距离 Java 开发者玩转 Serverless，到底还有多远？

柔情只为你懂 2022-12-29 12:57 208阅读 0赞

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作者 | 方剑（洛夜） Spring Cloud Alibaba 开源项目负责人/创始人之一  
来源|[阿里巴巴云原生公众号][Link 1]

> **导读**：本文摘自 Spring Cloud Alibaba 开源项目创始团队成员方剑撰写的《深入理解 Spring Cloud 与实战》一书，主要讲述了 Java 微服务框架 Spring Boot/Cloud 这个事实标准下如何应对 FaaS 场景。

# Serverless & FaaS #

2019 年，O’Reilly 对 1500 名 IT 专业人员的[调查中][Link 2]，有 40％ 的受访者在采用 Serverless 架构的组织中工作。2020 年 [DataDog 调查][DataDog]显示，现在有超过 50％ 的 AWS 用户正在使用 Serverless 架构的 AWS Lambda。

Serverless 正在成为主流，于是就诞生了下面这幅图，从单体应用的管理到微服务应用的管理再到函数的管理。

![1.png][]

Serverless 到目前为止还没有一个精准定义。Martin Fowler 在个人博客上有一篇[《Serverless Architectures》文章][Serverless Architectures]，其对 Serverless 的的定义分成了 BaaS 或 FaaS。

![2.png][]

Baas 是全称是 Backend-as-a-Service，后端即服务，FaaS 的全称是 Function-as-a-Service，函数即服务。

今天我们来聊聊 FaaS。这是维基百科对 FaaS 的定义:

> 函数即服务（FaaS）是一类云计算服务，它提供了一个平台，使客户可以开发，运行和管理应用程序功能，而无需构建和维护通常与开发和启动应用程序相关的基础架构。遵循此模型构建应用程序是实现 Serverless 架构的一种方法，通常在构建微服务应用程序时使用。

对于 Python、JavaScript 这种天生支持 Lambda 的开发语言，和 FaaS 简直是完美结合。[Serverless Framework 的调研报告][Serverless Framework]也很好地说明了这一点。NodeJS、Python 是 FaaS 使用率前二的语言。

![3.png][]

我们知道，因为 JVM 占用的内存比较大，所以 Java 应用的启动会有点慢，不太适合 FaaS 这个场景，这也是 Java 在使用率上偏低的原因。

另外，对 Java 开发者来说 Spring Boot/Cloud 已经成为了事实标准，依赖注入是 Spring Framework 的核心，Spring Boot/Cloud 这个事实标准应对 FaaS 这个场景，会碰撞出怎么样的火花呢？这就是今天我们要聊的 Spring Cloud Function。

# Java Function #

在对 Spring Cloud Function 介绍之前，我们先来看 Java 里的核心函数定义。

JDK 1.8 推出了新特性 Lambda 表达式，java.util.function 包下面提供了很多的函数。这 3 个函数尤为重要:

## 1. java.util.function.Function: 需要一个参数，得到另一个结果. ##

@FunctionalInterface
    public interface Function<T, R> {
        R apply(T t);
    }

比如通过 Stream API 里的 map 方法可以通过 Function 把字符串从小写变成大写:

Stream.of("a", "b", "c").map(String::toUpperCase);

这里的 map 方法需要一个 Function 参数:

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

## 2. java.util.function.Consumer: 需要一个参数进行操作，无返回值。 ##

@FunctionalInterface
    public interface Consumer<T> {
        void accept(T t);
    }

比如通过 Stream API 里的 forEach 方法遍历每个元素，做对应的业务逻辑处理:

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
    Stream.of("200", "201", "202").forEach(code -> {
        ResponseEntity<String> responseEntity =
            restTemplate.getForEntity("http://httpbin.org/status/" + code, String.class);
        System.out.println(responseEntity.getStatusCode());
    });

## 3. java.util.function.Supplier: 得到一个结果，无输入参数。 ##

@FunctionalInterface
    public interface Supplier<T> {
        T get();
    }

比如自定义 Supplier 可以返回随机数:

Random random = new Random();
    
