收益 or 挑战？Serverless 究竟给前端带来了什么

做者 | 黄子毅（紫益） 阿里前端技术专家

导读：前端开发者是最先享受到 “Serverless” 好处的群体，由于浏览器就是一个开箱即用、甚至无需为计算付费的环境！Serverless 把前端开发体验带入了后端，利用 FaaS 与 BaaS 打造一套开箱即用的后端开发环境。本文做者将从前端角度出发，为你讲述 Serverless 带来的收益及挑战。

引言

Serverless 是一种 “无服务器架构”，让用户无需关心程序运行环境、资源及数量，只要将精力 Focus 到业务逻辑上的技术。

如今公司已经实现 DevOps 化，正在向 Serverless 迈进，而为何前端×××erless？

对业务前端同窗：

1. 会改变先后端接口定义规范；
2. 必定会改变先后端联调方式，让前端参与服务器逻辑开发，甚至 Node Java 混部；
3. 大大下降 Nodejs 服务器维护门槛，只要会写 JS 代码就能够维护 Node 服务，无需学习 DevOps 相关知识。

对一个自由开发者：

1. 将来服务器部署更弹性，更省钱；
2. 部署速度更快，更不易出错。

前端框架老是带入后端思惟，而 Serverless 则是把前端思惟带入了后端运维。
前端开发者实际上是最先享受到 “Serverless” 好处的群体。他们不须要拥有本身的服务，甚至不须要本身的浏览器，就可让本身的 JS 代码均匀、负载均衡的运行在每个用户的电脑中。

而每一个用户的浏览器，就像如今最时髦、最成熟的 Serverless 集群，从远程加载 JS 代码开始冷启动，甚至在冷启动上也是卓越领先的：利用 JIT 加速让代码实现毫秒级别的冷启动。不只如此，浏览器还实现了 BaaS 服务的完美环境，咱们能够调用任何函数获取用户的 Cookie、环境信息、本地数据库服务，而无需关心用户用的是什么电脑，链接了怎样的网络，甚至硬盘的大小。

这就是 Serverless 理念。经过 FaaS（函数即服务）与 BaaS（后台即服务）企图在服务端制造前端开发者习觉得常的开发环境，因此前端开发者应该更能理解 Serverless 带来的好处。

精读

FaaS（函数即服务） + BaaS（后台即服务） 能够称为一个完整的 Serverless 的实现。除此以外，还有 PaaS（平台即服务）的概念。而一般平台环境都经过容器技术实现，最终都为了达到 NoOps（无人运维），或者至少 DevOps（开发&运维）。

简单介绍一下这几个名词，防止你们被绕晕：

• FaaS - Function as a service

函数即服务，每个函数都是一个服务，函数能够由任何语言编写，除此以外不须要关心任何运维细节，好比：计算资源、弹性扩容，并且能够按量计费，且支持事件驱动。业界大云厂商都支持 FaaS，各自都有一套工做台、或者可视化工做流来管理这些函数。

• BaaS - Backend as a service

后端及服务，就是集成了许多中间件技术，能够无视环境调用服务，好比数据即服务（数据库服务），缓存服务等。虽然下面还有不少 XAAS，但组成 Serverless 概念的只有 FaaS + BaaS。

• PaaS - Platform as a service

平台即服务，用户只要上传源代码就能够自动持续集成并享受高可用服务，若是速度足够快，能够认为是相似 Serverless。但随着以 Docker 为表明的容器技术兴起，以容器为粒度的 PaaS 部署逐渐成为主流，是最经常使用的应用部署方式。好比中间件、数据库、操做系统等。

• DaaS - Data as a service

数据即服务，将数据采集、治理、聚合、服务打包起来提供出去。DaaS 服务能够应用 Serverless 的架构。

• IaaS - Infrastructure as a Service

基础设施即服务，好比计算机存储、网络、服务器等基建设施以服务的方式提供。

• SaaS - Software as a Service

软件即服务，好比 ERP、CRM、邮箱服务等，以软件为粒度提供服务。

• 容器

容器就是隔离了物理环境的虚拟程序执行环境，并且环境可被描述、迁移，比较热门的容器技术是 Docker。<br />随着容器数量增多，就出现了管理容器集群的技术，比较有名的容器编排平台是 Kubernetes。容器技术是 Serverless 架构实现的一种选择，也是实现的基础。

