咩吖, Serverless 编程 🚄

• Serverless 编程
• • 是什么 | 专注业务
  • 为了解决什么问题
  • 成功案例
  • • Dow Jones 案例
  • 开发流程
  • AWS Lambda + springboot 入门
  • 访问 Serverless 云服务商的服务
  • 总结

Serverless 编程

是什么 | 专注业务

Serverless 是一种新型的云计算服务模式，可以让开发者在不需要管理底层服务器和运维的情况下，快速开发和部署各种应用程序。Serverless 的编程方式主要是以事件驱动的方式进行，即开发者只需要编写函数（Function），并在云端注册事件触发器（Trigger），当事件发生时，函数会自动被调用，完成对应的处理逻辑。Serverless 提供了高度自动化的部署、伸缩和计费功能，大大降低了开发和运维的成本和复杂度。

以下是一个示例，演示如何使用 AWS Lambda（一种常见的 Serverless 平台）实现一个简单的图像处理应用程序：

1. 编写函数：在 AWS Lambda 中，可以使用 Java、Python、Node.js 等语言编写函数。下面是一个使用 Java 编写的函数，用于将一张图片进行缩放处理：

public class ImageResizeFunction implements RequestHandler<S3Event, String> {

    @Override
    public String handleRequest(S3Event s3event, Context context) {
        // 读取 S3 存储桶中的图片文件
        S3EventNotification.S3Entity s3Entity = s3event.getRecords().get(0).getS3();
        S3Object s3Object = S3Utils.getObject(s3Entity.getBucket().getName(), s3Entity.getObject().getKey());

        // 将图片进行缩放处理
        BufferedImage image = ImageIO.read(s3Object.getObjectContent());
        int width = image.getWidth() / 2;
        int height = image.getHeight() / 2;
        BufferedImage resized = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        Graphics2D g2d = resized.createGraphics();
        g2d.drawImage(image, 0, 0, width, height, null);
        g2d.dispose();

        // 将处理后的图片保存回 S3 存储桶中
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
        ImageIO.write(resized, "jpg", baos);
        S3Utils.putObject(s3Entity.getBucket().getName(), "resized/" + s3Entity.getObject().getKey(), new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray()));

        return "success";
    }
}

2. 注册触发器：在 AWS Lambda 中，可以使用 S3、API Gateway、CloudWatch 等服务作为触发器。下面是一个使用 S3 作为触发器的示例，当指定的 S3 存储桶中上传图片时，会触发上述函数自动进行处理：

public class ImageResizeTrigger implements RequestHandler<S3Event, String> {

    @Override
    public String handleRequest(S3Event s3event, Context context) {
        LambdaInvoker invoker = LambdaInvoker.builder()
                .lambdaClient(AWSLambdaClient.builder().build())
                .build(ImageResizeFunction.class);

        // 调用函数进行处理
        invoker.invoke(s3event);

        return "success";
    }
}

3. 部署应用程序：在 AWS Lambda 中，可以使用 Serverless Framework、AWS SAM 等工具来快速部署应用程序到云端，并进行自动化的管理和运维。下面是一个使用 Serverless Framework 部署上述应用程序的示例：首先，在本地安装 Serverless Framework：

npm install -g serverless

然后，在本地创建一个新的 Serverless 项目：

serverless create --template aws-java-maven --path my-service

这个命令会创建一个使用 Maven 和 Java 语言的 Serverless 项目，并将其保存在 my-service 目录中。

接下来，在 my-service 目录中，修改 serverless.yml 文件，指定要部署的函数和触发器：

service: my-service

provider:
  name: aws
  runtime: java8

functions:
  imageResize:
    handler: com.example.ImageResizeFunction::handleRequest

resources:
  Resources:
    imageBucket:
      Type: AWS::S3::Bucket
      Properties:
        BucketName: my-bucket

    imageResizeEvent:
      Type: AWS::S3::Bucket
      Properties:
        Bucket: !Ref imageBucket
        Events:
          s3:ObjectCreated:*
            Filter:
              S3Key:
                Rules:
                  - Name: suffix
                    Value: .jpg
      DependsOn: imageBucket

这个文件指定了一个名为 imageResize 的函数和一个名为 imageResizeEvent 的触发器，当指定的 S3 存储桶中上传 JPEG 图片时，会触发上述函数进行处理。

