最后点睛即可上线；在运维上，托管代码包管理，服务器故障处理，服务质量监控及容灾、负载均衡、扩缩容等配置；甚至在应用上，提供文件上传删除，定时器，主题的消息时等事件触发式自动调用，虽然当前一些微服务平台也在做类似的事情，但依然以容器为维度，容器内部对平台而言是黑盒；云函数参与了容器内部每一次用户请求调用和返回的过程，可以获取更多业务维度的信息，使得在资源调度和质量控制上可以更加的精准。

对比传统的分布式系统，云函数平台要做到足够稳定还需要解决好函数调用流的问题，最简单的调用流程是从云api进来，走invoker做分发，再到计算节点执行，在同步调用一来一回的场景这样没问题，因为同步调用失败时业务可以自行重试；但异步调用时不会返回调用结果给用户，请求丢了用户感知不到，所以需要有持久化方式保存所有的异步调用，以免丢失；另异步调用业务无法自行重试，当平台自动重试依然失败时，需持久化保存便于问题追溯；重试本身也需要谨慎的设计，因为资源是调用请求到来时实时分配，重试可能会造成后台资源成倍增加，且在某些流式计算场景，计算有严格的时序要求，重试的时候还需要阻塞整个流的计算等。稳定性最常见的挑战是热更新能力，而Serverless云函数平台天生支持热更新，因为能获知业务的每次请求和返回，且能控制业务请求的分发过程，做热更新，其实就是简单的禁掉节点，等待请求结束，更新后再重新启用节点。

云函数平台要比容器平台做到更低成本，需要尽量避免闲置及无效浪费的资源，在传统的业务架构下，一个业务模块最少需要1个实例，如果要容灾，至少需要2个；而云函数平台被设计为调用时实时分配资源，业务模块最小实例数可以缩减到0，无负载时不保留资源，收到业务请求时再实时分配资源；业务申请资源时，会按照峰值指定cpu核心数，内存大小，磁盘容量，网络带宽等一系列资源参数，但绝大多数情况下用不完，所以云函数平台一般只让用户配置内存大小，因为内存是不可压缩资源，少了程序跑不起来，而对于cpu，带宽等可压缩资源，都由平台方根据内存大小及实际所需来配置且动态调整，以避免由于业务过量申请资源造成的浪费；另外云函数有一个特殊点是支持事件触发执行，但触发配置不当可能造成无效循环造成资源浪费，比如配置文件上传时执行某函数，但函数内又上传了文件形成循环触发，所以云函数会监控函数调用流，发现无效循环，避免资源浪费。

由于云函数的资源是收到请求后实时分配并初始化的，而用户能容忍的等待时间一般不超过3s，故第一次请求的冷启动的时间要足够的快，而函数的初始化需要做很多的事情：先要申请资源，确定位置后要下载镜像，下载函数代码，启动容器，初始化函数后才能执行函数，返回结果。其中镜像下载的时间一般都超过3s，所以我们用了很多预处理，缓存和并行化的方式来提升性能，比如镜像预分发到服务器避免实时下载，容器资源使用多级缓存以重利用，小到用指针代替内存拷贝来传递参数等，这里有个小问题，一个用户函数用过的容器可以交给另一个用户去使用吗？并行化容器启动与代码下载流程，函数大参数传递使用共享内存指针方式传递等，最终将冷启动的时间控制到200ms，热启动的时间控制到了5ms内，达到业界一流水准。

云函数平台由于共享粒度更细，不可避免需要共享服务器内核，在安全方面挑战会更大一些，所以我们在docker隔离的基础上，额外做了一些安全措施，比如限制函数运行时环境只有/tmp目录可写，通过seccomp等内核特性限制端口监听，端口扫描等敏感系统调用；但做安全的同时，也关注业务兼容性，比如大家习惯性的使用root来运行程序，禁止root可能会给用户带来一些额外的适配成本，所以我们使用root namespace技术把容器内的root映射成了容器外的普通用户以控制权限，另外由于我们无法审核用户代码，而用户技术上可以写代码去做尝试做任何事情，比如收集运行环境信息，窥探管理服务器位置等，为了安全，对比开源的serverless平台，实现了函数运行环境和管理环境的分离，函数网络包收发代理及日志收集等均放在容器外，容器内函数运行时环境不感知管理节点的的任何IP，端口信息及平台日志等信息。