• NoOps

就是无人运维，比较理想主义，也许要借助 AI 的能力才能实现彻底无人运维。

无人运维不表明 Serverless，Serverless 可能也须要人运维（至少如今），只是开发者再也不须要关心环境。

• DevOps

笔者以为能够理解为 “开发即运维”，毕竟出了事情，开发要被问责，而一个成熟的 DevOps 体系可让更多的开发者承担 OP 的职责，或者与 OP 更密切的合做。

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回到 Serverless，将来后端开发的体验可能与前端类似：不须要关心代码运行在哪台服务器（浏览器）、无需关心服务器环境（浏览器版本）、不用担忧负载均衡（前端从未担忧过）、中间件服务随时调用（LocalStorage、Service Worker）。

前端同窗对 Serverless 应该尤其激动。就拿笔者亲身经历举例吧。

从作一款 Game 提及

笔者很是迷恋养成类 Game ，养成 Game 最多见的就是资源建造、收集，或者挂机时计算资源的读秒规则。笔者在开发 Game 的时候，最初是将客户端代码与服务端代码彻底分红两套实现的：

// ... UI 部分，画出一个倒计时伐木场建造进度条
const currentTime = await requestBuildingProcess();
const leftTime = new Date().getTime() - currentTime;
// ... 继续倒计时读条
// 读条完毕后，每小时木头产量 + 100，更新到客户端计时器
store.woodIncrement += 100;

为了 Game 体验，用户能够在不刷新浏览器的状况下，看到伐木场建造进度的读条，以及“嘭”一下建造完毕，而且发现每秒钟多得到了 100 点木材！可是当伐木场建造完成前、完成时、完成后的任意时间点刷新浏览器，都要保持逻辑的统一，并且数据须要在后端离线计算。 此时就要写后端代码了：

// 每次登录时，校验当前登录
const currentTime = new Date().getTime()
// 获取伐木场当前状态
if ( /* 建造中 */) {
  // 返回给客户端当前时间
  const leftTime = building.startTime - currentTime
  res.body = leftTime
} else {
  // 建造完毕
  store.woodIncrement += 100
}

很快，建筑的种类多了起来，不一样的状态、等级产量都不一样，先后端分开维护成本会愈来愈大，咱们须要作配置同步。

配置同步

为了作先后端配置同步，能够将配置单独托管起来先后端共用，好比新建一个配置文件，专门存储 Game 信息：

export const buildings = {
  wood: {
    name: "..",
    maxLevel: 100,
    increamentPerLevel: 50,
    initIncreament: 100
  }
  /* .. and so on .. */
};

这虽然复用了配置，但先后端都有一些共同的逻辑能够复用，好比根据建筑建造时间判断建筑状态，判断 N 秒后建筑的产量等等。 而 Serverless 带来了进一步优化的空间。

在 Serverless 环境下作 Game

试想一下，能够在服务器以函数粒度执行代码，咱们能够这样抽象 Game 逻辑：

// 根据建筑建造时间判断建筑状态
export const getBuildingStatusByTime = (instanceId: number, time: number) => {
  /**/
};
// 判断建筑生产量
export const getBuildingProduction = (instanceId: number, lastTime: number) => {
  const status = getBuildingStatusByTime(instanceId, new Date().getTime());
  switch (status) {
    case "building":
      return 0;
    case "finished":
      // 根据 （当前时间 - 上次打开时间）* 每秒产量获得总产量
      return; /**/
  }
};
// 前端 UI 层，每隔一秒调用一次 getBuildingProduction 函数，及时更新生产数据
// 前端入口函数
export const frontendMain = () => {
  /**/
};
// 后端 根据每次打开时间，调用一次 getBuildingProduction 函数并入库
// 后端入口函数
export const backendMain = () => {
  /**/
};

