随着云计算的发展，Serverless 技术逐渐成为云计算的热点话题。相比传统的服务模式，Serverless 不需要额外的服务器资源和系统管理，用户仅需关注应用本身的开发和部署，能够大幅度减少运维成本。但在实际应用中，Serverless 服务也存在一些问题，例如函数多次调用失败、函数运行时间过长等问题。为了保障 Serverless 应用的高可用性，本文将介绍一些实践经验，希望对于大家有所帮助。
高可用设计思路
异地多活部署：利用云服务商提供的多个可用区、多个区域的数据中心，在多个地理位置部署应用，以此保障应用在任何一个区域发生故障时，可以无缝切换至其他区域。
代码质量：编写高质量的代码，对于函数所使用的资源做到有效利用，例如内存或 CPU 使用率。函数执行过程中，确保其内部逻辑严谨，能够处理不同的执行场景，避免因为一些无关紧要的错误而导致函数失败。
备份数据：尽可能多地使用云服务商提供的数据备份、数据同步、数据恢复机制。在应用异地多活部署的情况下，可以使用数据备份机制将各个节点上的数据进行备份化，以保障数据的高可用。
Serverless应用下的高可用设计实践
1. 多地域多可用区部署
在 Serverless 应用的考虑中，部署位置是关键因素之一。AWS、阿里云等云服务商提供多个区域的服务器，部署在不同的区域可以保证应用在某一区域挂掉时，其他区域可以继续提供服务。同时，为了保证传输速度和效率，可以选择在一个区块内部署不同的可用区，以及使用较近的地区作为 CDN 缓存点，降低网络传输时延和开销。例如，AWS 在中国的北京、上海、宁夏三个区域，每个区域有多个可用区，可以将函数代码放到不同的可用区中，并且合理使用负载均衡技术，实现全网实时调度。
2. 防止请求被拒绝
在 Serverless 应用程序中，由于云服务厂商为用户提供了 API 网关，以及透明化的负载均衡和自动伸缩服务， 因此最大的问题可能是请求被拒绝。在这种情况下，可以使用嵌入式回退机制，通过放大和禁止访问请求来减少请求被拒绝。一般情况下，可以在函数内使用 try-catch 语句进行错误处理，并采用时间波控等策略，动态调整资源配额，实现适时扩容或缩容，达到服务高可用的最优解。
3. 并发请求响应控制
在 Serverless 应用的高负载下，系统必须要合理控制并发请求的数量，保证应用系统能够正常运行。在函数内部，应避免因慢执行导致资源耗尽，例如降低应用程序的执行时间、调整超时时间等。并发请求具有瞬时性和原生性，因此在应用中应对并发请求进行限制。通常情况下，可以使用触发器和应用程序级别的配额限制措施，减少资源竞争和负载均衡的经验教训。同时，也可以使用响应式技术，通过记录每个请求的状态，调整请求的流量，维护应用的平衡点。
代码示例
这里提供一个针对 Python 语言的 Serverless 函数，实现计算两个整数之和的功能。
// javascriptcn.com 代码示例
import json
def lambda_handler(event, context):
a = event['a']
b = event['b']
c = a + b
response = {
"statusCode": 200,
"headers": {
"Content-Type": "application/json"
},
"body": c
}
return response该函数采用了入参的方式，通过获取到 a 和 b 之后，再将其加法结果返回给客户端。
总结
Serverless 技术在大数据、云计算等前沿领域得到广泛应用，在体验上相对于传统的服务器模式而言具有更佳的可用性和可扩展性。但随之而来的是一些危机和挑战，例如安全问题、高并发等。为了更好地组织和管理 Serverless 应用，需要在架构设计和代码实现等方面进行深入探讨与分析。本文介绍 Serverless 应用下的高可用设计实践，提供了多维度的思路和代码示例。当然，这还远远不够，我们在实际应用中，还需要不断地摸索探讨，共同将 Serverless 应用技术发挥得更加出色！
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