我的Serverless实战——引领云计算的下一个十年，附答案

（Serverless模式下，按照实际消耗资源及使用存储进行计费）

4.更少的代码，更快的交付速度。

（Serverless提供成熟的代码构建发布、版本切换等特性，交付速度更快）

Serverless由开发者实现的服务端逻辑运行在无状态的计算容器中，它由事件触发， 完全被第三方管理，其业务层面的状态则被开发者使用的数据库和存储资源所记录。Serverless涵盖了很多技术，分为两类：FaaS和BaaS。

FaaS（Function as a Service，函数即服务）

FaaS意在无须自行管理服务器系统或自己的服务器应用程序，即可直接运行后端代码。其中所指的服务器应用程序，是该技术与容器和PaaS（平台即服务）等其他现代化架构最大的差异。

FaaS可以取代一些服务处理服务器（可能是物理计算机，但绝对需要运行某种应用程序），这样不仅不需要自行供应服务器，也不需要全时运行应用程序。

FaaS产品不要求必须使用特定框架或库进行开发。在语言和环境方面，FaaS函数就是常规的应用程序。例如AWS Lambda的函数可以通过Javascript、Python以及任何JVM语言（Java、Clojure、Scala）等实现。然而Lambda函数也可以执行任何捆绑有所需部署构件的进程，因此可以使用任何语言，只要能编译为Unix进程即可。FaaS函数在架构方面确实存在一定的局限，尤其是在状态和执行时间方面。

在迁往FaaS的过程中，唯一需要修改的代码是“主方法/启动”代码，其中可能需要删除顶级消息处理程序的相关代码（“消息监听器接口”的实现），但这可能只需要更改方法签名即可。在FaaS的世界中，代码的其余所有部分（例如向数据库执行写入的代码）无须任何变化。

相比传统系统，部署方法会有较大变化 – 将代码上传至FaaS供应商，其他事情均可由供应商完成。目前这种方式通常意味着需要上传代码的全新定义（例如上传zip或JAR文件），随后调用一个专有API发起更新过程。

FaaS中的函数可以通过供应商定义的事件类型触发。对于亚马逊AWS，此类触发事件可以包括S3（文件）更新、时间（计划任务），以及加入消息总线的消息（例如Kinesis）。通常你的函数需要通过参数指定自己需要绑定到的事件源。

大部分供应商还允许函数作为对传入Http请求的响应来触发，通常这类请求来自某种该类型的API网关（例如AWS API网关、Webtask）。

BaaS（Backend as a Service，后端即服务）

BaaS（Backend as a Service，后端即服务）是指我们不再编写或管理所有服务端组件，可以使用领域通用的远程组件（而不是进程内的库）来提供服务。理解BaaS，需要搞清楚它与PaaS的区别。

首先BaaS并非PaaS，它们的区别在于：PaaS需要参与应用的生命周期管理，BaaS则仅仅提供应用依赖的第三方服务。典型的PaaS平台需要提供手段让开发者部署和配置应用，例如自动将应用部署到Tomcat容器中，并管理应用的生命周期。BaaS不包含这些内容，BaaS只以API的方式提供应用依赖的后端服务，例如数据库和对象存储。BaaS可以是公共云服务商提供的，也可以是第三方厂商提供的。其次从功能上讲，BaaS可以看作PaaS的一个子集，即提供第三方依赖组件的部分。

BaaS服务还允许我们依赖其他人已经实现的应用逻辑。对于这点，认证就是一个很好的例子。很多应用都要自己编写实现注册、登录、密码管理等逻辑的代码，而对于不同的应用这些代码往往大同小异。完全可以把这些重复性的工作提取出来，再做成外部服务，而这正是Auth0和Amazon Cognito等产品的目标。它们能实现全面的认证和用户管理，开发团队再也不用自己编写或者管理实现这些功能的代码。

函数计算介绍及其应用

从用户角度，他需要做的只是编码，然后把代码上传到函数计算中。上传代码就意味着应用部署。当有高并发请求涌入时，开发者也无需手动扩容，函数计算会根据请求量毫秒级自动扩容，弹性可靠地运行任务，并内置日志查询、性能监控、报警等功能帮助开发者发现问题并定位问题。

函数计算是事件驱动的无服务器应用，事件驱动是说可以通过事件源自动触发函数执行，比如当有对象上传至OSS中时，自动触发函数，对新上传的图片进行处理函数计算支持丰富的事件源类型，包括日志服务、对象存储、表格存储、消息服务、API网关、CDN等。