利用 PaaS 服务，将先后端逻辑写在一块儿，将 getBuildingProduction 函数片断上传至 FaaS 服务，这样就能够同时共享先后端逻辑了！

在文件夹视图下，能够作以下结构规划：

.
├── client    # 前端入口
├── server    # 后端入口
├── common    # 共享工具函数，能够包含 80% 的通用 Game 逻辑

也许有人会问：先后端共享代码不止有 Serverless 才能作到。

的确如此，若是代码抽象足够好，有成熟的工程方案支持，是能够将一份代码分别导出到浏览器与服务器的。但 Serverless 基于函数粒度功能更契合先后端复用代码的理念，它的出现可能会推进更普遍的先后端代码复用，这虽然不是新发明，但足够称为一个伟大的改变。

先后端的视角

• 对于前端开发者而言，会发现后台服务变简单了；
• 对于后端开发者而言，发现服务作厚了，面临的挑战更多了。

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更简单的后台服务

传统 ECS 服务器在租赁时，CentOS 与 AliyunOS 的环境选择就足够让人烦恼。对我的开发者而言，咱们要搭建一个完整的持续集成服务是很困难的，并且面临的选择不少，让人眼花缭乱：

• 能够在服务器安装数据库等服务，本地直联服务器的数据库进行开发；
• 能够本地安装 Docker 链接本地数据库服务，将环境打包成镜像总体部署到服务器；
• 将先后端代码分离，前端代码在本地开发，服务端代码在服务器开发。
  甚至服务器的稳定性，须要 PM2 等工具进行管理。当服务器面临attack、重启、磁盘故障时，打开复杂的工做台或登录 Shell 后一通操做才能恢复。这怎么让人专心把精力放在要作的事情上呢？

Serverless 解决了这个问题，由于咱们要上传的只是一个代码片断，再也不须要面对服务器、系统环境、资源等环境问题，外部服务也有封装好的 BaaS 体系支持。

实际上在 Serverless 出来以前，就有许多后端团队利用 FaaS 理念简化开发流程。

为了减小写后端业务逻辑时，环境、部署问题的干扰，许多团队会将业务逻辑抽象成一个个区块（Block），对应到代码片断或 Blockly，这些区块能够独立维护、发布，最后将这些代码片断注入到主程序中，或动态加载。若是习惯了这种开发方式，那也更容易接受 Serverless。

更厚的后台服务

站在后台角度，事情就变得比较复杂了。相对于提供简单的服务器和容器，如今要对用户屏蔽执行环境，将服务作得更厚。

笔者经过一些文章了解到，Serverless 的推行还面临着以下一些挑战：

• Serverless 各厂商实现种类不少，想让业务作到多云部署，须要抹平差别；
• 成熟的 PaaS 服务实际上是伪 Serverless，后续该如何标准化；
• FaaS 冷启动须要从新加载代码、动态分配资源，致使冷启动速度很慢，除了预热，还须要经济的优化方式；
• 对于高并发（好比双 11 秒杀）场景的应用，无需容量评估是很危险的事情，但若是真能作到彻底弹性化，就省去了烦恼的容量评估；
• 存量应用如何迁移。业界的 Serverless 服务厂商大部分都没有解决存量应用迁移的问题；
• Serverless 的特性致使了无状态，而复杂的互联网应用都是有状态的，所以挑战在不改变开发习惯的状况下支持状态。

