Serverless 白皮书中曾描述过 Serverless 的一些缺点，例如难以调试、冷启动严重等等。其中难以调试是表现在多个方面的，有一个方面是日志输出。
当我们把 Serverless 架构应用于实际项目，就会发现调试成为了效率的重要影响因素。以日志输出为例，某个函数被触发之后未得到预期结果，大家第一想法就是查看日志，但这时输出的日志可能并未是我们想要的，而且云厂商输出日志的延时也非常高。
日志输出现状
以腾讯云云函数为例，我们可以看一下其日志输出情况：
- 通过控制台或者是云 API 的 Invoke 接口触发云函数：
通过这个测试功能，可以很快获取到函数的结果，并查看日志信息。
- 通过 API 网关、COS 等触发云函数，此处以 API 网关为例：
通过网关触发一个函数：
通过函数日志查看何时会刷出这个日志：
这个过程大概有 11S，通过代码来进行更加详细的测试：
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import json,timefrom tencentcloud.common import credentialfrom tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfilefrom tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfilefrom tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKExceptionfrom tencentcloud.scf.v20180416 import scf_client, modelstry: cred = credential.Credential("", "") httpProfile = HttpProfile() httpProfile.endpoint = "scf.tencentcloudapi.com" clientProfile = ClientProfile() clientProfile.httpProfile = httpProfile client = scf_client.ScfClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile) req = models.InvokeRequest() params = '{"FunctionName":"test"}' req.from_json_string(params) resp = client.Invoke(req) functionRequestId = json.loads(resp.to_json_string())["Result"][ "FunctionRequestId"] print(time.time(), functionRequestId) while True: time.sleep(0.2) req = models.GetFunctionLogsRequest() params = '{"FunctionName":"test"}' req.from_json_string(params) resp = client.GetFunctionLogs(req) if functionRequestId in str(resp.to_json_string()): break print(time.time()) except TencentCloudSDKException as err: print(err) 输出结果：
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1584108001.141546 ee7243dd-6532-11ea-8bce-5254000c8aa41584108005.2496068这次输出结果是 4S，再做一个多次调用的时间对比图：
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import jsonimport timeimport numpyimport matplotlib.pyplot as pltfrom tencentcloud.common import credentialfrom tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfilefrom tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfilefrom tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKExceptionfrom tencentcloud.scf.v20180416 import scf_client, models try: cred = credential.Credential("", "") httpProfile = HttpProfile() httpProfile.endpoint = "scf.tencentcloudapi.com" clientProfile = ClientProfile() clientProfile.httpProfile = httpProfile client = scf_client.ScfClient(cred, "ap-guangzhou", clientProfile) timeList = [] for i in range(0, 100): req = models.InvokeRequest() params = '{"FunctionName":"test"}' req.from_json_string(params) resp = client.Invoke(req) functionRequestId = json.loads(resp.to_json_string())["Result"]["FunctionRequestId"] startTime = int(time.time()) while True: time.sleep(0.2) req = models.GetFunctionLogsRequest() params = '{"FunctionName":"test"}' req.from_json_string(params) resp = client.GetFunctionLogs(req) if functionRequestId in str(resp.to_json_string()): break endTime = int(time.time()) timeList.append(endTime - startTime) print("最大时间", int(max(timeList))) print("最小时间", int(min(timeList))) print("平均时间", int(numpy.mean(timeList))) plt.figure() plt.subplot(2, 1, 1) x_data = range(0, len(timeList)) plt.plot(x_data, timeList) plt.subplot(2, 1, 2) plt.hist(timeList, bins=20) plt.show() except TencentCloudSDKException as err: print(err) 这是比较差的一段代码，耗时很久，可以考虑加入队列，一方面多进程在队列面加入执行的 RequestId，一方面消费 RequestId，进入到获取 Logs 的对象中，速度可以大大提升。但是无论如何，运行结果如下：
