基于Serverless 重构编程学习小工具-InfoQ

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 写点什么

很久之前，我做过一个在线编程的软件，目前用户量大概有几十万，通过这个 APP 不仅仅可以进行代码的编写、运行，还可以进行编程的学习。

我自己一直对 Serverless 架构情有独钟，恰好赶到这个 APP 学习板块被很多人吐槽难用，所以索性就对学习板块进行了重构，并将这个学习板块直接搬上 Serverless 架构。

直接基于 Serverless 架构重构，主要是出于两个方面考虑，第一是 Serverless 架构在很多时候会让个人开发者的运维工作变得简单，不用再关心服务器健康、不用关心流量洪峰；二是 Serverless 架构是按量付费，虽然在一定程度上，Serverless 架构会让所依赖的产品维度变多，但是实际，只要控制、评估得好，成本节约效果是非常显著的。

整体设计

数据库设计

之前，数据库设计是若干个大模块，现在我们把它们统一到一个模块中进行项目重构。

数据库中有四个基本模块：新闻文章、开发文档、基础教程以及图书资源。其中开发文档包括大分类、子列表以及正文等内容，表关联并没有使用外键，而是直接用的 id 进行表之间的关联。

说实话，这个数据库设计的并不是很好，初次构建数据部分时，绝大部分数据都是从其他站点采集而来的，当时为了快速上线，便直接按照原有格式存储，所以数据库中有很多表的字段其实是无效的，或者说针对这个项目是未被使用的。

后端设计

后端会整体部署到一个函数上，整体功能结构如下：

整体功能就是云函数绑定 API 网关触发器，用户访问 API 网关指定的地址，触发云函数，然后函数在入口处进行功能拆分，请求不同的方法获得对应的数据。

需要额外说明的是，我把后端整体接口都部署在一个函数，是因为这个模块的使用量并不是特别频繁，部署到一个函数上也不会出现超过最大实例限制的情况，如果超出限制是可以申请扩容的；其次，所有的接口都是对数据库进行增删改查，放入到一个函数中，在一定程度上可以保证容器的活性，降低部分冷启动带来的问题，同时容器的复用，也可以在一定程度上降低后台数据库链接池的压力；除此之外，所有的接口功能都只需要最少的内存（64M）即可完整运行，不会因为个别接口的预估内存较大，进而影响整体的成本。

前端设计

前端设计，经过评估，我预计学习资源部分需要有 8 个页面，包括科技类新闻、教程、文档、图书等相关功能，通过墨刀绘制的原型图如下：

前端项目开发采用了 Vue.js，并将其部署到对象存储中，通过腾讯云对象存储的静态网站功能对外提供服务。

项目开发

后端函数开发

后端函数开发主要包括三部分：

部分资源的初始化：这部分需要在函数外进行，复用实例的时候不会再次建立连接，防止数据库连接池出现问题：

def getConnection(dbName):    conn = pymysql.connect(host="",                           user="root",                           password="",                           port=3306,                           db=dbName,                           charset='utf8',                           cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,                           )    conn.autocommit(1)    return conn

connectionArticle = getConnection("anycodes_article")

复制代码

数据库查询操作：这部分主要就是针对不同接口查询数据库，例如获取文章分类：

def getArticleCategory():    connectionArticle.ping(reconnect=True)    cursor = connectionArticle.cursor()    search_stmt = ('SELECT * FROM `category` ORDER BY `sort`')    cursor.execute(search_stmt, ())    data = cursor.fetchall()    cursor.close()    result = {}    for eve_data in data:        if eve_data['pre_name'] not in result:            result[eve_data['pre_name']] = []        result[eve_data['pre_name']].append({            "id": eve_data["sort"],            "name": eve_data["name"]        })    return result

复制代码

例如获取文章列表：

def getArticleList(cid):    connectionArticle.ping(reconnect=True)    cursor = connectionArticle.cursor()    search_stmt = ('SELECT * FROM `article` WHERE `category` = %s ORDER BY `sort`')    cursor.execute(search_stmt, (cid,))    data = cursor.fetchall()    cursor.close()    result = [{                "id": eve_data["aid"],                "title": eve_data["title"]            } for eve_data in data]    return result