所幸的是，这些问题都已经在积极处理中，并且很多有了已经落地的解决方案。

Serverless 给后台带来的好处远比面临的挑战多：

• 推动先后端一体化。进一步下降 Node 写服务端代码的门槛，免除应用运营的学习成本。笔者曾经遇到过本身申请的数据库服务被迁移到其余机房而致使的应用服务中断，之后不再须要担忧了，由于数据库做为 BaaS 服务，是不须要关心在哪部署，是否跨机房，以及如何作迁移的；
• 提升资源利用效率。杜绝应用独占资源，换成按需加载必然能减小没必要要的资源消耗，并且将服务均摊到集群的每一台机器，拉平集群的 CPU 水位；
• 下降云平台使用门槛。无需运维，灵活拓展，按价值服务，高可用，这些能力在吸引更多客户的同时，彻底按需计费的特性也减小了用户开销，达到共赢。

利用 Serverless 尝试服务开放

笔者在公司负责一个大型 BI 分析平台建设，BI 分析平台的底层能力之一就是可视化搭建。

那么可视化搭建能力该如何开放呢？如今比较容易作到的是组件开放，毕竟前端能够与后端设计相对解耦，利用 AMD 加载体系也比较成熟。

如今遇到的一个挑战就是后端能力开放，由于当对取数能力有定制要求时，可能须要定制后端数据处理的逻辑。目前能作到的是利用 maven三、jdk7 搭建本地开发环境测试，若是想上线，还须要后端同窗的协助。

若是后端搭建一个特有的 Serverless BaaS 服务，那么就能够像前端组件同样进行线上 Coding、调试，甚至灰度发布进行预发测试。如今前端云端开发已经有了很多成熟的探索，Serverless 能够统一先后端代码在云端开发的体验，而不须要关心环境。

Serverless 应用架构设计

看了一些 Serverless 应用架构图，发现大部分业务均可以套用这样一张架构图：

• 将业务函数抽象成一个个 FaaS 函数，将数据库、缓存、加速等服务抽象成 BaaS 服务；
• 上层提供 Restful 或事件触发机制调用，对应到不一样的端（PC、移动端）；
• 想要拓展平台能力，只要在端上作开放（组件接入）与 FaaS 服务作开放（后端接入）便可。

收益与挑战

Serverless 带来的收益与挑战并存，本文站在前端角度聊一聊。

收益一：前端更 Focus 在前端体验技术，而不须要具有太多应用管理知识。

最近看了不少前端前辈写的总结文，最大的体会就是回忆 “前端在这几年到底起到了什么做用”。咱们每每会夸大本身的存在感，其实前端存在的意义就是解决人机交互问题，大部分场景下，都是一种锦上添花的做用，而不是必须。

回忆你最自豪的工做经历，多是掌握了 Node 应用的运维知识、前端工程体系建设、研发效能优化、标准规范制定等，但真正对业务起效的部分，偏偏是你以为写得最不值得一提的业务代码。前端花了太多的时间在周边技术上，而减小了不少对业务、交互的思考。

即使是大公司，也难以招到既熟练使用 Nodejs，又具有丰富运维知识的人，同时还要求他前端技术精湛，对业务理解深入，鱼和熊掌几乎不可兼得。

Serverless 能够有效解决这个问题，前端同窗只须要会写 JS 代码而无需掌握任何运维知识，就能够快速实现本身的整套想法。

诚然，了解服务端知识是有必要的，但站在合理分工的角度，前端就应该 focus 在前端技术上。前端的核心竞争力或者带来的业务价值，并不会随着了解多一些运维知识而获得补充，相反，这会吞噬掉咱们本能够带来更多业务价值的时间。

语言的进化、浏览器的进化、服务器的进化，都是从复杂到简单，底层到封装的过程，而 Serverless 是后端 + 运维做为一个总体的进一步封装的过程。

收益二：逻辑编排带来的代码高度复用、可维护，拓展 云+端 的能力。

云+端 是前端开发的下个形态，提供强大的云编码能力，或者经过插件将端打造为相似云的开发环境。其最大好处就是屏蔽前端开发环境细节，理念与 Serverless 相似。

