创新推出 | Serverless 场景排查问题利器：函数实例命令行操作

作者：丛霄（阿里云函数计算研发工程师）

背景介绍

全托管的 Serverless 计算平台能给用户带来更少的运维代价、更强的稳定性和更快的弹性能力，在 Serverless 落地的过程中，遇到的一个很大的挑战是 Serverless 平台如何给予开发者足够的安全感。让开发者们无负担地使用并信任 Serverless，是我们一直追求的目标。

全托管的初衷是为了减小开发者的使用和运维复杂度，但这一定程度上削减了用户对自身服务的控制权力。比如在很多场景中，用户会想知道，如何能够掌握自己应用的实际运行情况？应用出现问题时如何能快速确认是自身问题还是云平台问题？如果是云平台的问题，如何能快速恢复服务，及时止损？

这些问题的根本原因，都是用户对云平台无法做到完全的信任，这也进一步阻碍了他们迁移应用和扩展业务场景。所以我们也在思考，如何打破这种不信任局面，让用户拥有更多资源层面上的掌控力，但又能远离资源层的复杂运维。

在这样的背景和需求下，阿里云函数计算创新推出了 Serverless 场景下的函数实例命令行操作功能，支持用户在控制台界面登录进函数实例内部，或者使用工具对实例执行指定的命令。 本文将具体介绍这个功能的使用方式和使用场景。

实现 Exec 功能定位及使用方式

实例命令行操作功能提供和 K8s Pod Exec 与 Docker Container Exec 一致的使用体验，支持在函数实例的真实运行环境中执行具体命令。

同时，由于 Serverless 极致弹性、按量收费等特性，在 Serverless 场景下的实例 Exec 功能又与 K8s 和 Docker 有着一些本质的区别：

1. 只能对还存活着的实例（包括预留常驻实例和按量活跃实例） 执行 Exec 操作，如果按量实例空闲超时被释放，则无法再执行；
2. InstanceExec 请求不占用实例的并发度。因此即使函数的实例并发度设置为 1，也可以同时执行 InvokeFunction 和 InstanceExec 操作；
3. InstanceExec 的一次操作被视作一次 InvokeFunction 请求调用。只要 InstanceExec 请求建立的 websocket 连接没有和函数实例断开，那么函数实例将一直处于活跃状态，和 InvokeFunction 采用同样的计费规则。用户可以设置 InstantceExec 的 idleTimeout 参数让客户端在空闲指定时间后主动断开连接。

实例命令行操作功能支持在控制台上登录实例、使用 Serverless Devs 工具执行命令，或者 SDK 调用接口，执行命令。

控制台登录实例

在函数计算官网控制台上在函数详情-监控指标-实例指标页面，在最右侧可以对实例执行登陆操作。

点击“登录实例”，界面将会调到一个终端界面，即可马上登录进实例，执行命令进行问题排查。

在函数详情-监控指标-实例指标页面，点击实例 ID 可以进入到函数的实例详情页面，界面右上方有登录实例的按钮，点击即可进入实例。

SDK 调用

以 golang SDK 为例，其它 SDK 的调用方式大都类似。

SDK 对 InstanceExec API 进行了封装，在调用接口的时候需要使用建 OnStdout、OnStderr 传入两个回调函数，回调函数定义了处理 Exec 通道返回数据的具体逻辑 ；同时可以使用返回的 execConn 输入 stdin 消息以传输给远端的 Exec 通道。

command := []string{"/bin/bash"}

execConn, err := client.InstanceExec(
      fc.NewInstanceExecInput(
        serviceName, functionName, instanceID, command,
      ).WithStdin(true)
             .WithStdout(true)
             .WithStderr(true)
             .WithTTY(true)
             .WithIdleTimeout(120)
             .OnStdout(
        func(data []byte) { fmt.Printf("STDOUT: %s\n", data) },
      ).OnStderr(
        func(data []byte) { fmt.Printf("STDERR: %s\n", data) },
      ))
if err != nil {
  fmt.Printf("%v", err)
}

if err := execConn.WriteStdin([]byte("ls\r")); err != nil {
  fmt.Println("Write Stdin error", err)
}

适用场景

排查线上问题

在一些日常的场景下，实例命令行操作会带来更符合用户习惯、更高效便捷的排查问题方式。

用户小王是 Serverless 小白用户，写完一个程序部署到函数计算后，发现函数中设置的环境变量不生效，如果进一步排查，则需要修改代码，打印日志，重新部署，查看日志，使用这样繁琐的排查方式。现在借助实例命令行操作，小王可以直接命令：s exec {instance_id} ENV，便能一步定位问题。

实例命令行操作提供了便捷的登录体验，能帮助用户解决复杂场景下的应用问题。 一些情况下，用户已经无法通过函数日志、监控指标来具体定位问题，需要借助比如 coredump 、tcpdump、jmap 等工具进行深入排查。

比如，用户小李发现自己的线上程序最近会出现一些函数错误，报错内容都是连接远程某服务超时。小李怀疑是函数实例与远端服务的网络链接不稳定，想进入实例内部，调查分析下实例与远端服务的网络情况。他可以按照这样的步骤进行：

• 登录进实例内部后，先安装 tcpdump 工具，需要执行 apt-get update 和  apt-get install tcpdump 两条命令：

• 安装完毕后，执行 tcpdump 命令，对远端服务 IP 的请求进行抓包，并将抓包结果保存在 tcpdump.cap 文件中：

• 抓包完毕，借助 OSS 命令行工具 ossutil64 ，将 tcpdump.cap 文件上传到自己的 OSS ，然后下载到本地借助分析工具 wireshark 可以进行分析。

程序性能优化

很多时候，开发者需要通过各种 profiling 工具来分析性能、资源使用等问题。比如应用实例 CPU、内存等资源使用不符合预期；应用性能低于预期，通过 profiling 工具找到瓶颈等等。通过实例命令行操作，开发者能够方便的运行语言、框架提供的各种 profiling 工具，优化程序性能和资源使用。

以运行在函数计算上的高德自主出行为例，其峰值 TPS 会达到数十万级别，作为实时在线应用，服务能接受的请求延迟在几十毫秒级别。考虑到成本压力，在上线前他们期望压测出单实例最高能承受的 TPS 和对应的调用延迟，以此评估需要的实例数量。

但是高德在压测中发现单实例的平均/长尾延时不符合预期，当单实例 TPS 达到 300 TPS 的时候，请求延迟会直线上升。他们想确定，是否是自己的应用程序哪里存在性能瓶颈，或者是函数计算运行时的性能存在问题？借助实例命令行操作，他们可以登录进实例内部，通过 profiling 深入分析后发现了性能问题，最后优化了程序性能达到了上线标准。

下面以 custom runtime 为例：demo 示例程序使用 golang 编写并部署到函数计算上：

• 登录进入实例后，下载 golang 安装包 ：

• 并解压安装 go :

• 执行 go tool pprof 命令，并产生分析文件：/root/pprof/pprof.bootstrap.samples.cpu.001.pb.gz，

• 最后借助 OSS 命令行工具 ossutil64， 运行 ./ossutil64 cp 命令，将分析文件上传到自己的 OSS Bukcet 中 ，便可以下载到用户本地进行可视化分析。

总结

实例命令行功能的推出希望能消除用户使用 Serverless 的“最后一公里”，直接将真实的函数运行环境展现给用户，此后 Serverless 将不再是一个“黑盒”，用户可以更加信任和依赖 Serverless 平台来扩展更多的业务场景和规模。

作者简介： 丛霄，阿里云函数计算研发工程师，专注于云原生 Serverless、分布式系统稳定性等领域。

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