复制代码

函数入口：主要是实现功能分发和接口识别：

def main_handler(event, context):    try:        result_data = {            "error": False        }        req_type = event["pathParameters"]["type"]        if req_type == "get_book_list":            result_data["data"] = getBookList()        elif req_type == "get_book_info":            result_data["data"] = getBookContent(event["queryString"]["id"])        elif req_type == "get_daily_content":            result_data["data"] = getDailyContent(event["queryString"]["id"])        elif req_type == "get_daily_list":            result_data["data"] = getDailyList(event["queryString"]["category"])        elif req_type == "get_dictionary_result":            result_data["data"] = getDictionaryResult(event["queryString"]["word"])        elif req_type == "get_dev_content":            result_data["data"] = getDevContent(event["queryString"]["id"])        elif req_type == "get_dev_section":            result_data["data"] = getDevSection(event["queryString"]["id"])        elif req_type == "get_dev_chapter":            result_data["data"] = getDevChapter(event["queryString"]["id"])        elif req_type == "get_dev_list":            result_data["data"] = getDevList()        elif req_type == "get_article_content":            result_data["data"] = getArticle(event["queryString"]["id"])        elif req_type == "get_article_list":            result_data["data"] = getArticleList(event["queryString"]["id"])        elif req_type == "get_article_category":            result_data["data"] = getArticleCategory()        return result_data    except Exception as e:        print(e)        return {"error": True}

复制代码

函数部分完成之后，可以配置 API 网关部分：

学习功能模块几乎都是对数据库进行查询的操作，所以在整个开发过程中，没有遇到太大的问题，完成得比较顺利。

效果预览

整个项目共包括十几个页面，这里截取了 8 个主要页面做效果展示：

整个页面基本还原了设计稿的样子，并与原有项目进行了部分整合，无论是列表页面还是图书页面等，数据加载速度表现良好。

通过 PostMan 进行基本测试：

对接口进行 1000 次访问测试：

接口表现良好，并未出现失败的情况，对该测试结果进行耗时的可视化：

其中最大的时间消耗是 219 毫秒，最小是 27 毫秒，平均值是 35 毫秒，整体的效果还是非常不错。

项目开发完成，上线之后，前端部分会被放到对象存储中，后端业务被放到函数计算中，触发器使用的是 API 网关，在监控层面，函数计算有着比较不错的监控纬度：

而函数并发，弹性伸缩等问题都由云厂商来解决。可以这样说，自从这个组件部署到了 Serverless 架构上，我所做的操作就只剩下了当业务代码有问题，进行简单修复和简单维护。

通过按量付费，可以看到我后端服务产生的费用：

由于云函数没办法看到单个资源的费用，所以在计算时选择了整体花费，一个月的花费要比使用服务器便宜很多。当然，API 网关和对象存储的费用要不能忘记：

项目中的 API 网关包括了很多服务，不仅仅 Anycodes 一个服务产生的，但是整体加一起 2 月份只有 1 元钱，相对来说也是蛮低的。

总结

通过个人项目中的一个子模块重构过程，将该项目部署到 Serverless 架构上：

整个开发过程中是比较轻松的，一方面自己不需要在服务器中安装各类软件，也不需要搭建 web 服务，不需要对 web 服务进行优化，做的只是读取数据库，按照一定的格式进行 return，而 web 服务等相关模块交给 API 网关来实现，整个后端开发大概耗时一个多小时；前端开发是比较耗时的，因为我个人不是专业做前端的，所以无论是布局还是逻辑开发都有点障碍，不过也只用了 2 天时间。所以，整个模块从开发到上线只用了 2 天时间；
项目在部署的时候非常流畅，基于 Serverless Framework 的开发者工具一键部署，后期更新维护，只需要重新部署即可，线上也是无缝切换，不会出现更新服务造成的服务中断，也不用为更新服务可能造成服务中断而做额外的操作，后期更新过程快速且简单易用；
资源消耗部分是使用按量付费，通过一个月的观察，整个资源消耗是蛮低的，在整体性能保证的同时，也逐渐降低了成本，对于个人开发者来说，确实是一个福音。

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后端设计

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项目开发

后端函数开发

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