中年|Serverless 实战：通过 Component 实现多地域部署容灾 |地域|部署|

【中年|Serverless 实战：通过 Component 实现多地域部署容灾】
作者 | 刘宇
策划 | 田晓旭
单点故障是实际生产中无法避免的，单副本的存储方案也早已无法满足业务的可靠性要求。现在，我们通常都会做双机存储架构，会涉及到主备、主从、主主模式。

本文插图

在 Serverless 架构下，高可用方案或者容灾方案是否还需要主备、主从以及主主等模式？如果还需要，那么又是什么样子？
1 Serverless 与多地域部署
针对服务可用性，几乎每个云厂商都会有非常高的承诺，但是我们也不能掉以轻心，认为不会出现故障导致不可用，容灾方案是必须要有的。
在传统主机时代有主备、主从以及主主模式，这个模式更多针对的是单台机器或者某个集群。但是在 Serverless 架构下，没有机器和集群的概念（至少在用户层面没有），是不是就表示在 Serverless 架构下无法做容灾？
理论上，云厂商会保证整个服务的可用性，如果云厂商管理的某个机器出现故障，机器会被及时剔除，确保新的函数在安全、稳定、健康的环境下启动，正常提供服务。但在实际情况中，由于某些原因，云厂商也可能会在某个地域出现大规模故障，这时如何确保服务依旧可用，而不是苦苦等待云厂商的恢复？

针对单地域解析的网站，我们可以实现多地域的主备方案。在云函数中，多地域的主备方案更加经济实惠，因为函数是按量付费的，完全可以将函数复制到其他的地域，只要不进行触发，就不会产生额外的费用。相对于传统主机时代的主备模式，这种主备方案显得更加人性化。
一般情况下，单地域部署的服务中比较容易出问题的是 API 网关服务、云函数服务、数据库服务。其中，数据库服务可以考虑跨地域主从、跨区域同步，一旦出现问题，就在函数中做一个负载，确保整体数据不会出现问题，在腾讯云的云数据库描述下可以看到：
本地 IDC 机房 MySQL 数据库与云数据库 MySQL 之间可以通过数据迁移服务实时同步数据，本地 IDC 机房如遇到断电、网络故障等引起数据库服务中断，可迅速切换数据库服务至作为灾难备份的云数据库 MySQL 实例，实现数据库容灾；同时，云数据库 MySQL 可支持同城多可用区灾备 / 跨城灾备，保障高可用。所以说，数据库相关服务的容灾可以通过备用数据库来提高可用性。
那么云函数和 API 网关怎么解决？
以多地域部署容灾为例，我们可以考虑这样的架构：

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同样是作为单地域解析服务，相对来说，多地域部署更加安全稳定，一旦某个地域的服务出现问题（例如 API 网关，云函数），都可以通过监控程序及时发现，并且迅速切换解析到其它地域。多地域部署的监控函数与时间触发器进行结合，定期进行网站可用性的排查，一旦出现问题，就可以在云解析层面进行解析切换，实现单地域服务的多地域部署容灾方案：

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这个方案的逻辑是先请求服务是否可用，如果不可用，则获取容灾列表，剔除不可用的服务，并通过云解析进行可用区的解析。在实际生产中，一旦确定某个服务不可用，还要进行精确告警，在获得到不可用解析记录对应的服务之后，通过邮件或者企业微信、短信等方法进行告警。
至此，一个简单版的“高可用”服务就算做好了，有的读者可能有所疑问：
对服务进行修复，是否比切换解析更加靠谱呢？

针对问题 1 ，其实切换解析是需要时间的，虽然一小部分的机房可能不会按照设定的 TTL 进行生效，但是大部分的机房都是可以按照设定及时生效，所以需要注意的是，在添加解析的时候要尽可能地确保 TTL 时间短一些，目前腾讯云的云解析付费版最低 TTL 可以设置为 1s ，免费版是 600s 。
针对问题 2 ，在云函数上运行服务很少会因为流量太高导致服务不可用，或者服务中存在 bug 导致整个项目不可用，因为云厂商会解决很大一部分的可用性，例如流量并发问题等。另外，就算是程序中存在 bug ，在 Serverless 架构下，函数的前一次后一次运行实际上关联性不大，所以完全可以通过告警来确定，人为排查消灭隐患。事实上，在 Serverless 架构下出现大规模服务性灾难，多数情况都是云厂商的问题（此处已经排除掉用户代码层面的 bug），而这种问题一旦出现，就不是我们能够掌控的了，是否可以修复、什么时候修复。

