引言
在前端开发中，我们经常会涉及到函数的部署问题。Serverless 常用于部署后端服务，可以轻松地管理和部署函数，无需考虑运维和服务器管理。但是，Serverless 也有其局限性以及不足之处。对于 Serverless 的限制或我们一些特殊需求，我们可以使用 Dockerfile 自定义我们的运行环境，并部署函数。
Serverless 原理
Serverless 的原理是，将业务逻辑打包成一个函数，并上传至云服务器。函数会被云提供商的 Serverless 平台监控，当有请求来临时，Serverless 平台会自动调用函数进行处理。而这个函数所需要的运行环境和依赖，都需要打包在一起上传至云平台。
Dockerfile 应用
Dockerfile 是一个文本文件，用于自定义 Docker 镜像中的环境和配置信息。我们可以在其中设定所需的操作系统版本、软件版本、环境变量以及各种软件的安装和配置等。然后通过 Dockerfile 创建一个新的 Docker 镜像。这个镜像即包含了我们所需的环境以及各种软件，可以用来运行函数。
下面是一个示例 Dockerfile：
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在上面的示例中，我们使用了 Node.js 10 的官方镜像作为基础镜像。我们安装了 npm 依赖，在容器内部运行了一个简单的 Node.js 应用。通过指定 CMD 命令，我们启动了应用程序。在构建并运行此镜像后，我们将获得一个可运行的 Node.js 10 应用，此应用程序监听端口 3000，并可以用于处理请求。
函数部署
我们可以将函数的代码打包成一个 zip 文件，然后在 Serverless 平台上使用 Dockerfile 部署我们所需的环境。
对于 AWS Lambda：
我们可以通过 AWS CLI 在本地编写 Dockerfile，并构建镜像，然后将镜像上传到 AWS ECR，并在 Lambda 函数的配置中指定镜像的位置。当 Lambda 启动时，将自动从 ECR 下载镜像并运行函数。
具体过程如下，假设我们在本地已经编写好了 Dockerfile 并安装了 Docker 环境：
# 登录 AWS ECR aws ecr get-login-password --region us-west-2 | docker login --username AWS --password-stdin 1234567890.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com # 打包并上传镜像到 ECR docker build -t node10_lambda . docker tag node10_lambda:latest 1234567890.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/node10_lambda:latest docker push 1234567890.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/node10_lambda:latest
然后在 Lambda 函数的配置中，配置使用自定义 Docker 镜像并指定该镜像在 ECR 中的位置：
对于阿里云函数计算：
我们可以在本地编写好 Dockerfile 并构建镜像，然后将镜像上传到阿里云容器镜像服务（ACR），在函数计算的配置中指定镜像的位置即可。
具体过程如下：
在阿里云容器镜像服务中创建 Repository。
利用 Dockerfile 构造镜像，并将其上传至阿里云容器镜像服务中：
# 登录 ACR sudo docker login --username=ALIYUN_REGISTRY_USERNAME registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com # 打包并上传镜像到 ACR docker build -t function-image:v1 . docker tag function-image:v1 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/my-repo/function-image:v1 sudo docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/my-repo/function-image:v1
- 创建阿里云函数计算服务并指定容器镜像的位置：
总结
使用 Dockerfile 部署函数可以在一些特殊需求下提高函数的部署效率和灵活性。结合 Serverless 平台及容器镜像服务，我们可以更加便捷地进行函数部署和管理。
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