Serverless 是指一种云计算的模式，用户不需要考虑服务器的管理和维护，只需要关注应用程序的编写和运行。Serverless 通常使用函数计算服务，用户上传自己编写的代码函数，服务商会自动运行并提供服务。虽然 Serverless 很方便，但是通常只支持一些特定的运行时，这就限制了用户的选择，特别是一些高级的应用。本文将讲解 Serverless 如何使用自定义运行时，以便扩展 Serverless 的应用场景。
Serverless 自定义运行时
Serverless 已经支持一些主流的运行时， 如 Node.js、 Python、 Java、php 等。但是，如果用户要使用其他编程语言或一些自定义的运行环境，Serverless 可能就无法满足需求了。这时，Serverless 提供了一个自定义运行环境的机制。用户可以自行定义运行时环境，并将其打包为一个镜像，然后上传到云端以供使用。
使用自定义运行环境的好处是用户可以使用更加灵活的编程语言和工具包，可以更加方便地进行开发和调试。
自定义运行时示例代码
下面，我们以 Python3.8 为例，演示 Serverless 自定义运行时环境：
- 获取 Docker 镜像
由于 Serverless 默认使用 Docker 技术来实现函数计算服务，因此，使用自定义运行时需要先获取一些 Docker 镜像。可以在 Docker 上查找，并通过以下命令获取 Python3.8 镜像：
docker pull python:3.8-slim-buster
- 编写自定义运行时
创建一个名为 runtime 的目录，并在该目录中创建一个 Dockerfile 文件，作为自定义运行时的基本环境。本例中，我们使用 Python 3.8.5 的 Docker 镜像。
Dockerfile 内容如下：
FROM python:3.8.5-slim-buster COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt CMD ["/bin/bash"]
其中，requirements.txt 为自定义运行时所需的 Python 模块清单。
创建完 Dockerfile 后，可以使用以下命令构建镜像：
docker build -t custom-runtimes:python3.8-runtime .
- 创建并部署 Serverless 函数
创建一个 Python 函数，并且部署到自定义运行时环境中:
def handler(event, context):
return "Hello, World!"在部署 Serverless 函数的时候，需要指定自定义的运行时环境的参数，例如：
sls deploy --runtime custom-runtimes:python3.8-runtime
部署完成后，就可以通过 Serverless 调用该函数：
sls invoke -f myFunction
- 总结
本文介绍了 Serverless 如何使用自定义运行时，并演示了如何创建一个自定义 Python 3.8.5 的运行时环境，并将其用于 Serverless 函数的部署和调用。 Serverless 自定义运行时可以使用户更加方便地进行开发和调试。
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