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如果是 API 网关层面出现问题，可以通过上一层来解决，例如云解析的切换；如果是函数层面出现问题，可以考虑切换到 API 网关到同区域的备用函数；如果是函数服务的整个区域性故障（概率非常低），可以考虑切换解析到备用区。

如果不是单地域提供服务，那么就需要考虑多地域部署、多地域就近接入以及多地域容灾方案。

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从上图可以看到，我们将一个域名，划分地域进行解析，例如华北、华东两个地区，就可分别解析到北京 1 区、北京 2 区两个不同的机房中两台不同的服务器上。当其中一个服务不可用时，其他区域不受影响，可以使用云函数对解析进行修改，将其解析到每个地区的备用服务上。

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整体结构图：

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传统的服务需要每个地区部署多套服务，无疑大大增加了成本，但是在 Serverless 架构下，即使部署了多套云函数还是按量付费，大大节约了成本。

若采用 Serverless 架构作为后端服务，以华北地区为例，华北地区用户在访问后端服务的时候，通过 DNS 重定向到北京区的 API 网关，然后再由 API 网关触发北京区云函数，此时我们需要两个云函数对服务进行监控，一个函数对云函数进行监控，当云函数服务失效之后，可以将 API 网关绑定到备用的函数上，另一个监控是对 API 网关进行监控，当某个地域的 API 网关失效之后，可以对解析进行修改，重定向到备用地域的 API 网关上，尽可能快速的保证服务的可用性。

如果想要让服务更稳定，可以增加数据库 / 对象存储的主备与监控，以及数据库 / 对象存储封装函数的主备与监控，这样就可以在四个层次做监控告警以及服务保障：在我们的服务中，通常数据库或者存储模块不会同时在多个区域部署，也可能只有一套主备服务，此时，可以通过对数据库和对象存储做一层封装，即在外层增加一个对应的函数，通过内网对数据库以及对象存储进行数据转发等，通过外部云函数调用 invoke（专线调用）大幅度降低由于网络原因造成的延时，当云数据库 / 对象存储出现问题，在接入层（数据库 / 对象存储封装函数）一侧，进行切换，将云数据库 / 对象存储切换到备用服务上，并进行告警；当接入层发生故障，无法继续服务时，在逻辑函数初（北京区 / 上海区 / 广州区），切换封装函数，即通过内部专线（函数间调用）调用备用接入层函数；同理，当逻辑函数 / 业务函数出现故障，监控脚本对 API 网关侧的后端服务进行切换，切换到备用逻辑函数 / 业务函数上；如果当 API 网关出现故障，无法继续提供服务，则只能在解析层面做切换。在整个这样的一个流程中，每一阶段或者说每一层面都有自身的负载机制，主备策略，可以根据不同组件出现故障的实际情况，进行多层级的自动切换，进而保证业务可用时长的一个最大化。

此处，有读者可能有疑问：为什么某个函数会无法提供服务？底层服务的容灾机制，不是云厂商要提供的么？理论上，这个容灾机制是云厂商提供的，并且函数是无状态的，只要确保业务逻辑无问题，是不需要进行某些层级的主备容灾等。但是实际上，各个云厂商均没有办法保证某个服务 100% 可用。例如 2019 年 6 月 2 日凌晨 2 点，亚马逊云 AWS 突发受大规模故障，直到当天下午 1 点 48 分故障解除，故障时间将近 12 小时。所以，虽然云厂商会提供相对安全与可靠的容灾机制和服务，但还是很有必要在自身层面额外处理一下，尽可能保证服务安全与稳定。
2 通过 Serverless Framework 进行多地域部署与解析
函数的多地域部署
以腾讯云为例，基础的 Component 跨地域部署不是很容易实现。虽然修改区域将函数部署到多个地域是可以实现的，但实际部署时每个区域的函数还会有一些额外的配置，所以这个时候可以借助多地域部署的组件来实现：tencent-scf-multi-region
相对于传统的tencent-scf组件而言，这个组件的 yaml 将region字段变成了兼容list形式，同时增加了子地域的额外配置，例如 yaml：