最后，在 my-service 目录中，使用以下命令将应用程序部署到云端：

serverless deploy

这个命令会自动创建所需的 IAM 角色、Lambda 函数、S3 存储桶等资源，并将应用程序部署到云端。部署完成后，可以在 AWS Lambda 控制台中查看函数的运行状态和日志，也可以使用其他监控和分析工具来统计接口的运行时间和其他性能指标。

为了解决什么问题

Serverless 编程方式的出现是为了解决传统云计算服务模式所存在的一些问题，主要包括以下几个方面：

1. 管理和运维成本高：在传统云计算服务模式下，开发者需要自行配置和管理底层服务器，包括操作系统、网络、安全等方面，这增加了开发和运维的成本和复杂度。

2. 低效的资源利用率：在传统云计算服务模式下，开发者需要预留一定的服务器资源来应对峰值流量，这导致了资源利用率的低下和成本的浪费。

3. 不稳定的性能和可用性：在传统云计算服务模式下，开发者需要自行处理负载均衡、容错等问题，这容易导致性能和可用性的波动和不稳定。

Serverless 编程方式通过将底层服务器的管理和运维交给云服务提供商来解决这些问题，开发者只需要专注于编写业务逻辑的函数，并将其注册到云端的事件触发器中，当事件发生时，函数会自动被调用。Serverless 提供了高度自动化的部署、伸缩和计费功能，可以实现更高效的资源利用率、更稳定的性能和可用性，降低了开发和运维的成本和复杂度，同时也提升了开发效率和用户体验。

成功案例

当今的云计算服务提供商中，AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions 都是较为著名的 Serverless 平台，它们已经被广泛应用于各种应用场景和行业中，以下是其中的一些成功案例：

1. Netflix：Netflix 是一家全球领先的视频点播服务提供商，它采用了 AWS Lambda 和 AWS Step Functions 来构建其内部的数据流处理系统，实现了对数百万个事件的实时处理，同时大幅降低了成本和复杂度。

2. Dow Jones：Dow Jones 是一家全球知名的新闻和信息服务提供商，它采用了 AWS Lambda 和 Amazon S3 来构建其内部的图像处理系统，实现了对数千万张图片的自动化处理和管理，同时提高了处理效率和质量。

3. 安利中国：安利中国是一家领先的健康和营养品销售商，它采用了 Azure Functions 和 Azure Blob Storage 来构建其内部的数据分析系统，实现了对数百万个订单的实时分析和可视化，同时提高了数据处理效率和决策能力。

4. Coca-Cola：Coca-Cola 是一家全球知名的饮料制造商，它采用了 Google Cloud Functions 和 Google Cloud Storage 来构建其内部的图像识别系统，实现了对数百万张瓶盖图片的自动化分类和识别，同时提高了生产效率和产品质量。

5. 利物浦大学：利物浦大学是一所世界一流的研究型大学，它采用了 AWS Lambda 和 AWS SNS 来构建其内部的事件处理系统，实现了对数百万个事件的实时处理和通知，同时提高了工作效率和响应速度。

这些成功案例表明，Serverless 编程方式可以帮助企业实现更高效、更灵活、更可靠的应用程序开发和部署，以应对不断变化的业务需求和市场竞争。

Dow Jones 案例

Dow Jones 是一家全球知名的新闻和信息服务提供商，它的业务涉及到股票、基金、指数、新闻和信息等多个领域，拥有大量的数据和内容资源。为了更好地利用这些资源，Dow Jones 决定采用 Serverless 编程方式，以构建其内部的图像处理系统。

Dow Jones 的图像处理系统主要用于自动化处理和管理其海量的图片资源，包括图片上传、转码、缩放、剪裁、水印等功能。为了实现这些功能，Dow Jones 选择了 AWS Lambda 和 Amazon S3 作为主要的 Serverless 平台和存储服务，同时采用了其他 AWS 服务如 CloudFormation、CloudWatch、SNS 等来实现整个系统的自动化管理和监控。

在 Dow Jones 的图像处理系统中，每个图片上传时，都会触发一个 AWS Lambda 函数来执行相应的处理逻辑。Lambda 函数会自动从 Amazon S3 存储桶中读取上传的图片，并将其转码、缩放、剪裁等处理，最后保存到另一个 Amazon S3 存储桶中，并发送通知到 SNS 主题，以便后续的其他处理。

