如何使用Java中的Serverless

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這篇文章主要介紹“如何使用 Java 中的 Serverless”，在日常操作中，相信很多人在如何使用 Java 中的 Serverless 問題上存在疑惑，丸趣 TV 小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何使用 Java 中的 Serverless”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著丸趣 TV 小編一起來學習吧！

Serverless FaaS

2019 年，O Reilly 對 1500 名 IT 專業(yè)人員的調(diào)查中，有 40% 的受訪者在采用 Serverless 架構的組織中工作。2020 年 DataDog 調(diào)查顯示，現(xiàn)在有超過 50% 的 AWS 用戶正在使用 Serverless 架構的 AWS Lambda。

Serverless 正在成為主流，于是就誕生了下面這幅圖，從單體應用的管理到微服務應用的管理再到函數(shù)的管理。

Serverless 到目前為止還沒有一個精準定義。Martin Fowler 在個人博客上有一篇《Serverless Architectures》文章，其對 Serverless 的的定義分成了 BaaS 或 FaaS。

Baas 是全稱是 Backend-as-a-Service，后端即服務，F(xiàn)aaS 的全稱是 Function-as-a-Service，函數(shù)即服務。

今天我們來聊聊 FaaS。這是維基百科對 FaaS 的定義:

函數(shù)即服務（FaaS）是一類云計算服務，它提供了一個平臺，使客戶可以開發(fā)，運行和管理應用程序功能，而無需構建和維護通常與開發(fā)和啟動應用程序相關的基礎架構。遵循此模型構建應用程序是實現(xiàn) Serverless 架構的一種方法，通常在構建微服務應用程序時使用。

對于 Python、JavaScript 這種天生支持 Lambda 的開發(fā)語言，和 FaaS 簡直是完美結合。Serverless Framework 的調(diào)研報告也很好地說明了這一點。NodeJS、Python 是 FaaS 使用率前二的語言。

我們知道，因為 JVM 占用的內(nèi)存比較大，所以 Java 應用的啟動會有點慢，不太適合 FaaS 這個場景，這也是 Java 在使用率上偏低的原因。

另外，對 Java 開發(fā)者來說 Spring Boot/Cloud 已經(jīng)成為了事實標準，依賴注入是 Spring Framework 的核心，Spring Boot/Cloud 這個事實標準應對 FaaS 這個場景，會碰撞出怎么樣的火花呢？這就是今天我們要聊的 Spring Cloud Function。

Java Function

在對 Spring Cloud Function 介紹之前，我們先來看 Java 里的核心函數(shù)定義。

JDK 1.8 推出了新特性 Lambda 表達式，java.util.function 包下面提供了很多的函數(shù)。這 3 個函數(shù)尤為重要:

1. java.util.function.Function: 需要一個參數(shù)，得到另一個結果.

@FunctionalInterface
public interface Function T, R  { R apply(T t);
}

比如通過 Stream API 里的 map 方法可以通過 Function 把字符串從小寫變成大寫:

Stream.of(a ,  b ,  c).map(String::toUpperCase);

這里的 map 方法需要一個 Function 參數(shù):

R  Stream R  map(Function ? super T, ? extends R  mapper);

2. java.util.function.Consumer: 需要一個參數(shù)進行操作，無返回值。

@FunctionalInterface
public interface Consumer T  { void accept(T t);
}

比如通過 Stream API 里的 forEach 方法遍歷每個元素，做對應的業(yè)務邏輯處理:

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
Stream.of(200 ,  201 ,  202).forEach(code -  {
 ResponseEntity String  responseEntity =
 restTemplate.getForEntity(http://httpbin.org/status/  + code, String.class);
 System.out.println(responseEntity.getStatusCode());
});

3. java.util.function.Supplier: 得到一個結果，無輸入?yún)?shù)。

@FunctionalInterface
public interface Supplier T  { T get();
}

比如自定義 Supplier 可以返回隨機數(shù):

Random random = new Random();
Supplier supplier100 = () -  random.nextInt(100);
Supplier supplier1000 = () -  random.nextInt(1000);
System.out.println(supplier100.get());
System.out.println(supplier1000.get());

Spring Cloud Function

Java Function 的編程模型非常簡單，本質(zhì)上就是這 3 個核心函數(shù):

Supplier O

Function I, O

Consumer I

Spring Cloud Function 是 Spring 生態(tài)跟 Serverless(FaaS) 相關的一個項目。它出現(xiàn)的目的是增強 Java Function，主要體現(xiàn)在這幾點:

統(tǒng)一云廠商的 FaaS 編程模型: Spring Cloud Function 的口號是 Write Once, Run Anywhere。我們寫的 Spring Cloud Function 代碼可以運行在本地、各個云廠商 (AWS Lambda, GCP Cloud Functions, Azure Functions)。