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最大时间 31最小时间 0平均时间 17通过这个结果，我们发现日志输出有两个问题：
- 时间频率不固定，通过数据可以看到，快的话可能几秒就出结果，慢的话可能十几秒，二十几秒，甚至三十几秒；
- 日志普遍输出速度很慢，会严重影响定位问题；
就目前的腾讯云 Serverless 架构而言，如果要在本地开发一个项目，并在本地进行了初步的调试，就算一切正常，也并不能保证在线上完全可用，尤其在复杂的触发器环境下以及复杂的对象复用、内网资源使用的前提下，本地调试的难度非常大，很难完整模拟出线上的环境。
以 API 网关触发器为例，当本地写完代码，调试完成部署线上，通过 API 网关触发一次，发现函数代码不能正常运行，这个时候的第一想法是什么？查看日志，看一下打印的日志有哪些问题，是不是通过日志可以判断出问题。很遗憾的告诉你，你可能要等几秒钟，十几秒钟，甚至二十几秒，三十秒。
自建日志输出功能
通过刚才的分析，我们可以知道，在线上触发函数的时候，日志入库的速度非常缓慢，而且极其不稳定，一定条件下会严重影响开发进度以及问题定位的进度。为了解决这个问题，我们可以通过 Serverless 架构，封装一套实时日志功能：
在这个操作过程中，主要使用一个 API 网关作为 Websocket 与客户端建立链接，三个函数（注册函数，上报函数，清理函数）与 API 搭配使用，存储桶作为部分资源的临时存储。
整个流程大概可以描述为：
- 客户端决定开启实时日志，并将要监控的函数信息（包括地域，命名空间，函数名）作为参数，与 API 网关建立 Websocket 链接；
- API 网关建立 Websocket 链接的时候，会触发注册函数，此时注册函数会将 RequestId（ConnectionId）与函数信息以 Key-Value 存储到对象存储中；
- 根据函数信息找到对应的函数，将回推地址以及 ConnectionId 写到函数环境变量中；
- 此时函数只要被触发，就会先读取环境变量，根据环境变量决定是否将函数日志上报到指定地址（即带着 connectionId 发送到回推地址）；
- 上报函数收到业务函数传递过来的数据，将数据发送到指定的 ConnectionId 的客户端，实现实时日志的输出；
- 当客户端断开连接之后，会触发清理函数；
- 清理函数会清理掉业务函数中的回推地址和 ConnectionId 等信息，清理之后，业务函数再被触发，则会因为读取不到该参数，而不会上报数据；
- 将根据 RequestId（ConnectionId）从对象存储删除，至此完成一次日志实时输出功能；
由于腾讯云的 API 网关限制，所以该功能每次最长只能执行 900s，900s 之后需要重新执行该程序。
API 网关涉及到的三个函数：
- 注册函数：主要用来完成数据存储和函数信息修改等操作，是用户建立链接时触发的函数；
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# -*- coding: utf8 -*- import json, osfrom qcloud_cos_v5 import CosConfigfrom qcloud_cos_v5 import CosS3Clientfrom tencentcloud.common import credentialfrom tencentcloud.scf.v20180416 import scf_client, models def setFunction2Bucket(name, namespace, secretId, secretKey, token, connid): region = os.environ.get("bucket_region") config = CosConfig(Region=region, SecretId=secretId, SecretKey=secretKey, Token=token) client = CosS3Client(config) response = client.put_object( Bucket=os.environ.get("bucket"), Body=json.dumps({ "region": region, "namespace": namespace, "function": name }).encode("utf-8"), Key=connid, EnableMD5=False ) return response def setFunctionConfigure(name, namespace, region, secreetId, secretKey, token, connid, transurl): try: environmentVariablesList = [ { "Key": "real_time_log_id", "Value": connid }, { "Key": "real_time_log_url", "Value": transurl }, { "Key": "real_time_log", "Value": "open" } ] cred = credential.Credential(secreetId, secretKey, token=token) client = scf_client.ScfClient(cred, region) req = models.GetFunctionRequest() req.from_json_string(json.dumps({"FunctionName": name, "Namespace": namespace, "ShowCode": "FALSE"})) resp = client.GetFunction(req) environmentVariables = json.loads(resp.to_json_string())["Environment"]["Variables"] for eveVariables in environmentVariables: if eveVariables["Key"] == "real_time_log_id" or eveVariables["Key"] == "real_time_log_url" or eveVariables["Key"] == "real_time_log": continue environmentVariablesList.append(eveVariables) req = models.UpdateFunctionConfigurationRequest() req.from_json_string(json.dumps({"FunctionName": name, "Environment": { "Variables": environmentVariablesList }, "Namespace": namespace})) client.UpdateFunctionConfiguration(req) setFunction2Bucket(name, namespace, secreetId, secretKey, token, connid) return True except Exception as e: print(e) return False def main_handler(event, context): print("event