采用 Serverless 编程方式后，Dow Jones 可以更快速、更高效地处理和管理其图片资源，同时大幅降低了成本和复杂度。相比传统的服务器架构，Serverless 方式可以实现更好的弹性伸缩、更稳定的性能和可用性，使 Dow Jones 能够更专注于业务的开发和创新。此外，Dow Jones 的图像处理系统还能够自动适应不同的图片格式和分辨率，并能够在多个区域和数据中心之间实现自动化的同步和备份，以满足不同用户的需求和要求。

开发流程

有了Serverless 编程方式之后, java开发工程师是如何进行开发的

对于 Java 开发工程师来说，在使用 Serverless 编程方式时，可以采用以下步骤进行开发：

1. 首先，需要选择合适的 Serverless 平台和服务提供商，并进行注册和配置。当前市场上较为流行的 Serverless 平台有 AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions 等，每个平台都有其独特的优缺点和适用场景，需要根据具体需求进行选择。

2. 接着，需要创建一个函数项目，并编写相应的函数代码和配置文件。函数项目可以使用常用的 Java 开发工具和框架进行开发，如 Eclipse、IntelliJ IDEA、Spring Boot、Maven 等。函数代码可以采用 Java 8 及以上版本，并使用相应的 Serverless SDK 或 API 进行开发和测试。

3. 在编写函数代码时，需要注意以下几点：首先，需要将代码封装为一个单独的函数或方法，以便在触发器被触发时自动执行。其次，需要确保函数代码具有良好的可读性、可维护性和可测试性，以便后续的维护和升级。最后，需要遵循 Serverless 平台的规范和要求，如函数执行时间、内存限制、触发器配置等，以便最大限度地利用资源和服务。

4. 在完成函数代码和配置文件的编写后，需要进行本地测试和部署。本地测试可以使用常用的单元测试框架进行测试，并确保函数代码和业务逻辑的正确性和健壮性。部署可以使用 Serverless 平台提供的命令行工具、控制台界面或 API 进行部署，并根据实际情况进行配置和优化。

5. 最后，需要进行监控和管理，以便及时发现和处理运行时问题和异常。监控可以使用 Serverless 平台提供的日志、指标、警报等工具进行监控，并及时处理异常情况。管理可以使用 Serverless 平台提供的自动化运维工具和服务进行管理，并保证应用程序的可用性和稳定性。

AWS Lambda + springboot 入门

在使用 AWS Lambda 和 Spring Boot 框架进行开发时，可以使用 AWS Lambda Java 库来进行开发和部署。AWS Lambda Java 库是 AWS 为 Java 开发者提供的一套开发工具和 API，可以方便地在 Spring Boot 框架下进行 Serverless 应用程序的开发和部署。以下是使用 AWS Lambda Java 库进行开发和部署的步骤：

1. 首先，需要在 pom.xml 文件中添加 AWS Lambda Java 库的依赖，如下所示：

<dependency>
  <groupId>com.amazonaws</groupId>
  <artifactId>aws-lambda-java-core</artifactId>
  <version>1.2.1</version>
</dependency>

2. 接着，需要创建一个 Spring Boot 项目，并编写相应的函数代码和配置文件。函数代码可以使用 Spring Boot 框架进行开发，并使用 AWS Lambda Java 库提供的 Lambda 函数接口进行封装和执行。配置文件可以使用 AWS Lambda Java 库提供的注解和配置类进行配置，如下所示：

package com.example.demo;

import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;

public class LambdaFunctionHandler implements RequestHandler<String, String> {

    @Override
    public String handleRequest(String input, Context context) {
        context.getLogger().log("Input: " + input);

        // TODO: Business logic implementation

        return "Hello from Lambda!";
    }

}

启动类

package com.example.demo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }

}

3. 在完成函数代码和配置文件的编写后，需要进行本地测试和部署。本地测试可以使用 Spring Boot 的自带测试工具或其他测试框架进行测试，如 JUnit、Mockito 等。部署可以使用 AWS Lambda Java 库提供的 maven 插件或 AWS CLI 进行部署，并根据实际情况进行配置和优化，如下所示：