hello_world:component: "@serverless/tencent-scf-multi-region"inputs:codeUri: ./description: This is a template functionregion:-ap-guangzhou- ap-shanghaienvironment:variables:ENV_FIRST: env1ENV_SECOND: env2handler: index.main_handlermemorySize: 128name: hello_worldruntime: Python3.6timeout: 3events:- apigw:name: serverless_testparameters:protocols:- httpdescription: the serverless serviceenvironment: releaseendpoints:- path: /usersmethod: POST- path: /usersssmethod: POSTap-guangzhou:environment:variables:ENV_FIRST: env2ap-shanghai:events:- apigw:name: serverless_testparameters:protocols:- httpdescription: the serverless serviceenvironment: releaseendpoints:- path: /usersdmethod: POST
测试部署效果：

$ sls --debugDEBUG ─ Resolving the template"s static variables.DEBUG ─ Collecting components from the template.DEBUG ─ Downloading any NPM components found in the template.DEBUG ─ Analyzing the template"s components dependencies.DEBUG ─ Creating the template"s components graph.DEBUG ─ Syncing template state.DEBUG ─ Executing the template"s components graph.DEBUG ─ Compressing function hello_world file to /Users/dfounderliu/Desktop/ServerlessComponents/test/scf_test/.serverless/hello_world.zip.DEBUG ─ Compressed function hello_world file successfulDEBUG ─ Uploading service package to cos[sls-cloudfunction-ap-guangzhou-code]. sls-cloudfunction-default-hello_world-1583816589.zipDEBUG ─ Uploaded package successful /Users/dfounderliu/Desktop/ServerlessComponents/test/scf_test/.serverless/hello_world.zipDEBUG ─ Creating function hello_worldDEBUG ─ Updating code...DEBUG ─ Updating configure...DEBUG ─ Created function hello_world successfulDEBUG ─ Setting tags for function hello_worldDEBUG ─ Creating trigger for function hello_worldDEBUG ─ Starting API-Gateway deployment with name hello_world.ap-guangzhou-hello_world.serverless_test in the ap-guangzhou regionDEBUG ─ Service with ID service-p14470dc created.DEBUG ─ API with id api-pg3ihnoi created.DEBUG ─ Deploying service with id service-p14470dc.DEBUG ─ Deployment successful for the api named hello_world.ap-guangzhou-hello_world.serverless_test in the ap-guangzhou region.DEBUG ─ API with id api-op4jqvba created.DEBUG ─ Deploying service with id service-p14470dc.DEBUG ─ Deployment successful for the api named hello_world.ap-guangzhou-hello_world.serverless_test in the ap-guangzhou region.DEBUG ─ Deployed function hello_world successfulDEBUG ─ Compressing function hello_world file to /Users/dfounderliu/Desktop/ServerlessComponents/test/scf_test/.serverless/hello_world.zip.DEBUG ─ Compressed function hello_world file successfulDEBUG ─ Uploaded package successful /Users/dfounderliu/Desktop/ServerlessComponents/test/scf_test/.serverless/hello_world.zipDEBUG ─ Creating function hello_worldDEBUG ─ Updating code...DEBUG ─ Updating configure...DEBUG ─ Created function hello_world successfulDEBUG ─ Setting tags for function hello_worldDEBUG ─ Creating trigger for function hello_worldDEBUG ─ Starting API-Gateway deployment with name hello_world.ap-shanghai-hello_world.serverless_test in the ap-shanghai regionDEBUG ─ Service with ID service-7daktopz created.DEBUG ─ API with id api-4v40ce4u created.DEBUG ─ Deploying service with id service-7daktopz.DEBUG ─ Deployment successful for the api named hello_world.ap-shanghai-hello_world.serverless_test in the ap-shanghai region.DEBUG ─ API with id api-emkl7ov4 created.DEBUG ─ Deploying service with id service-7daktopz.DEBUG ─ Deployment