自動類型轉換: 理解過 Spring MVC 或者 Spring Cloud Stream 的同學肯定對 HttpMessageConverter 或者 MessageConverter 模型，這個轉換器的作用是將 HTTP BODY(或者 Message Payload)、HTTP Query Parameter、HTTP HEADER(或者 Message Header) 自動轉換成對應的 POJO。有了這個特性后，我們就無需關注函數(shù)的入?yún)⒑头祷刂担?String 參數(shù)就可以獲取原始的入?yún)⑿畔ⅲ?User 這個 POJO 參數(shù)就可以將原始的入?yún)?shù)自動轉換成 User 對象。

函數(shù)組合: 可以讓多個函數(shù)之間進行組合操作。

函數(shù)管理: 新增 FunctionCatalog、FunctionRegistry 接口用于 Function 的管理。管理 ApplicationContext 內(nèi)的 Function，動態(tài)注冊 Function 等操作。

Reactive 支持: Spring Cloud Function 新增比如 FluxFunction、FluxSupplier、FunctionConsumer 這種 Reactive 函數(shù)。

自動跟 Spring 生態(tài)內(nèi)部原有的組件進行深度集成：

Spring Web/Spring WebFlux: 一次 HTTP 請求是一次函數(shù)調(diào)用。

Spring Cloud Task: 一次任務執(zhí)行是一次函數(shù)調(diào)用。

Spring Cloud Stream: 一次消息消費 / 生產(chǎn) / 轉換是一次函數(shù)調(diào)用。

這里再多介紹統(tǒng)一云廠商的 FaaS 編程模型，讓大家對 Spring Cloud Function 更有體感。

AWS Lambda 是第一個是提供 FaaS 服務的云廠商，RequestStreamHandler 是 AWS 提供的針對 Java 開發(fā)者的接口，需要實現(xiàn)這個接口:

public class HandlerStream implements RequestStreamHandler {
 @Override
 public void handleRequest(InputStream inputStream, OutputStream outputStream, Context context) throws IOException
 { ...

Azure Functions 針對 Java 開發(fā)者提供了 @HttpTrigger 注解:

public class Function {
 public String echo(@HttpTrigger(name =  req , 
 methods = {HttpMethod.POST}, authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
 String req, ExecutionContext context) {
 ...
 }
}

從這兩段代碼可以看出，不同的云廠商要編寫不同的代碼。如果要變換云廠商，這個過程會很痛苦。

另外，無論是 AWS、Azure 或者 GCP 提供的接口或注解，他們沒有任何 Spring 上下文相關的初始化邏輯。如果我們是一個 Spring Boot/Cloud 應用遷移到 FaaS 平臺，需要添加 Spring 上下文初始化邏輯等改動量。

Spring Cloud Function 的出現(xiàn)就是為了解決這些問題。

Spring Cloud Function 的使用

Spring Cloud Function Spring Web:

@SpringBootApplication
public class SpringCloudFunctionWebApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringCloudFunctionWebApplication.class, args);
 }
 @Bean
 public Function String, String  upperCase() { return s -  s.toUpperCase();
 }
 @Bean
 public Function User, String  user() { return user -  user.toString();
 }
}

訪問對應的 Endpoint:

$ curl -XPOST -H  Content-Type: text/plain  localhost:8080/upperCase -d hello
HELLO
$ curl -XPOST -H  Content-Type: text/plain  localhost:8080/user -d  {name : hello SCF} 
User{name\u003d\u0027hello SCF\u0027}

Spring Cloud Function Spring Cloud Stream:

@SpringBootApplication
public class SpringCloudFunctionStreamApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringCloudFunctionStreamApplication.class, args);
 }
 @Bean
 public Function String, String  uppercase() { return x -  x.toUpperCase();
 }
 @Bean
 public Function String, String  prefix() {
 return x -   prefix-  + x;
 }
}

加上 function 相關的配置 (針對 input-topic 上的每個消息，payload 轉換大寫后再加上 prefix- 前綴，再寫到 output-topic 上):

spring.cloud.stream.bindings.input.destination=input-topic
spring.cloud.stream.bindings.input.group=scf-group
spring.cloud.stream.bindings.output.destination=output-topic
spring.cloud.stream.function.definition=uppercase|prefix

Spring Cloud Function Spring Cloud Task:

@SpringBootApplication
public class SpringCloudFunctionTaskApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringCloudFunctionTaskApplication.class, args);
 }
 @Bean
 public Supplier List String  supplier() { return () -  Arrays.asList( 200 ,  201 ,  202 
 }
 @Bean
 public Function List String , List String  function() { return (list) - 
 list.stream().map( item -   prefix-  + item).collect(Collectors.toList());
 }
 @Bean
 public Consumer List String  consumer() { return (list) -  { list.stream().forEach(System.out::println);
 };
 }
}

加上 function 相關的配置 (Supplier 模擬任務的輸入源，F(xiàn)unction 模擬對任務輸入源的處理，Consumer 模擬處理對 Function 處理輸入源后的數(shù)據(jù)):

spring.cloud.function.task.function=function
spring.cloud.function.task.supplier=supplier
spring.cloud.function.task.consumer=consumer

到此，關于“如何使用 Java 中的 Serverless”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注丸趣 TV 網(wǎng)站，丸趣 TV 小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>

正文完