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>com.amazonaws</groupId>
            <artifactId>aws-lambda-java-core</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
            <configuration>
                <functionName>hello-world</functionName>
                <handler>com.example.demo.LambdaFunctionHandler</handler>
                <role>arn:aws:iam::123456789012:role/lambda-role</role>
                <description>Hello world function.</description>
                <memorySize>512</memorySize>
                <timeout>10</timeout>
                <region>us-west-2</region>
                <runtime>java8</runtime>
                <environmentVariables>
                    <name>ENVIRONMENT</name>
                    <value>production</value>
                </environmentVariables>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>deploy-function</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>com.amazonaws</groupId>
            <artifactId>aws-lambda-java-core</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
            <configuration>
                <functionName>hello-world</functionName>
                <handler>com.example.demo.LambdaFunctionHandler</handler>
                <role>arn:aws:iam::123456789012:role/lambda-role</role>
                <description>Hello world function.</description>
                <memorySize>512</memorySize>
                <timeout>10</timeout>
                <region>us-west-2</region>
                <runtime>java8</runtime>
                <environmentVariables>
                    <name>ENVIRONMENT</name>
                    <value>production</value>
                </environmentVariables>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>deploy-function</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

4. 最后，需要进行监控和管理，以便及时发现和处理运行最后，需要进行监控和管理，以便及时发现和处理运行时问题和异常。可以使用 AWS Lambda 提供的 CloudWatch 日志和指标工具进行监控，如下所示：

package com.example.demo;

import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;

public class LambdaFunctionHandler implements RequestHandler<String, String> {

    @Override
    public String handleRequest(String input, Context context) {
        context.getLogger().log("Input: " + input);

        // TODO: Business logic implementation

        context.getLogger().log("Output: " + "Hello from Lambda!");

        // Write logs to CloudWatch
        context.getLogger().log("Custom log message to CloudWatch");

        // Publish metrics to CloudWatch
        context.getMetricsLogger().incrementCounter("CustomCounter", 1);

        return "Hello from Lambda!";
    }

}

上述代码中，在函数执行过程中，使用 Context 对象获取 Logger 和 MetricsLogger 对象，并使用相应的方法记录日志和指标信息。这些信息可以自动记录到 AWS Lambda 的 CloudWatch 日志和指标中，可以在控制台界面或 API 中进行查看和分析。

总的来说，使用 AWS Lambda 和 Spring Boot 框架进行 Serverless 应用程序的开发，需要使用 AWS Lambda Java 库提供的 Lambda 函数接口、注解和配置类进行封装和执行，并使用 AWS Lambda 提供的 CloudWatch 日志和指标工具进行监控和管理，以便及时发现和处理运行时问题和异常。

访问 Serverless 云服务商的服务

部署在Serverless云服务商的服务, 我们要怎么访问呢?

当将 Spring Boot Web 应用程序部署到 Serverless 平台上时，可以使用 API Gateway 来将 HTTP 请求路由到相应的 Lambda 函数上。API Gateway 是 AWS Lambda 提供的一种托管服务，可将 HTTP 请求转换为 Lambda 函数调用，从而使您的函数能够作为 RESTful API 服务公开。

以下是使用 API Gateway 访问 Serverless 应用程序的一些步骤：

1. 在 AWS Lambda 控制台上创建一个 Lambda 函数，并使用 Spring Boot 和 AWS Lambda Java 库进行开发和部署。

2. 在 AWS API Gateway 控制台上创建一个 API，并将其配置为使用 Lambda 集成。

3. 将 API Gateway 的 URL 配置为公共网关，并将其与您的域名进行映射。API Gateway 可以为您提供默认的 URL，也可以使用您自己的自定义域名。如果您要使用自定义域名，请在 Route 53 上进行配置。

4. 使用 API Gateway 的 URL 来访问您的 Serverless 应用程序。您可以使用 HTTP GET、POST 等请求方法来访问不同的 API 端点。API Gateway 还可以提供验证、授权、缓存、限速等功能，以确保安全和可靠的访问。

总的来说，使用 API Gateway 来访问 Serverless 应用程序，需要在 AWS Lambda 和 API Gateway 上分别进行配置和部署，并将其映射到您的域名上。API Gateway 还提供了许多其他功能和选项，可根据实际需求进行配置和优化，以便最大限度地利用 Serverless 平台的优势和特点。

总结

总的来说，Serverless 编程方式可以让 Java 开发工程师更加专注于业务逻辑和应用程序开发，而不用关心底层服务器的管理和运维，提高了开发效率和应用程序质量。同时，需要注意 Serverless 平台的规范和要求，以便最大限度地利用资源和服务，提高应用程序的性能和可靠性。

Serverless 提供了一种简单、快速、高效的云计算服务模式，可以让开发者更专注于业务逻辑的开发，而不需要关心底层服务器和运维问题。Serverless 的编程方式以事件驱动为核心，可以灵活地应对各种场景和需求。