除了事件触发外，也可以直接通过API/SDK直接调用函数。调用可以分为同步调用与异步调用，当请求到达函数计算后，函数计算会为请求分配执行环境，如果是异步调用，函数计算会将请求事件存入队列中，等待消费。

函数的测试与部署

服务是函数计算资源管理的单位，同一个服务下有很多函数，这些函数共享服务的网络 配置、权限配置、存储配置、日志配置。 服务可以对应成一个“应用”，这个应用由很多函数共同组成，这些函数具有相同的访 问权限、网络配置，日志也记录到相同的 logstore。这些函数本身的配置可以各不相同， 比如同一服务下有的函数内存是 3G，有的函数内存是 512M，有些函数用 Python 写， 有些函数用 Node.js 写。

开发流程

函数测试部分，Serverless稍微薄弱一点，软肋，这个调试一般可以采用云调试、命令行工具、VSCode 插件、无工具调试等方式，具体怎么调试我就不一一说明了，有兴趣的可以尝试一下。

至于部署，比较简单，我们可以使用在线部署、客户端部署（通过命令行工具、通过 VSCode 插件）。命令行工具的 - h 指令真的很棒， 无论使用什么指令，我们都可以通过 - h 查看到使用方法。

Serverless容器服务及部署

Serverless Kubernetes 是以容器和 kubernetes 为基础的 Serverless 服 务，它提供了一种简单易用、极致弹性、最优成本和按需付费的 Kubernetes 容器服务， 其无需节点管理和运维，无需容量规划，让用户更关注应用而非基础设施的管理。我们可以把把 Serverless Kubernetes 简称为 ASK。

当下各大云厂商都推出了自己的 Serverless 容器服务，上图为 Gartner 评估机构 整理的 Serverless 容器产品 Landscape，其中阿里云有 Serverless Kubernetes ASK 和 ECI；AWS 有 Fargate，基于 Fargate 有 EKS on Fargate 和 ECS on Fargate 两种形态；Azure 有 ACI。另外 Gartner 也预测，到 2023 年，将有 70% 的 AI 应用以容器和 Serverless 方式运行。

在对 Serverless Kubernetes 的基础概念有了充分了解之后，我们直接进入容器服务控制台进行集群的创建。集群创建完成后，接下来我们部署一个无状态的 nginx 应用，主要分成三步：

1.应用基本信息：名称、POD 数量、标签等；

2.容器配置：镜像、所需资源、容器端口、数据卷等；

3.高级配置：服务、路由、HPA、POD 标签等

创建完成后，在路由中就可以看到服务对外暴露的访问方式了。

Serverless应用引擎

主要的挑战：

1.开发难度和入门门槛高，业务轻量化困难，不能平滑地迁移现有应用 ；

2.担心被云厂商锁定，如 FaaS 形态的 Serverless 产品，每个厂商都希望推出自己的 标准，缺乏开源的规范和开源的生态支持。相似的一幕曾经在容器领域上演，直到后来 Kubernetes 成为事实标准，Serverless 还在寻找自己的事实标准；

3.如何方便地本地开发调试、监控，和现有业务做深度整合。

低门槛，无需任何代码改造就能直接使用的 Serverless PaaS 平台（SAE），是企业在线业 务平滑上云的最佳选择。

SAE 提供了成本更优、效率更高的应用托管方案。底层基于统一的 K8s 技术底座， 帮用户屏蔽复杂的 IaaS 层和 K8s 集群运维，提供计算资源、弹性、隔离性等能力，用 户只需关心应用实例的规格和实例数。 在应用层，除提供了生命周期管理、多发布策略外，还提供监控、日志、微服务治理能 力，解决应用可观测性和治理需求。同时提供一键启停、应用编排等高级能力，进一步提效 和降本。核心场景主要面向在线应用：微服务应用、Web 应用、多语言应用等。 在开发者工具方面，和 CI/CD 工具做了良好的集成，无论是 Jenkins 还是云效，都 能直接部署应用到 SAE，也可以通过 Cloud Toolkit 插件工具实现本地一键部署应用到 云端，可以说SAE覆盖了应用上云的完整场景

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数前端工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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最后

基础知识是前端一面必问的，如果你在基础知识这一块翻车了，就算你框架玩的再6，webpack、git、node学习的再好也无济于事，因为对方就不会再给你展示的机会，千万不要因为基础错过了自己心怡的公司。前端的基础知识杂且多，并不是理解就ok了，有些是真的要去记。当然了我们是牛x的前端工程师，每天像背英语单词一样去背知识点就没必要了，只要平时工作中多注意总结，面试前端刷下题目就可以了。

什么？你问面试题资料在哪里，这不是就在你眼前吗（滑稽

最后

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