微服务是目前互联网公司最流行的架构，其生态、设计方法、开发框架、基础设施管理工具等，可以快速帮助企业顺利实施微服务架构。然而，微服架构就完美了吗？
微服务仍面临着哪些挑战？
1. 微服务相关基础设施成本仍很高。
微服务的开发引入治理组件，增加了开发的难度，以容器为基础的微服务基础设施在弹性等方面仍有不足，而微服务增加带来的基础设施成本也是微服务实施的新挑战。
2．微服务的粒度仍然比较粗。
当前微服务划分主要遵循单一职责的原则，通常会将一个子业务抽象成一个微服务，例如：用户服务，支付服务，订单服务等。但是，同一个子业务的不同接口，QPS差距较大，对扩展的诉求完全不同，变更频率也可能不同。进一步拆分可以带来扩展性等便利，但整个微服务的数量也会提升一个量级，给基础设施的管理带来负担。
3．微服务开发仍有较高门槛。
如图所示，Java微服务开发的软件栈要求开发者掌握以下技能。
Java微服务开发技术栈
从复杂的SpringMVC演进到SpringBoot，框架更加轻量化。但在其他方面（并发处理等）并没有什么改变，同时在微服务治理、分布式事务等方面的开发难度反而增加了。
4．微服务基础设施管理、高可用和弹性仍然很难保证。
容器和Kubernetes工具的使用，提升了应用部署及基础设施运维自动化的能力，但保证基础设施高可用、可扩展对运维人员的能力要求很高。服务上云后，基础设施团队可以不用再关心服务器、交换机等硬件的运维，但仍然需要关心虚拟机的维护，如安全补丁、基础镜像的更新升级、扩容等。
基础设施团队依然需要管理虚拟机
运维人员需要借助云侧的工具来保证基础设施的高可用，难度仍然存在，而且很依赖运维人员的能力。
5．基础设施的成本依然较高。
微服务会增加基础设施的成本。每个微服务都要考虑冗余，保证高可用。随着微服务数量的增加，基础设施的数量会呈现指数级增长，但云服务的基础设施收费方式没有改变，依然采用按照资源大小及以小时为单位（或包年）计费的方式。是否存在一种新的基础设施服务，能按照“用多少付多少”的方式收费，从而降低基础设施成本？
微服务面临的这些新问题，是否有解决方案呢？
或许，Serverless是潜在方案之一。
什么是Serverless？
2012年，时任Iron.io的副总裁Ken提出了Serverless的概念，他认为未来的软件和应用都应该是Serverless的，而不应该云计算兴起了，世界仍然围绕着服务器运转。
2014年，AWS推出Lambda函数计算服务，提供简化的编程模型及函数的运行环境全托管。2015年，AWS推出API Gateway（全托管的网关服务），正式将Serverless这个概念推广开来。
AWS Serverless全景图
Google在2011年收购了Firebase，2016年将其作为mBaaS（移动后端即服务）的Serverless解决方案推出。
Google Serverless全景图
国内，华为也不甘落后，结合多年在Serverless领域的技术积累，推出了Serverless行业解决方案，2021年，云函数、云数据库等核心构建类服务已面向全球HMS生态的开发者开放。
HUAWEI AppGallery Connect Serverless全景图
那么，Serverless到底是什么呢？
维基百科是这么说的：
（1）云服务商按需分配计算机资源，开发者无须运维这些资源，不用关心容器、虚拟机或物理服务器的容量规划、配置、管理、维护、操作和扩展；
（2）Serverless计算无状态，可在短时间内完成计算，其结果保存在外部存储中；
（3）当不使用某个应用时，不向其分配计算资源；
（4）计费基于应用消耗的实际资源来度量；
Serverless并不意味着不需要服务器来托管和运行代码，也不意味着不再需要运维工程师。Serverless是指开发者不再需要将时间和资源花费在服务器调配、维护、更新、扩展和容量规划上，这些任务都由Serverless平台处理，开发者只需要专注于编写应用程序的业务逻辑，运维工程师能够将精力放在业务运维上。
