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简介：实例命令行性能的推出心愿能打消用户应用 Serverless 的“最初一公里”，间接将实在的函数运行环境展示给用户，尔后 Serverless 将不再是一个“黑盒”，用户能够更加信赖和依赖 Serverless 平台来扩大更多的业务场景和规模。
作者：丛霄（阿里云函数计算研发工程师）
背景介绍
全托管的 Serverless 计算平台能给用户带来更少的运维代价、更强的稳定性和更快的弹性能力，在 Serverless 落地的过程中，遇到的一个很大的挑战是 Serverless 平台如何给予开发者足够的安全感。让开发者们无累赘地应用并信赖 Serverless，是咱们始终谋求的指标。
全托管的初衷是为了减小开发者的应用和运维复杂度，但这肯定水平上削减了用户对本身服务的管制势力。比方在很多场景中，用户会想晓得，如何可能把握本人利用的理论运行状况？利用呈现问题时如何能疾速确认是本身问题还是云平台问题？如果是云平台的问题，如何能疾速复原服务，及时止损？
这些问题的根本原因，都是用户对云平台无奈做到齐全的信赖，这也进一步妨碍了他们迁徙利用和扩大业务场景。所以咱们也在思考，如何突破这种不信赖场面，让用户领有更多资源层面上的掌控力，但又能远离资源层的简单运维。
在这样的背景和需要下，阿里云函数计算翻新推出了 Serverless 场景下的函数实例命令行操作性能，反对用户在控制台界面登录进函数实例外部，或者应用工具对实例执行指定的命令。本文将具体介绍这个性能的应用形式和应用场景。
实现 Exec 功能定位及应用形式
实例命令行操作性能提供和 K8s Pod Exec 与 Docker Container Exec 统一的应用体验，反对在函数实例的实在运行环境中执行具体命令。
同时，因为 Serverless 极致弹性、按量免费等个性，在 Serverless 场景下的实例 Exec 性能又与 K8s 和 Docker 有着一些实质的区别：
只能对还存活着的实例（包含预留常驻实例和按量沉闷实例）执行 Exec 操作，如果按量实例闲暇超时被开释，则无奈再执行；
InstanceExec 申请不占用实例的并发度。因而即便函数的实例并发度设置为 1，也能够同时执行 InvokeFunction 和 InstanceExec 操作；
InstanceExec 的一次操作被视作一次 InvokeFunction 申请调用。只有 InstanceExec 申请建设的 websocket 连贯没有和函数实例断开，那么函数实例将始终处于沉闷状态，和 InvokeFunction 采纳同样的计费规定。用户能够设置 InstantceExec 的 idleTimeout 参数让客户端在闲暇指定工夫后被动断开连接。
实例命令行操作性能反对在管制台上登录实例、应用 Serverless Devs 工具执行命令，或者 SDK 调用接口，执行命令。
控制台登录实例
在函数计算官网管制台上在函数详情 - 监控指标 - 实例指标页面，在最右侧能够对实例执行登陆操作。
点击“登录实例”，界面将会调到一个终端界面，即可马上登录进实例，执行命令进行问题排查。
在函数详情 - 监控指标 - 实例指标页面，点击实例 ID 能够进入到函数的实例详情页面，界面右上方有登录实例的按钮，点击即可进入实例。
SDK 调用
以 golang SDK 为例，其它 SDK 的调用形式大都相似。
SDK 对 InstanceExec API 进行了封装，在调用接口的时候须要应用建 OnStdout、OnStderr 传入两个回调函数，回调函数定义了解决 Exec 通道返回数据的具体逻辑；同时能够应用返回的 execConn 输出 stdin 音讯以传输给远端的 Exec 通道。
command := []string{"/bin/bash"}
execConn, err := client.InstanceExec(
fc.NewInstanceExecInput(serviceName, functionName, instanceID, command,).WithStdin(true)
.WithStdout(true)
.WithStderr(true)
.WithTTY(true)
.WithIdleTimeout(120)
