前言
这是一个 JAVA 开发的订单后台应用(没错!就是那个让无数大学生痛不欲生的订单后台系统),结合 Serverless 这一无服务器思想,尝试通过云函数 API 网关 云数据库的组合来部署 Springboot 的成功之作。
该应用提供了完整的用户登录验证、接口数据验证、订单流 (CRUD) 等强大的功能,而且在本地开发调试时也能模拟 API 网关调用云函数(本地 Java 开发云端部署不是问题),还兼容了云消息队列 CMQ 的调用,以便后续开发引入云中间件。
同时,这种部署方式也能让其他的 Springboot 很快地转换为云函数部署。
为响应国家「十四五计划」的环保计划,特地的研究了一下传说中的 Serverless 方案(省服务器 ?),于是便有了这次尝试。
语言和框架
- JAVA 天下第一,当然 c/c /c#/node/python/go/php/vb 这些也不错
- JAVA 的单体应用还能选什么呢?只能是 Springboot 啊
部署准备
- 注册个腾讯云账号
- 开通以下产品权限(云函数、API 网关、对象存储)
- 财力允许的话还可以购买数据库服务(因为年少轻狂打折时我购买了这俩很长很长时间)
- mysql数据库
- redis数据库
部署方案
订单应用来说的话,必然是提供 restful 的接口,所以在统一 VPC 内采用了云函数 API 网关的模式提供接口,于是就有了以下方案:
- 应用主体部署在云函数
- 使用 API 网关作为函数入口
- 页面则是使用了对象存储部署
- 数据库方面则使用了同一 vpc 下的云数据库(财力有限只尝试了 mysql、redis,理论上其他应该都可行)
尝试部署
要让 JAVA 工程部署到云函数上,首先了解什么是云函数(以下摘自微信开放文档)
代码语言:javascript复制云函数即在云端(服务器端)运行的函数。在物理设计上,一个云函数可由多个文件组成,占用一定量的 CPU 内存等计算资源;各云函数完全独立;可分别部署在不同的地区。开发者无需购买、搭建服务器,只需编写函数代码并部署到云端即可在小程序端调用,同时云函数之间也可互相调用。
云函数其实就是将业务拆分成函数粒度部署在云上,那么就写了个简单的 demo 部署到云函数上,并且配上了 API 网关尝试调用。
代码语言:javascript复制 /**
* 纯javascf快速开发部署(不走springboot)
*
* @author Freeeeeedom
* @date 2020/10/24 10:31
*/
public class Scf {
/**
* log Object
*/
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(Scf.class);
private static DruidDataSource dataSource1 = new DruidDataSource();
static {
//此处加载或修改数据源 多数据源配置多个
dataSource1.setUsername("Freeeeeedom");
dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://Freeeeeedom?autoReconnectForPools=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai");
dataSource1.setPassword("Freeeeeedom");
dataSource1.setMinIdle(1);
dataSource1.setMaxActive(5);
dataSource1.setMaxWait(10000);
dataSource1.setValidationQuery("SELECT 1 from dual");
log.info("数据源加载ok~");
}
/**
* 纯scf入口参数
*
* @param insertParam 入参
* @return java.lang.Object 执行结果
* @author Freeeeeedom
* @date 2020/10/24 10:31
*/
public Object pure(Map<String, Object> insertParam) {
log.info("param:{}", gson.toJson(insertParam);
Gson gson = new GsonBuilder().disableHtmlEscaping().create();
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
} catch (ClassNotFoundException e) {
log.error("内部处理异常", e);
}
Map response = new HashMap();
JdbcTemplate jdbcTemplate = new JdbcTemplate();
jdbcTemplate.setDataSource(dataSource1);
Map order = jdbcTemplate.queryForMap("select order_id,create_time from `order` limit 1");
log.info(order.toString());
return buildResponse(gson, gson.toJson(order), response);
}
private Object buildResponse(Gson gson, String json, Map response) {
Map<String, String> headers = new HashMap(1);
headers.put("Content-Type", "application/json");
response.put("statusCode", HttpStatus.OK.value());
response.put("headers", headers);
response.put("body", json);
return gson.toJson(response);
}
}
只需要打包好代码,然后将入口函数设置为 scf.Scf::pure
就实现了接收数据,然后从数据库查询了第一个订单的 id 和创建时间并且返回的能力:
每一次通过 API 网关触发云函数都会触发 pure 这个方法(调用者 > 调用 API 网关 > 云函数 --> pure),但经测试发现 static 的数据源初始化并不会被重复加载,这也奠定了 springboot 可部署基础。
其中通过 log 打印 API 网关带来的参数,直接将其复制为 json,然后通过 main 函数模拟调用,这样就实现了本地模拟 serverless 部署后的调用。
代码语言:javascript复制log.info("param:{}", gson.toJson(insertParam);
有了这些基础,那么只需要有一个入口类模拟 springboot 启动的加载,然后再映射一下 API 网关过来入口参数,即可实现 springboot 在云函数上部署(其实就是上面 SCF 类的超级 plus 版本)。
** API 网关配置**
这里的路径参数对应 springboot 里的 mapping 路径
本地调试
有了上面那些 demo 后,可得知我们模拟云端部署运行已经不是问题。那么怎么在本地调试呢?答案很简单,直接启动 springboot 然后调正常就完事了。
没错,就是直接用原生的 springboot 玩法即可。把 springboot 部署到云函数其实就是外挂了一个 springboot 的启动类(设计模式上叫适配器模式?( _ )?
功能
完整的 springboot,能用 springboot 做的都能实现,我只是编写了一些小功能验证这个应用。
- [x] 与本地服务器数据库连接
- [x] 云数据库连接
- [x] vpc数据库连接
- [x] 外部接口调用(发短信验证码)
- [x] 实现简单的订单流 (crud)
- [x] 实现简单的登录能力
- [x] 实现简单的数据验证能力
整个项目功能简单但代码却不少。
安全
首先 "serverless"、"腾讯"、"云服务" 这几个词就足以代表安全了,但为了功能完整性我还是尝试加了点东西。
在这个系统中,我选择了 header 中加签名的方式验证数据,原因是啥,操作简单,有效呗。加密手段和方案暂且不说,就从流程上来看,是很方便的:
- 从 API 网关调用参数中获取到 header,body
- 验证数据有效性
- 请求转入业务模块
- 验证数据有效性
- 参数进入功能模块
- 验证数据有效性
- ………………
其实只有 123 步骤是最有效的,后面的 45678 如果你想的话……更不用说 API 网关本身提供的鉴权功能了。
性能
内存的话对于订单系统来说单次请求加上 JVM 也才 300mb,而云函数单个函数执行内存能拉到 3GB,哪怕有点量的分布式计算应该问题也不大。
并发的话云函数上的预置并发上限 200 个,订单系统嘛,QPS1000?10000?100000? ezpz了,再怎么也比自家机柜服务器强几百几千个量级了。
内存算力不够服务器扩容?不存在的。
最后
生成个 VUE 项目,改改链接调调页面,然后上传到存储桶上,一键打开 CDN
~( ̄▽ ̄)~* 完美!察觉到了到了科技的进步,时代的发展,Serverless 的强大。
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