前言

在介紹運(yùn)維之前，大家先來(lái)快速了解一下無(wú)服務(wù)器(serverless)的概念。由于筆者的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)是在AWS平臺(tái)上，本文中出現(xiàn)的無(wú)服務(wù)器均指使用AWS Lambda構(gòu)建的serverless應(yīng)用。Serverless的特點(diǎn)是用戶無(wú)需預(yù)配置或管理服務(wù)器，只需要部署功能代碼，服務(wù)會(huì)在需要的時(shí)候執(zhí)行代碼并自動(dòng)伸縮，從每天幾個(gè)請(qǐng)求到每秒數(shù)千個(gè)請(qǐng)求，輕松地實(shí)現(xiàn)FaaS(Function as a Service)。如下圖所示：

(圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò))

在傳統(tǒng)的應(yīng)用中，開發(fā)團(tuán)隊(duì)除了需要編寫功能代碼，還要監(jiān)控實(shí)時(shí)負(fù)載，并相應(yīng)地對(duì)應(yīng)用進(jìn)行伸縮，還要處理一些因非功能性故障導(dǎo)致的停機(jī)(硬盤、內(nèi)存等)。而無(wú)服務(wù)器架構(gòu)則將開發(fā)團(tuán)隊(duì)從服務(wù)器維護(hù)的工作中解放出來(lái)，繼而能更專注在功能代碼上(圖中的Function)。在實(shí)際的項(xiàng)目里，開發(fā)者只需將功能代碼打包上傳到AWS Lambda，再進(jìn)行少量配置(環(huán)境變量，觸發(fā)條件，內(nèi)存，超時(shí)時(shí)間等)即可將應(yīng)用/服務(wù)上線。

以上是無(wú)服務(wù)器架構(gòu)的基本概念。接下來(lái)，筆者將從日志，指標(biāo)，監(jiān)控及報(bào)警，災(zāi)備這四個(gè)維度來(lái)介紹無(wú)服務(wù)器架構(gòu)下的運(yùn)維。

日志

默認(rèn)情況下，應(yīng)用運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的日志會(huì)保存在應(yīng)用服務(wù)器本機(jī)，在需要查看日志的時(shí)候，需要運(yùn)維人員遠(yuǎn)程登錄到這臺(tái)服務(wù)器獲取日志信息。這種方式操作起來(lái)稍顯繁瑣，而且當(dāng)應(yīng)用服務(wù)器的數(shù)量增多后，由于需要先找出產(chǎn)生錯(cuò)誤信息的那臺(tái)服務(wù)器，會(huì)嚴(yán)重降低查找日志的效率。

一種解決辦法是ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)，這三個(gè)開源工具各司其職，Logstash負(fù)責(zé)日志的推送和轉(zhuǎn)換，ElasticSearch作為數(shù)據(jù)庫(kù)與搜索引擎，Kibana作為圖形界面。好處是搭建容易，良好的伸縮性，以及免費(fèi)。但帶來(lái)的額外成本是，獨(dú)立出來(lái)的日志服務(wù)也需要做好全方位的監(jiān)控(應(yīng)用狀態(tài)，硬盤，網(wǎng)絡(luò)等)，避免因?yàn)榛A(chǔ)服務(wù)的問(wèn)題導(dǎo)致系統(tǒng)全面故障。

AWS無(wú)服務(wù)器架構(gòu)中的日志是一個(gè)開箱即用的服務(wù)，所有日志自動(dòng)采集到AWS CloudWatch Logs中，只要根據(jù)服務(wù)名稱找到對(duì)應(yīng)的日志組，即可進(jìn)行查詢搜索，不需要任何配置，也沒(méi)有任何維護(hù)成本。

指標(biāo)

通常情況下，運(yùn)維工作會(huì)包含采集線上應(yīng)用的運(yùn)行指標(biāo)，來(lái)反映應(yīng)用的健康狀況，故障率，性能，訪問(wèn)量，訪問(wèn)頻率等。這里以一個(gè)使用Spring Boot構(gòu)建的API服務(wù)來(lái)舉例，Spring Boot中的Actuator扮演了采集指標(biāo)的角色。默認(rèn)配置下，對(duì)于每個(gè)API，Actuator會(huì)自動(dòng)采集以下幾個(gè)指標(biāo)：

uri，例如/api/person/{id}

method，例如GET或POST

status，例如200或500

當(dāng)然我們可以通過(guò)實(shí)現(xiàn)一些接口來(lái)擴(kuò)展/自定義采集指標(biāo)，這里就不展開了。有了指標(biāo)數(shù)據(jù)，還需要對(duì)應(yīng)的報(bào)表或儀表盤工具，以便更好地查詢和展示，可以選擇像Prometheus，Grafana這樣的工具。