    Supplier supplier100 = () -> random.nextInt(100);
    Supplier supplier1000 = () -> random.nextInt(1000);
    
    System.out.println(supplier100.get());
    System.out.println(supplier1000.get());

# Spring Cloud Function #

Java Function 的编程模型非常简单，本质上就是这 3 个核心函数:

*  Supplier
 *  Function<I, O>
 *  Consumer

Spring Cloud Function 是 Spring 生态跟 Serverless(FaaS) 相关的一个项目。它出现的目的是增强 Java Function，主要体现在这几点:

*  统一云厂商的 FaaS 编程模型: Spring Cloud Function 的口号是 “Write Once, Run Anywhere”。我们写的 Spring Cloud Function 代码可以运行在本地、各个云厂商(AWS Lambda, GCP Cloud Functions, Azure Functions)。
 *  自动类型转换: 理解过 Spring MVC 或者 Spring Cloud Stream 的同学肯定对 HttpMessageConverter 或者 MessageConverter 模型，这个转换器的作用是将 HTTP BODY(或者 Message Payload)、HTTP Query Parameter、HTTP HEADER(或者 Message Header)自动转换成对应的 POJO。有了这个特性后，我们就无需关注函数的入参和返回值，用 String 参数就可以获取原始的入参信息，用 User 这个 POJO 参数就可以将原始的入参参数自动转换成 User 对象。
 *  函数组合: 可以让多个函数之间进行组合操作。
 *  函数管理: 新增 FunctionCatalog、FunctionRegistry 接口用于 Function 的管理。管理 ApplicationContext 内的 Function，动态注册 Function 等操作。
 *  Reactive 支持: Spring Cloud Function 新增比如 FluxFunction、FluxSupplier、FunctionConsumer 这种 Reactive 函数。
 *  自动跟 Spring 生态内部原有的组件进行深度集成：
    
     *  Spring Web/Spring WebFlux: 一次 HTTP 请求是一次函数调用。
     *  Spring Cloud Task: 一次任务执行是一次函数调用。
     *  Spring Cloud Stream: 一次消息消费/生产/转换是一次函数调用。

![4.png][]

这里再多介绍统一云厂商的 FaaS 编程模型，让大家对 Spring Cloud Function 更有体感。

AWS Lambda 是第一个是提供 FaaS 服务的云厂商，RequestStreamHandler 是 AWS 提供的针对 Java 开发者的接口，需要实现这个接口:

public class HandlerStream implements RequestStreamHandler {
      @Override
      public void handleRequest(InputStream inputStream, OutputStream outputStream, Context context) throws IOException
      {
        ...

Azure Functions 针对 Java 开发者提供了 @HttpTrigger 注解:

public class Function {
        public String echo(@HttpTrigger(name = "req", 
          methods = {HttpMethod.POST},  authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
            String req, ExecutionContext context) {
            ...
        }
    }

从这两段代码可以看出，不同的云厂商要编写不同的代码。如果要变换云厂商，这个过程会很痛苦。

另外，无论是 AWS、Azure 或者 GCP 提供的接口或注解，他们没有任何 Spring 上下文相关的初始化逻辑。如果我们是一个 Spring Boot/Cloud 应用迁移到 FaaS 平台，需要添加 Spring 上下文初始化逻辑等改动量。

Spring Cloud Function 的出现就是为了解决这些问题。

# Spring Cloud Function 的使用 #

Spring Cloud Function & Spring Web:

@SpringBootApplication
    public class SpringCloudFunctionWebApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(SpringCloudFunctionWebApplication.class, args);
        }
    
        @Bean
        public Function<String, String> upperCase() {
            return s -> s.toUpperCase();
        }
    
        @Bean
        public Function<User, String> user() {
            return user -> user.toString();
        }
    
    }

访问对应的 Endpoint:

$ curl -XPOST -H "Content-Type: text/plain" localhost:8080/upperCase -d hello
    HELLO
    $ curl -XPOST -H "Content-Type: text/plain" localhost:8080/user -d '{"name":"hello SCF"}'
    User{name\u003d\u0027hello SCF\u0027}

