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作者 | 方劍（洛夜）  Spring Cloud Alibaba 開源專案負責人/創始人之一
來源|[阿里巴巴雲原生公眾號](https://mp.weixin.qq.com/s/rhJQfnb1g3AS84ahKZr4vQ)

> **導讀**：本文摘自 Spring Cloud Alibaba 開源專案創始團隊成員方劍撰寫的《深入理解 Spring Cloud 與實戰》一書，主要講述了 Java 微服務框架 Spring Boot/Cloud 這個事實標準下如何應對 FaaS 場景。

# Serverless & FaaS

2019 年，O'Reilly 對 1500 名 IT 專業人員的[調查中](https://www.oreilly.com/radar/oreilly-serverless-survey-2019-concerns-what-works-and-what-to-expect/)，有 40％ 的受訪者在採用 Serverless 架構的組織中工作。2020 年 [DataDog 調查](https://www.datadoghq.com/state-of-serverless/)顯示，現在有超過 50％ 的 AWS 使用者正在使用 Serverless 架構的 AWS Lambda。

Serverless 正在成為主流，於是就誕生了下面這幅圖，從單體應用的管理到微服務應用的管理再到函式的管理。

![1.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/760ddef4da864ba6af3cf2d0ef7ac92a.png)

Serverless 到目前為止還沒有一個精準定義。Martin Fowler 在個人部落格上有一篇[《Serverless Architectures》文章](https://martinfowler.com/articles/serverless.html)，其對 Serverless 的的定義分成了 BaaS 或 FaaS。

![2.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/2be0c9e02ef34618a111d6a0c00bddf1.png)

Baas 是全稱是 Backend-as-a-Service，後端即服務，FaaS 的全稱是 Function-as-a-Service，函式即服務。

今天我們來聊聊 FaaS。這是維基百科對 FaaS 的定義:

> 函式即服務（FaaS）是一類雲端計算服務，它提供了一個平臺，使客戶可以開發，執行和管理應用程式功能，而無需構建和維護通常與開發和啟動應用程式相關的基礎架構。遵循此模型構建應用程式是實現 Serverless 架構的一種方法，通常在構建微服務應用程式時使用。

對於 Python、JavaScript 這種天生支援 Lambda 的開發語言，和 FaaS 簡直是完美結合。[Serverless Framework 的調研報告](https://www.serverless.com/blog/serverless-by-the-numbers-2018-data-report/)也很好地說明了這一點。NodeJS、Python 是 FaaS 使用率前二的語言。

![3.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/5f1a92673b0446689521ed67f06bff23.png)

我們知道，因為 JVM 佔用的記憶體比較大，所以 Java 應用的啟動會有點慢，不太適合 FaaS 這個場景，這也是 Java 在使用率上偏低的原因。

另外，對 Java 開發者來說 Spring Boot/Cloud 已經成為了事實標準，依賴注入是 Spring Framework 的核心，Spring Boot/Cloud 這個事實標準應對 FaaS 這個場景，會碰撞出怎麼樣的火花呢？這就是今天我們要聊的 Spring Cloud Function。

# Java Function

在對 Spring Cloud Function 介紹之前，我們先來看 Java 裡的核心函式定義。

JDK 1.8 推出了新特性 Lambda 表示式，java.util.function 包下面提供了很多的函式。這 3 個函式尤為重要:

## 1. java.util.function.Function: 需要一個引數，得到另一個結果.

```
@FunctionalInterface
public interface Function<t r=""> {
    R apply(T t);
}
```

比如透過 Stream API 裡的 map 方法可以透過 Function 把字串從小寫變成大寫:

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

這裡的 map 方法需要一個 Function 引數:

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

## 2. java.util.function.Consumer: 需要一個引數進行操作，無返回值。

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

比如透過 Stream API 裡的 forEach 方法遍歷每個元素，做對應的業務邏輯處理:

```
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: 得到一個結果，無輸入引數。

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

比如自定義 Supplier 可以返回隨機數:

```
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 的程式設計模型非常簡單，本質上就是這 3 個核心函式:

- Supplier<o>
- Function<i o="">
- Consumer<i>

Spring Cloud Function 是 Spring 生態跟 Serverless(FaaS) 相關的一個專案。它出現的目的是增強 Java Function，主要體現在這幾點:

- 統一雲廠商的 FaaS 程式設計模型: Spring Cloud Function 的口號是 "Write Once, Run Anywhere"。我們寫的 Spring Cloud Function 程式碼可以執行在本地、各個雲廠商(AWS Lambda, GCP Cloud Functions, Azure Functions)。