那么AWS無(wú)服務(wù)器架構(gòu)是否提供了類似的指標(biāo)采集呢?答案是肯定的，AWS CloudWatch Metrics自動(dòng)采集了Lambda function的以下四個(gè)指標(biāo)：

Invocations(實(shí)際調(diào)用量)

Errors

Duration(執(zhí)行時(shí)間)

Throttles(超過(guò)并行限制而被阻止的調(diào)用的數(shù)量)

Invocations和Errors取一段時(shí)間的總數(shù)，結(jié)合二者可以得出應(yīng)用的錯(cuò)誤率，如下

Duration則通過(guò)取平均數(shù)來(lái)反映一段時(shí)間的性能表現(xiàn)，在筆者的項(xiàng)目中Lambda function的耗時(shí)主要集中在SQL的查詢上，這個(gè)數(shù)字可以相應(yīng)地反映技術(shù)人員對(duì)查詢優(yōu)化的效果。當(dāng)然，在實(shí)際情況中，這些檢驗(yàn)都可以在預(yù)發(fā)布環(huán)境下進(jìn)行，這個(gè)例子只是為了方便理解。

在筆者目前的項(xiàng)目中，Throttle并未被使用到，默認(rèn)的并發(fā)限制是1000/秒，而用量最大的Lambda function的調(diào)用頻率也不過(guò)每分鐘150次，距離超限差得很遠(yuǎn)，不過(guò)這一數(shù)據(jù)對(duì)于并發(fā)高的應(yīng)用有很重要的意義。

除了開箱即用的幾個(gè)指標(biāo)以外，還可以結(jié)合CloudWatch metrics的API，在相應(yīng)的功能代碼中埋點(diǎn)，定制化采集指標(biāo)。例如，對(duì)于一個(gè)Lambda function，代碼里三個(gè)子task，默認(rèn)提供的Duration只能反映總體的運(yùn)行效率，如果需要統(tǒng)計(jì)每個(gè)task的消耗，就需要用到AWS CloudWatch metrics API。

監(jiān)控&報(bào)警

監(jiān)控的意義在于全面了解應(yīng)用的資源使用率，性能和運(yùn)行情況，這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)幫助團(tuán)隊(duì)及時(shí)作出調(diào)整，保證應(yīng)用程序順暢運(yùn)行。這通常包括CPU使用率，數(shù)據(jù)傳輸，磁盤使用等。在突發(fā)狀況導(dǎo)致系統(tǒng)不可用的時(shí)候，團(tuán)隊(duì)的響應(yīng)速度，往往取決于監(jiān)控和報(bào)警的及時(shí)性，全面性和準(zhǔn)確度。如果能在對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析之上對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行合理的配置，團(tuán)隊(duì)甚至能預(yù)測(cè)不好的事情將要發(fā)生，提前做好防范，未雨綢繆。

同上，這里還是以一個(gè)Spring Boot應(yīng)用為例，在上一小節(jié)指標(biāo)數(shù)據(jù)的采集中提到過(guò)Actuator，事實(shí)上Actuator除了可以記錄上面提到的指標(biāo)，還可以用來(lái)收集監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。這里我們只需要設(shè)置一個(gè)Spring Boot Admin應(yīng)用，給需要進(jìn)行監(jiān)控的應(yīng)用加上Spring Boot Admin client配置，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)就會(huì)通過(guò)Actuator暴露的API傳遞給Spring Boot Admin。

報(bào)警功能一般則要根據(jù)實(shí)際情況自行實(shí)現(xiàn)。Spring Boot Admin中實(shí)現(xiàn)了對(duì)Pagerduty，Slack等第三方工具的集成，如果只是需要簡(jiǎn)單的郵件提醒，實(shí)現(xiàn)起來(lái)也不復(fù)雜，這里就不展開了。

隨著云上基礎(chǔ)設(shè)施的普及，上面提到的監(jiān)控和報(bào)警早已是各個(gè)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)配置，根本輪不到開發(fā)者去操心如何實(shí)現(xiàn)及維護(hù)，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)可以把更多的精力放在配置優(yōu)化的工作中去。

AWS默認(rèn)提供了非常完備的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，也允許自定義監(jiān)控dashboard，通過(guò)把一系列重要的指標(biāo)添加到創(chuàng)建好的dashboard中，應(yīng)用的運(yùn)行狀況一目了然。