以前有很多团队尝试过利用 GraphQL 让接口 “更有弹性”，而 Serverless 则是更完全的方案。

我本身的团队就尝试过 GraphQL 方案，但因为业务很是复杂，难以用标准的模型描述全部场景的需求，所以不适合使用 GraphQL。偏偏是一套基于 Blockly 的可视化后端开发平台坚持了下来，并且取得了惊人的开发提效。这套 Blockly 通用化抽象后几乎能够由 Serverless 来代替。因此 Serverless 能够解决复杂场景下后端研发提效的问题。

Serverless 在融合了云端开发后，就能够经过逻辑编排进一步可视化调整函数执行顺序、依赖关系。

笔者以前在百度广告数据处理团队使用过这种平台计算离线日志，每一个 MapReduce 计算节点通过可视化后，就能够轻松看出故障时哪一个节点在阻塞，还能够看到最长执行链路，并为每一个节点从新分配执行权重。即使逻辑编排不能解决开发的全部痛点，但在某个具体业务场景下必定能够大有做为。

挑战一：Serverless 能够彻底取消前端转后端的门槛？

前端同窗写 Node 代码最容易犯的毛病就是内存溢出。

浏览器 + Tab 自然是一个用完即关的场景，UI 组件与逻辑建立与销毁也很是频繁，所以前端同窗不多，也不太须要关心 GC 问题。而 GC 在后端开发场景中是一个早已养成的习惯，所以 Nodejs 程序缓存溢出是你们×××
Serverless 应用是动态加载，长时间不用就会释放的，所以通常来讲不须要太担忧 GC 的问题，就算内存溢出，在内存被占满前可能已经进程被释放，或者被监测到异常强制 Kill 掉。

但毕竟 FaaS 函数的加载与释放彻底是由云端控制的，一个经常使用的函数长时间不卸载也是有可能的，所以 FaaS 函数仍是要注意控制反作用。

因此 Serverless 虽然抹平了运维环境，但服务端基本知识还须要了解，必须意识到代码跑在前端仍是后端。

挑战二：性能问题

Serverless 的冷启动会致使性能问题，而让业务方主动关心程序的执行频率或者性能要求，再开启预热服务又从新将研发拖入了运维的深渊中。

即使是业界最成熟的亚马逊 Serverless 云服务，也没法作到业务彻底不关心调用频率，就能够轻松应付秒杀场景。

所以目前 Serverless 可能更适合结合合适的场景使用，而不是任何应用都强行套用 Serverless。

虽然能够经过按期运行 FaaS 服务来保证程序一直 Online，但笔者认为这仍是违背了 Serverless 的理念。

挑战三：如何保证代码可迁移性

有一张很经典的 Serverless 定位描述图：

网络、存储、服务、虚拟家、操做系统、中间件、运行时、数据都不须要关心了，甚至连应用层都只须要关心其中函数部分，而不须要关心其余好比启动、销毁部分。

前面总拿这点当优点，但也能够反过来认为是个劣势。 当你的代码彻底依赖某个公有云环境后，你就失去了总体环境的掌控力，甚至代码都只能在特定的云平台才能运行。

不一样云平台提供的 BaaS 服务规范可能不一样，FaaS 的入口、执行方式也可能不一样，想要采用多云部署就必须克服这个问题。

如今许多 Serverless 平台都在考虑作标准化，但同时也有一些自下而上的工具库抹平一些差别，好比 Serverless Framework 等。

而咱们写 FaaS 函数时，也尽可能将与平台绑定的入口函数写得轻一些，将真正的入口放在通用的好比 main 函数中。

总结

Serverless 的价值远大于挑战，其理念能够切实解决许多研发效能问题。

但目前 Serverless 发展阶段仍处于早期，国内的 Serverless 也处于尝试阶段，并且执行环境存在诸多限制，也就是并无彻底实现 Serverless 的美好理念，所以若是什么都往上套必定会踩坑。

可能在 3-5 年后，这些坑会被填平，那么你是选择加入填坑大军，仍是选一个合适的场景使用 Serverless 呢？

“ 阿里巴巴云×××icloudnative×××erverless、容器、Service Mesh等技术领域、聚焦云原生流行技术趋势、云原生大规模的落地实践，作最懂云原生开发×××