- 自動型別轉換: 理解過 Spring MVC 或者 Spring Cloud Stream 的同學肯定對 HttpMessageConverter 或者 MessageConverter 模型，這個轉換器的作用是將 HTTP BODY(或者 Message Payload)、HTTP Query Parameter、HTTP HEADER(或者 Message Header)自動轉換成對應的 POJO。有了這個特性後，我們就無需關注函式的入參和返回值，用 String 引數就可以獲取原始的入參資訊，用 User 這個 POJO 引數就可以將原始的入參引數自動轉換成 User 物件。

- 函式組合: 可以讓多個函式之間進行組合操作。

- 函式管理: 新增 FunctionCatalog、FunctionRegistry 介面用於 Function 的管理。管理 ApplicationContext 內的 Function，動態註冊 Function 等操作。

- Reactive 支援: Spring Cloud Function 新增比如 FluxFunction、FluxSupplier、FunctionConsumer 這種 Reactive 函式。

- 自動跟 Spring 生態內部原有的元件進行深度整合：
   - Spring Web/Spring WebFlux: 一次 HTTP 請求是一次函式呼叫。
   - Spring Cloud Task: 一次任務執行是一次函式呼叫。
   - Spring Cloud Stream: 一次訊息消費/生產/轉換是一次函式呼叫。

![4.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/cf3e5c4b07f545af9d0214260d6b6017.png)

這裡再多介紹統一雲廠商的 FaaS 程式設計模型，讓大家對 Spring Cloud Function 更有體感。

AWS Lambda 是第一個是提供 FaaS 服務的雲廠商，RequestStreamHandler 是 AWS 提供的針對 Java 開發者的介面，需要實現這個介面:

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

Azure Functions 針對 Java 開發者提供了 @HttpTrigger 註解:

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

從這兩段程式碼可以看出，不同的雲廠商要編寫不同的程式碼。如果要變換雲廠商，這個過程會很痛苦。

另外，無論是 AWS、Azure 或者 GCP 提供的介面或註解，他們沒有任何 Spring 上下文相關的初始化邏輯。如果我們是一個 Spring Boot/Cloud 應用遷移到 FaaS 平臺，需要新增 Spring 上下文初始化邏輯等改動量。

Spring Cloud Function 的出現就是為了解決這些問題。

# 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();
    }

}
```

訪問對應的 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 相關的配置(針對 input-topic 上的每個訊息，payload 轉換大寫後再加上 prefix- 字首，再寫到 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>> supplier() {
        return () -> Arrays.asList("200", "201", "202");
    }

@Bean
    public Function<list>, List<string>> function() {
        return (list) ->
            list.stream().map( item -> "prefix-" + item).collect(Collectors.toList());
    }

@Bean
    public Consumer<list>> consumer() {
        return (list) -> {
            list.stream().forEach(System.out::println);
        };
    }

}
```

加上 function 相關的配置(Supplier 模擬任務的輸入源，Function 模擬對任務輸入源的處理，Consumer 模擬處理對 Function 處理輸入源後的資料):

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

**《深入理解 Spring Cloud 與實戰》一書正式開始預售啦，這是一本深入剖析 Spring Cloud 全家桶的書籍，涉及以下內容**：

- Spring Boot 核心特性
- Spring Cloud 服務註冊/服務發現原理剖析
- 雙註冊雙訂閱模型完成 Eureka 遷移至 Nacos 的案例
- 負載均衡：Spring Cloud LoadBalancer 和 Netflix Ribbon
- Dubbo Spring Cloud：Spring Cloud 與 Apache Dubbo 的融合
- Spring Cloud 灰度釋出案例
- Spring 體系配置，動態重新整理載入原理剖析
- Spring Cloud Circuit Breaker 抽象以及 Sentinel、Hystrix、Resilience4j 熔斷器對比
- Spring 體系訊息程式設計模型剖析
- Spring Cloud Data Flow 完成批處理和流處理任務
- Spring Cloud Gateway 閘道器剖析
- Spring 與 Serverless 的融合

### 作者簡介

方劍  Spring Cloud Alibaba 開源專案負責人/創始人之一。《深入理解 Spring Cloud 與實戰》作者，Apache RocketMQ Committer，Alibaba Nacos Committer。曾在個人部落格上編寫過《SpringMVC 原始碼分析系列》、《SpringBoot 原始碼分析系列》文章，目前，關注微服務、雲原生、Kubernetes。</list></string></list></list></string></string></user></string></i></i></o></t></string></t></r></r></t>

距離 Java 開發者玩轉 Serverless，到底還有多遠？

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