前面已經(jīng)提到過(guò)，在出現(xiàn)錯(cuò)誤，或性能底下時(shí)，根據(jù)某些關(guān)鍵指標(biāo)的變動(dòng)情況發(fā)送警告通知非常必要。筆者所在的項(xiàng)目的做法是使用AWS CloudWatch和AWS SNS提供的告警通知功能，只需要先選擇指標(biāo)然后設(shè)定觸發(fā)閾值和檢查間隔時(shí)間即可，AWS SNS支持HTTP、SMS、Email等多種訂閱方式。下圖展示了如何設(shè)定當(dāng)某個(gè)Lambda在過(guò)去5分鐘內(nèi)發(fā)生了5次以上錯(cuò)誤的時(shí)候發(fā)送通知。

災(zāi)難備份&恢復(fù)

在系統(tǒng)鏡像，構(gòu)建工具還有容器技術(shù)越來(lái)越普及的今天，災(zāi)難備份的意義很大程度上是為了有效保護(hù)重要數(shù)據(jù)。通常的做法是設(shè)定一些定期任務(wù)，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)端的災(zāi)備中心，從物理上抵御不可抗災(zāi)難。如果數(shù)據(jù)量過(guò)大，出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸效率跟不上的情況，可以參考AWS用卡車?yán)瓟?shù)據(jù)的解決辦法。

真正需要用到災(zāi)難備份的情況在筆者有限的經(jīng)歷中還沒(méi)有發(fā)生過(guò)，但是如果不未雨綢繆，真正發(fā)生時(shí)的后果將難以設(shè)想。筆者項(xiàng)目中用到的AWS RDS默認(rèn)啟用了以7天為周期的自動(dòng)備份，這個(gè)配置可以手動(dòng)調(diào)整也可以將配置寫入構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施的腳本中去。 如果災(zāi)難真的發(fā)生，光有數(shù)據(jù)備份是不夠的，還需要能夠快速重建應(yīng)用運(yùn)行時(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施。筆者所在的團(tuán)隊(duì)(下文簡(jiǎn)稱團(tuán)隊(duì))分別使用了AWS CloudFormation和Serverless framework，CloudFormation用來(lái)重建數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施，Serverless framework用來(lái)重建Lambda function，在重建數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，通過(guò)持續(xù)集成流水線，以環(huán)境變量的方式傳入最近一次數(shù)據(jù)備份快照的Id，15分鐘以內(nèi)即可重建一套產(chǎn)品環(huán)境。

總結(jié)

筆者所在的團(tuán)隊(duì)是10個(gè)人左右的配置，采用結(jié)對(duì)編程的方式，3對(duì)pair，包含web端、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層。從產(chǎn)品原型確定到第一次上線(MVP)耗時(shí)30天，每周至少發(fā)布一次新版本，story的平均交付時(shí)間(cycle time，從需求確定到上線)為8天。這樣的速度也許不能算快，但是如果沒(méi)有Serverless架構(gòu)在運(yùn)維端提供的支持，我們想要在交付速度上有更高的突破會(huì)困難得多。

最后來(lái)談一下成本，俗話說(shuō)拋開商業(yè)化談技術(shù)都是耍流氓，大部分人看到一個(gè)強(qiáng)大易用的工具都會(huì)下意識(shí)里覺(jué)得開銷會(huì)很大。實(shí)際上并不是這樣，我們做了一個(gè)粗算，選用雙核CPU，8G內(nèi)存的M4型服務(wù)器，開銷是$72每月。dev，staging，prod三個(gè)環(huán)境都用同樣的配置就是$216每月，而實(shí)際上Lambda每個(gè)月的開銷包含所有環(huán)境在$20左右，需要注意的是Lambda的計(jì)費(fèi)是根據(jù)使用量來(lái)的，我們的API訪問(wèn)大約在150萬(wàn)每月的量級(jí)。可以預(yù)見(jiàn)到當(dāng)訪問(wèn)達(dá)到一定數(shù)量的時(shí)候Lambda的開銷會(huì)和使用服務(wù)器的方案持平甚至更大，但是在量小的時(shí)候優(yōu)勢(shì)明顯。

得益于強(qiáng)大的AWS生態(tài)，利用Lambda構(gòu)建的無(wú)服務(wù)器應(yīng)用經(jīng)過(guò)少量甚至無(wú)需任何配置，即可以極低的價(jià)格獲得完整的運(yùn)維功能和體驗(yàn)。與自己利用開源工具進(jìn)行搭建的方式相比，研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以從繁瑣的運(yùn)維工作——特別是基礎(chǔ)工程搭建——中解脫出來(lái)，更加專注于產(chǎn)品本身，極大的提高軟件交付速度，可用性、可靠性和可擴(kuò)展性也相當(dāng)有保障。換來(lái)的代價(jià)是更高的遷移成本，某些功能的不可定制化可能成為瓶頸，以及對(duì)底層實(shí)現(xiàn)原理的屏蔽也可能對(duì)開發(fā)者的學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)有影響。

審核編輯：湯梓紅