serverless概念
指的是无服务计算，它一种云计算架构模式，它允许开发者编写并运行代码，而无需关心底层基础设施和资源的管理。在这种模式下，云服务提供商负责管理计算资源，如容器、虚拟机或物理服务器，而开发者只需关注自己的业务逻辑，即函数。这些函数通常以事件驱动的方式运行，并且只在特定事件触发时才执行，从而实现了按需计费的模式。
Serverless架构的特点包括：
- 无需购买和维护服务器：开发者不需要购买和维护自己的服务器，而是通过云服务平台提供的服务来获取所需的计算资源。
- 高可用性和高扩展性：云服务提供商负责资源的自动扩展和收缩，以确保应用的高可用性和响应需求的变化。
- 按需付费：开发者只需为实际使用的资源支付费用，这种计费模式类似于水电的使用，按量付费。
- 无需关注基础设施运维：开发者不需要管理容器的配置、维护、操作系统更新等基础设施运维工作，这些全部由云服务提供商负责。
Serverless并不意味着完全没有服务器，而是意味着开发者不需要直接管理这些服务器。此外，Serverless计算通常是无状态的，这意味着每个函数执行完毕后，其状态会被清除，以便于快速响应新的请求。
以上的文本是比较官方文案，举一个例子来简单说明：假设我有个A服务，使用java语言编写，吭吭哧哧在idea开发完后，准备上线，为了让服务顺利部署，我们需要先购买一套ecs云服务器，在上面安装jdk，把服务打成jar包部署，配置域名映射，才能访问，如果为了应对偶尔的流量峰值，必须再整一套k8s，做到弹性伸缩。但是用FC服务，只要创建一个函数（应用），并把你的代码打包上传，即可通过应用默认分配的触发器地址即可访问到你的服务，如有弹性伸缩需求，也只要动动你的小手，配置弹性阈值就可。总结，ecs就是买断了一套毛坯房，还不带物业的那种。需要装修成什么样子，靠自己动手，fc就是【租】的方式，房东提供了各种各样的标准房，客户按需求选择，带“码”入住即可，资源（内存，带宽...）是用多少收多少。
带“码”入住：
1、申请试用
阿里现在提供三个月的申请试用
2、创建服务与函数
这里我创建了一个文件服务
创建完成后即可在应用下创建函数，我创建了一个upload的函数
| 创建函数的方式 | 使用内置运行时创建：可以理解为编写一个接口处理请求，比如说接收请求，并打印请求中的参数使用自定义运行时创建：迁移带容器的web服务，像spring，flask使用容器镜像创建： |
|---|---|
| 规格方案 | 这个需要自己评估，如果方式是【使用自定义运行时创建】，规格分配过小，会在服务冷启动的时候超时，自检不通过而陷入不断重启 |
| 实例并发度 | 即最大能承受的QPS，fc带有“性能探测”功能，可以压一压，设置合适的值 |
| 请求处理程序 | 这里默认配置的是index.handler，我使用的是py编写，指定的是请求的处理方法是index.py 文件中handler方法 |
| 环境变量 | 可以灵活配置环境变量，py可以通过os.environ['app_desc']，java可以通过System.getevn("app_desc")获得参数 |
进入函数，看到已经为我默认生成了代码，就可以直接测试一下，python解释型语言是可以在页面编辑代码，直接部署的，如果是java，go等编译型语言则不支持，只能在本地开发好后再打包到函数部署。
总结
我们需要从几点去判断业务是否适合该种模式
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- 得先弄清楚自己的业务是否适合使用它，抛开概念不说，函数计算最直接的，最大的优势是按量收费；支持弹性伸缩，节省运维成本。包月还是按量，这个需要斟酌。
- 函数它就不是ecs，它也有自己的缺点，举个例子，你的服务是一个web应用，一个web常搭配常用的redis，mq，nacos等中间件使用，但是为了达到节省成本的目的，我们会开启【闲置模式】，该模式下当服务一段时间无流量后，不再分配cpu，类似ios系统的墓碑机制，这时中间件的心跳检测也会停止，导致当流量进来后，可能会资源不可用而抛出异常，对要求开发人员对中间件的心跳检活机制有一定的了解，甚至需要改写代码，得不偿失。
- fc函数需要冷启动时间。函数可以做到无流量无服务，有流量再起服务，如果你的是一个较大的spring服务，这个时间就可能相当长了，fc的最佳实践是预留常活一个实例，但是你想啊，你都常活了一个实例了，这个是要收钱的，这个成本和ecs一核对...。
- 异步线程的问题，实际使用过程中发现在主线程中开启异步线程任务，异步线程不会执行，猜测是主线程任务完成后，cpu就已经回收了，或者一个请求只分配了一个线程，如果你原有的业务是这样实现，迁移到fc后就需要改写你的逻辑了。
个人认为，fc函数适合【函数】概念的业务，这个函数具备原子性（小而精，复杂的事情，不需要过多的依赖），对响应时效不敏感，可以异步执行，函数有较为明显的流量峰值时间段，资源消耗量大的特点。例如用它来做文件加解密，视频分析等。对号入座，专业的人做专业的事情。