由于业务除核心逻辑之外的非功能性需求都依托云函数实现，对云函数平台必然会有更多的需求，为支持业务可持续发展，跟上业务迭代速度，我们也做了一些优化，比如在过去一年，业务对我们平台提得最多的需求是支持各种编程语言，运行时环境安装各种库等，为了加快迭代效率，我们提炼了各类语言运行时环境的公共部分用C语言实现，因为各种高级语言均易实现对C库的直接调用，这样新增加一种语言支持能够在1~2周内完成，在库更新方面，我们把所有的运行时库部署到母机上，通过目录mount的方式挂进容器，使得库的更新无须变更运行时环境镜像。

汇总一下刚才的关键设计，我们通过让用户做得更少来提升易用性；谨慎的设计异步调用及重试来提升稳定性；消除闲置及过量申请来降低成本；利用缓存及并行来提升启动速度；通过内核层技术及管理环境与运行环境隔离来提升安全性；通过提炼公共功能及避免重制镜像来提升迭代速度，那实际效果怎样呢？接下来给大家分享一下我们当前的一些用户案例及经验教训。

当前云函数平台在内部最大的用户是游戏AI的特征提取，游戏AI在整个行业目前还处于摸索阶段，算法变化很快，程序经常更新，计算量非常巨大，比如王者荣耀1天需执行上亿录像文件的特征提取。如果基于云函数实现，只需要AI工程师用python写两个函数，一个脚本将从录像文件中提取特征，生成HDF5文件，另一个函数将HDF5文件打散随机化再推送到训练平台进行训练，算法更新时，提交新的函数即可，可以更专注于算法研究，无需再关心服务器的管理，计算的分布，扩缩容，故障容灾等。除游戏AI之外，微信小程序的开发者工具也开始集成云函数正在内测中，欢迎大家体验。

回顾这1年多来的建设历程，最大的教训主要有2点：

• 前不久腾讯云云函数出现了一个安全漏洞，在云函数的上下文通过bash反射，尝试各种linux命令可获知k8s的kubelet访问地址，且由于k8s没有配置鉴权，用户可直接控制k8s去获取其它容器内部数据，造成安全隐患，幸亏公司安全团队及时发现未造成严重后果，这个问题的原因在于我们对k8s的安全机制缺乏了解，给我们的教训是每引入一个开源组件，都需要吃透后再开放服务；

• 由于云函数平台被设计为7*24不间断工作，每次计算节点升级时需要经历屏蔽，等待函数执行完，升级再启用的过程，早年未做自动化，整个集群升级一次要耗费将近一周的时间，拖慢了版本迭代过程；

同时，我们觉得好的经验主要有2点：

• 设计之初就考虑了平台的平滑升级，所以一年来变更了大大小小50来个版本，从未让业务停过机；

• 另外我们重视了平台公共功能的提取，比如多语言支持方面，1~2周可搞定一种新编程语言，远比其它serverless平台快；

在推广serverless云函数平台的过程中，我们发现对于无状态微服务，负载波动大，对延时不敏感的场景，比较容易服务好，但对于有状态的服务，需要业务自行保存状态，对于持续高负载的业务，没法发挥资源按需取用的优势，对于延时敏感应用，由于中间函数的分发多了一层，延时有差不多5ms的损耗，对这些场景，serverless当前还不太适合。

但未来,serverless是可以期待的，当前serverless已经成了各大公有云的标配，对于公有云而言，serverless不仅仅是一种新形态的计算服务，更能充当整个云平台的粘合剂，便于打包推广其它云服务，让公有云从各个分散的云产品集合变成了有机的整体，成为用户公共的云后台；在开源社区，serverless平台也蓬勃发展，每隔一段时间都会出现新的值得关注学习的serverless平台；虽然当前serverless主要战场在数据中心，但随着IOT的发展，IOT边缘设备可能成为serverless更大的战场，因为边缘设备的计算资源管理，软件包发布更为复杂，更加有挑战性，能解决好相当于雪中送炭。

武学修为对各路招数融汇贯通时，可以达到无招胜有招的境界，对于我们做集群资源调度的程序员来说，能把资源调度做到极致，让业务根本感知不到服务器的存在，是我们最高的追求。

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Serverless：如何删除一个函数？
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