Serverless架构的编程学习小工具有哪些

本篇文章为大家展示了Serverless架构的编程学习小工具有哪些，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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。自己一直对 Serverless 架构情有独钟，恰好赶到我的这个 App 学习板块被很多人吐槽难用，索性就对这个学习板块进行重构，并且打算在重构的时候，直接将这个学习板块搬上 Serverless 架构。

基于 Serverless 架构重构是出于两个方面考虑 -- 一是 Serverless 架构能让个人开发者的运维工作变得简单，尤其是不用操心服务器，也不用关心流量洪峰（当然，对于我的个人项目而言，也没太多的洪峰），二是 Serverless 架构的按量付费，极大节约了成本。

整体设计

数据库设计

这个部分在之前是若干个大模块，现在统一整理到一个模块中进行项目重构，所以这里继续复用之前的数据库：

在这个数据库中，四个模块分别是：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，这里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，原因是因为初次构建这个数据部分，绝大部分数据都是在其他站点采集而来，当时由于模块快速上线，便直接按照原有格式存储，所以可以认为这个数据库中有很多表的字段其实是无效的，或者针对这个项目是未被使用的。

后端设计

后端将会整体部署到一个函数上，功能整体结构：

整体功能就是云函数 SCF 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。

这里要额外说明一下，后端整体接口部署在一个函数的原因，是因为我这个模块的使用量并不是非常频繁，所以部署到一个函数上也不会出现超过最大实例的限制，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，都是只需要最少的内存（64M）即可完整运行，不会因为个别接口的预估内存较大，进而影响影响整体的成本。

所以这里评估之后，是可以将多个接口，放入到一个函数中，对外提供对应的服务。

前端设计

前端设计，预计在学习资源部分需要有 8 个页面，主要就是科技类新闻、教程、文档、图书等相关功能，通过墨刀绘制的原型图如下：

前端项目开发将会采用 Vue.js，并且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，部分资源初始化，需要在函数外进行，这样可以保证复用实例的时候不会再次建立链接，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 connconnectionArticle = getConnection("anycodes_article")

• 数据库查询操作

这一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

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

• 最后一部分就是函数的入口，函数入口部分就是做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}

函数部分完成之后，可以配置 API 网关部分：

在整个后端接口开发过程中，其实并没有遇到什么太大的问题，因为这个学习功能的模块基本上就是对数据库进行查询的操作，所以相对来说非常顺利。

效果预览

整体预览结果：一共包括十几个页面，这里取其中8个主要的页面进行效果展示：

整个页面基本上是还原了设计稿的样子，并且和原有项目进行了部分的整合，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：

可以看到，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 35 毫秒，可以看到整体的效果还是非常不错。

这样一个项目开发完成，上线之后，前端部分被放到对象存储 COS 中，后端业务被放到云函数 SCF 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：

同时函数并发，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，我所做的操作就是如果业务代码有问题，进行简单修复和简单维护。讲真，整个效果还是不错的。

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，所以整个函数我有几十个，一共花费的费用也远远比服务器的一个月便宜很多。

当然虽然说在计算服务这里整体费用只有几元钱相对来说非常便宜，但是其还有 API 网关的费用和对象存储的费用，例如 API 网关费用：

同样，我这里的 API 网关也是有很多服务的，不仅仅是 Anycodes 这样一个服务产生的，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：

• 在开发过程中，我觉得是蛮方便的，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，至于 web 服务等相关模块交给 API 网关来实现，整个一个后端开发大概耗时大约是一个多小时；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，都是有点障碍的，但是也只用了 2 天时间；所以这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，整体后期更新过程快速且简单易用；

• 资源消耗部分就是使用按量付费，通过一个月的观察，整个资源消耗是蛮低的，整体性能保证的同时，成本也逐渐的被压低，对于个人开发者来说，确实是一个福音。

通过这样一个简单上 Serverless 架构的过程，也让我对 Serverless 架构有了更深入的了解和认识，作为一种新技术或者说新的架构，Serverless 的成长还需要一段时间。但是我相信，他的成长，会很快速。

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