目前，Serverless服务主要分为FaaS和BaaS：
（1）函数即服务（Function as a Service，FaaS）：开发者实现的服务器端应用逻辑（微服务甚至粒度更小的服务）以事件驱动的方式运行在无状态的临时容器中，这些容器和计算资源完全由云提供商管理。开发者只需关心和维护业务层面的正常运行，其他部分如运行时、容器、操作系统、硬件等，都由云提供商来解决。
FaaS与IaaS、PaaS的区别
（2）后端即服务（Backend as a Service，BaaS）：基于API的三方服务，用来取代应用程序中功能的核心子集。由于这些API是作为自动扩展和透明运行的服务提供的，因此从开发者和运维工程师的角度来看似乎是无服务器的。非计算类的全托管服务，如消息队列等中间件、NoSQL数据库服务、身份验证服务等，都可以认为是BaaS服务。
Serverless有哪些关键技术呢？
下图是典型的Serverless系统架构，从中可以看到一些Serverless的常用概念。
典型的Serverless架构
（1）事件源（Event Sources）：事件的生产者，可能是HTTP请求、消息队列的事件等，通过同步或异步的方式去触发函数；
（2）触发器（Trigger）：函数的REST呈现，通常是RESTful URL。当事件源将事件推/拉到触发器时，FaaS平台会查找触发器和函数的映射关系，从而启动该函数实例，以响应被推/拉到触发器的事件；
（3）FaaS控制器（FaaS Controller）：FaaS平台的核心组件，管理函数的生命周期、扩容和缩容等。可以将函数实例缩容为0，同时在收到对函数的请求时迅速启动新的函数实例；
（4）函数实例（Function Instance）：执行函数的环境，包含函数代码、函数运行环境（如JRE、Node.js）、上下文信息（如函数运行的配置，通常以环境变量注入）。一个函数实例可以同时处理1个或N个事件（取决于平台的具体实现）。函数实例通常内置可观测性，将日志和监控信息上报到对应的日志和监控服务中；
（5）函数编程模型（Programming Model）：通常表现为函数的编码规范，如签名、入口的方法名等。函数的编程模型一般会提供同步/异步/异常处理机制，开发者只需要处理输入（事件、上下文），并返回结果即可；
（6）BaaS平台：函数通常是无状态的，其状态一般存储在BaaS服务中，如NoSQL数据库等。函数可以基于REST API或BaaS服务提供的SDK来访问BaaS服务，而不用关心这些服务的扩容和缩容问题；
（7）函数编程模型：提供友好的编程模型，使开发者可以聚焦于业务逻辑，为开发者屏蔽编码中最困难的部分，如并发编程等。同时，需要原生支持函数的编排，尽量减少开发者的学习成本；
（8）快速扩容：传统的基础设施通常都是从1到n扩容的，而Serverless平台需要支持从0到n扩容，以更快的扩容速度应对流量的变化，Serverless平台可达到秒级甚至毫秒级的扩容速度；
（9）快速启动：函数被请求时才会创建实例，该准备过程会消耗较长的时间，影响函数的启动性能。同理，对于新到达的并发请求，会产生并发的冷启动问题。Serverless平台需要降低冷启动时延，以满足应用对性能的诉求；
（10）高效连接：函数需要将状态或数据存放在后端BaaS服务中，而对接这些服务往往需要繁杂的API，Serverless平台的函数实例生命周期通常较短，对于如RDS数据库等后端服务无法保持长连接，为此，Serverless平台需要为函数提供完备、高效、可靠的BaaS服务连接/访问接口；
（11）安全隔离：Serverless是逻辑多租的服务，租户的函数代码可能运行在同一台服务器上，所以，通常Serverless平台会采用安全容器的方式，引入轻量级虚拟化技术来保证隔离性，但这同时会引入额外的性能（启动）和资源开销等问题。