Spring Cloud Function & Spring Cloud Stream:

@SpringBootApplication
    public class SpringCloudFunctionStreamApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(SpringCloudFunctionStreamApplication.class, args);
        }
    
        @Bean
        public Function<String, String> uppercase() {
            return x -> x.toUpperCase();
        }
    
        @Bean
        public Function<String, String> prefix() {
            return x -> "prefix-" + x;
        }
    
    }

加上 function 相关的配置(针对 input-topic 上的每个消息，payload 转换大写后再加上 prefix- 前缀，再写到 output-topic 上):

spring.cloud.stream.bindings.input.destination=input-topic
    spring.cloud.stream.bindings.input.group=scf-group
    
    spring.cloud.stream.bindings.output.destination=output-topic
    
    spring.cloud.stream.function.definition=uppercase|prefix

Spring Cloud Function & Spring Cloud Task:

@SpringBootApplication
    public class SpringCloudFunctionTaskApplication {
    
        public static void main(String[] args) {
            SpringApplication.run(SpringCloudFunctionTaskApplication.class, args);
        }
    
        @Bean
        public Supplier<List<String>> supplier() {
            return () -> Arrays.asList("200", "201", "202");
        }
    
        @Bean
        public Function<List<String>, List<String>> function() {
            return (list) ->
                list.stream().map( item -> "prefix-" + item).collect(Collectors.toList());
        }
    
        @Bean
        public Consumer<List<String>> consumer() {
            return (list) -> {
                list.stream().forEach(System.out::println);
            };
        }
    
    }

加上 function 相关的配置(Supplier 模拟任务的输入源，Function 模拟对任务输入源的处理，Consumer 模拟处理对 Function 处理输入源后的数据):

spring.cloud.function.task.function=function
    spring.cloud.function.task.supplier=supplier
    spring.cloud.function.task.consumer=consumer

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 *  Spring Cloud 服务注册/服务发现原理剖析
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 *  负载均衡：Spring Cloud LoadBalancer 和 Netflix Ribbon
 *  Dubbo Spring Cloud：Spring Cloud 与 Apache Dubbo 的融合
 *  Spring Cloud 灰度发布案例
 *  Spring 体系配置，动态刷新加载原理剖析
 *  Spring Cloud Circuit Breaker 抽象以及 Sentinel、Hystrix、Resilience4j 熔断器对比
 *  Spring 体系消息编程模型剖析
 *  Spring Cloud Data Flow 完成批处理和流处理任务
 *  Spring Cloud Gateway 网关剖析
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### **作者简介** ###

方剑 Spring Cloud Alibaba 开源项目负责人/创始人之一。《深入理解 Spring Cloud 与实战》作者，Apache RocketMQ Committer，Alibaba Nacos Committer。曾在个人博客上编写过《SpringMVC 源码分析系列》、《SpringBoot 源码分析系列》文章，目前，关注微服务、云原生、Kubernetes。

《深入理解 Spring Cloud 与实战》作者方剑将出席 **1 月 9 日 Spring Cloud Alibaba 上海站**，现场活动也有互动赠书活动，欢迎来现场与作者面基。

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[.png]: /images/20221120/4389e1e3f1ca484d98ed946205b127bc.png
[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s/rhJQfnb1g3AS84ahKZr4vQ
[Link 2]: https://www.oreilly.com/radar/oreilly-serverless-survey-2019-concerns-what-works-and-what-to-expect/
[DataDog]: https://www.datadoghq.com/state-of-serverless/
[1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/125643034ffc6ac022824ef783405842.png
[Serverless Architectures]: https://martinfowler.com/articles/serverless.html
[2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/92327864c7dabb21cd41d1c465c0ba90.png
[Serverless Framework]: https://www.serverless.com/blog/serverless-by-the-numbers-2018-data-report/
[3.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7354e4cf3c2d30d75dfd9effc49dfc10.png
[4.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/908ce8782b5f9fb8a296f249ef5d3356.png
[https_www.huodongxing.com_event_2576519081911]: https://www.huodongxing.com/event/2576519081911