successful for the api named hello_world.ap-shanghai-hello_world.serverless_test in the ap-shanghai region.DEBUG ─ Starting API-Gateway deployment with name hello_world.ap-shanghai-hello_world.serverless_test in the ap-shanghai regionDEBUG ─ Using last time deploy service id service-7daktopzDEBUG ─ Updating service with serviceId service-7daktopz.DEBUG ─ API with id api-2zag45hq created.DEBUG ─ Deploying service with id service-7daktopz.DEBUG ─ Deployment successful for the api named hello_world.ap-shanghai-hello_world.serverless_test in the ap-shanghai region.DEBUG ─ Deployed function hello_world successfulhello_world:ap-guangzhou:Name: hello_worldRuntime: Python3.6Handler: index.main_handlerMemorySize: 128Timeout: 3Region: ap-guangzhouNamespace: defaultDescription: This is a template functionAPIGateway:- serverless_test - POST - http://service-p14470dc-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/release/users- serverless_test - POST - http://service-p14470dc-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/release/usersssap-shanghai:Name: hello_worldRuntime: Python3.6Handler: index.main_handlerMemorySize: 128Timeout: 3Region: ap-shanghaiNamespace: defaultDescription: This is a template functionAPIGateway:- serverless_test - POST - http://service-7daktopz-1256773370.sh.apigw.tencentcs.com/release/users- serverless_test - POST - http://service-7daktopz-1256773370.sh.apigw.tencentcs.com/release/usersss- serverless_test - POST - http://service-7daktopz-1256773370.sh.apigw.tencentcs.com/release/usersd35s hello_world done通过以上部署，就可以成功将函数部署到不同的地域，并且针对不同地域进行额外的配置。 上层服务的多地域部署与解析就目前来看， tencent-scf更多是一个基础组件，更多人则是在使用 Koa、Express 等组件，那么对于这种相对高阶的组件，是否可以多地域部署呢？从目前文档的描述来看是可以进行多地域部署，且可以进行自动解析，以tencent-tornado为例：TornadoTest:component: "@serverless/tencent-tornado"inputs:region:- ap-guangzhou- ap-shanghaifunctionName: tornadoFunctionTesttornadoProjectName: appcode: ./functionConf:timeout: 10memorySize: 256environment:variables:TEST: valevpcConfig:subnetId: ""vpcId: ""apigatewayConf:protocols:- httpenvironment: releasecustomDomain:- domain: anycodestest1.comisDefaultMapping: "FALSE"pathMappingSet:- path: /environment: releaseprotocols:- http- domain: anycodestest2.comisDefaultMapping: "FALSE"pathMappingSet:- path: /environment: releaseprotocols:- httpcloudDNSConf:ttl: 603status: enableap-guangzhou:functionConf:timeout: 20apigatewayConf:protocols:- httpscloudDNSConf:recordLine:- 电信- 联通
部署结果：
TornadoTest:functionName: tornadoFunctionTestap-shanghai:apiGatewayServiceId: service-mdnjhsp3url: http://service-mdnjhsp3-1256773370.sh.apigw.tencentcs.com/release/ap-guangzhou:apiGatewayServiceId: service-nh6xgutkurl: https://service-nh6xgutk-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/release/DNS: Please set your domain DNS: f1g1ns1.dnspod.net | f1g1ns1.dnspod.net
通过这样一个组件，就可以完成框架的跨地域部署与解析。
3 总结
至此，我们基本完成了一个基于 Serverless 的高可用框架的案例探讨，从对单解析的分析，到对多解析的策略制定，再到最后基于 Serverless 架构的高可用模型，虽然文中案例仅仅可以作为学习参考使用，在实际生产中会面临很多难题，有些地方还需要针对实际项目做一些特殊的修改和修正，但是这样一个简单的基于 Serverless 架构的高可用模型，基本上可以发挥出 Serverless 架构的特点，包括 Serverless 架构的按量付费功能，在不使用的时候则不需要收费，在部署多套云函数的时候不会因为部署量增加而产生额外的费用；在这个项目中，包括 API 网关等触发器对函数进行触发，也会包括函数间的编排和调用，更有 FaaS 与 BaaS 紧密结合，通过专线跨地域 Invoke ，在外层还会增加多套监控告警函数以及 DNS 切换函数、云函数切换函数等尽可能保证服务的稳定与可用性；为了更加简单的进行多地域部署，还通过了 Serverless Framework 实现了多地域部署方案。
在实际生产生活中，无论是单地域服务还是多地域就近接入服务，多地域部署容灾都是很重要的，尤其在 Serverless 架构下，按量付费让主备模式成本骤降， 100% 可用性几乎是一个不可能事件，但我们可以共同探讨相对优秀的高可用方案。
【来源：InfoQ】
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