.OnStdout(func(data []byte) {fmt.Printf("STDOUT: %s\n", data) },
).OnStderr(func(data []byte) {fmt.Printf("STDERR: %s\n", data) },
))
if err != nil {fmt.Printf("%v", err)
}
if err := execConn.WriteStdin([]byte("ls\r")); err != nil {fmt.Println("Write Stdin error", err)
}
实用场景
排查线上问题
在一些日常的场景下，实例命令行操作会带来更合乎用户习惯、更高效便捷的排查问题形式。
用户小王是 Serverless 小白用户，写完一个程序部署到函数计算后，发现函数中设置的环境变量不失效，如果进一步排查，则须要批改代码，打印日志，重新部署，查看日志，应用这样繁琐的排查形式。当初借助实例命令行操作，小王能够间接命令：s exec {instance_id} ENV，便能一步定位问题。
实例命令行操作提供了便捷的登录体验，能帮忙用户解决简单场景下的利用问题。一些状况下，用户曾经无奈通过函数日志、监控指标来具体定位问题，须要借助比方 coredump、tcpdump、jmap 等工具进行深刻排查。
比方，用户小李发现自己的线上程序最近会呈现一些函数谬误，报错内容都是连贯近程某服务超时。小李狐疑是函数实例与远端服务的网络链接不稳固，想进入实例外部，考察剖析下实例与远端服务的网络状况。他能够依照这样的步骤进行：
登录进实例外部后，先装置 tcpdump 工具，须要执行 apt-get update 和 apt-get install tcpdump 两条命令：
装置结束后，执行 tcpdump 命令，对远端服务 IP 的申请进行抓包，并将抓包后果保留在 tcpdump.cap 文件中：
抓包结束，借助 OSS 命令行工具 ossutil64，将 tcpdump.cap 文件上传到本人的 OSS，而后下载到本地借助剖析工具 wireshark 能够进行剖析。
程序性能优化
很多时候，开发者须要通过各种 profiling 工具来剖析性能、资源应用等问题。比方利用实例 CPU、内存等资源应用不合乎预期；利用性能低于预期，通过 profiling 工具找到瓶颈等等。通过实例命令行操作，开发者可能不便的运行语言、框架提供的各种 profiling 工具，优化程序性能和资源应用。
以运行在函数计算上的高德自主出行为例，其峰值 TPS 会达到数十万级别，作为实时在线利用，服务能承受的申请提早在几十毫秒级别。思考到老本压力，在上线前他们冀望压测出单实例最高能接受的 TPS 和对应的调用提早，以此评估须要的实例数量。
然而高德在压测中发现单实例的均匀 / 长尾延时不合乎预期，当单实例 TPS 达到 300 TPS 的时候，申请提早会直线回升。他们想确定，是否是本人的应用程序哪里存在性能瓶颈，或者是函数计算运行时的性能存在问题？借助实例命令行操作，他们能够登录进实例外部，通过 profiling 深入分析后发现了性能问题，最初优化了程序性能达到了上线规范。
上面以 custom runtime 为例：demo 示例程序应用 golang 编写并部署到函数计算上：
登录进入实例后，下载 golang 安装包：
并解压装置 go :
执行 go tool pprof 命令，并产生剖析文件：/root/pprof/pprof.bootstrap.samples.cpu.001.pb.gz，
最初借助 OSS 命令行工具 ossutil64，运行 ./ossutil64 cp 命令，将剖析文件上传到本人的 OSS Bukcet 中，便能够下载到用户本地进行可视化剖析。
总结
实例命令行性能的推出心愿能打消用户应用 Serverless 的“最初一公里”，间接将实在的函数运行环境展示给用户，尔后 Serverless 将不再是一个“黑盒”，用户能够更加信赖和依赖 Serverless 平台来扩大更多的业务场景和规模。
作者简介：丛霄，阿里云函数计算研发工程师，专一于云原生 Serverless、分布式系统稳定性等畛域。
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