is: ", event) connectionID = event['websocket']['secConnectionID'] if not setFunctionConfigure( event['queryString']['name'], event['queryString']['namespace'], event['queryString']['region'], os.environ.get("TENCENTCLOUD_SECRETID"), os.environ.get("TENCENTCLOUD_SECRETKEY"), os.environ.get("TENCENTCLOUD_SESSIONTOKEN"), connectionID, os.environ.get("url") ): return False if 'requestContext' not in event.keys(): return {"errNo": 101, "errMsg": "not found request context"} if 'websocket' not in event.keys(): return {"errNo": 102, "errMsg": "not found web socket"} retmsg = {} retmsg['errNo'] = 0 retmsg['errMsg'] = "ok" retmsg['websocket'] = { "action": "connecting", "secConnectionID": connectionID } if "secWebSocketProtocol" in event['websocket'].keys(): retmsg['websocket']['secWebSocketProtocol'] = event['websocket']['secWebSocketProtocol'] if "secWebSocketExtensions" in event['websocket'].keys(): ext = event['websocket']['secWebSocketExtensions'] retext = [] exts = ext.split(";") print(exts) for e in exts: e = e.strip(" ") if e == "permessage-deflate": pass if e == "client_max_window_bits": pass retmsg['websocket']['secWebSocketExtensions'] = ";".join(retext) print("connecting: connection id:%s" % event['websocket']['secConnectionID']) return retmsg - 上报函数：用户开启实时日志成功之后，业务函数上报数据。
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# -*- coding: utf8 -*-import osimport jsonimport requests def main_handler(event, context): try: print("event is: ", event) body = json.loads(event["body"]) url = os.environ.get("url") retmsg = {} retmsg['websocket'] = {} retmsg['websocket']['action'] = "data send" retmsg['websocket']['secConnectionID'] = body["coid"] retmsg['websocket']['dataType'] = 'text' retmsg['websocket']['data'] = body["data"] print(retmsg) requests.post(url, json=retmsg) return True except Exception as e: return False - 清理函数：客户端关闭链接时触发的函数，部分操作是注册函数的逆操作。
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# -*- coding: utf8 -*- import json, osimport requestsfrom qcloud_cos_v5 import CosConfigfrom qcloud_cos_v5 import CosS3Clientfrom tencentcloud.common import credentialfrom tencentcloud.scf.v20180416 import scf_client, models def setFunctionConfigure(name, namespace, region, secreetId, secretKey, token): try: environmentVariablesList = [{ "Key": "real_time_log", "Value": "close" }] cred = credential.Credential(secreetId, secretKey, token=token) client = scf_client.ScfClient(cred, region) req = models.GetFunctionRequest() params = json.dumps({"FunctionName": name, "Namespace": namespace, "ShowCode": "FALSE"}) req.from_json_string(params) resp = client.GetFunction(req) environmentVariables = json.loads(resp.to_json_string())["Environment"]["Variables"] for eveVariables in environmentVariables: if eveVariables["Key"] == "real_time_log_id" or eveVariables["Key"] == "real_time_log_url" or eveVariables["Key"] == "real_time_log": continue environmentVariablesList.append(eveVariables) print(environmentVariablesList) req = models.UpdateFunctionConfigurationRequest() params = json.dumps({"FunctionName": name, "Environment": { "Variables": environmentVariablesList }, "Namespace": namespace}) req.from_json_string(params) resp = client.UpdateFunctionConfiguration(req) print(resp.to_json_string()) return True except Exception as e: print(e) return False def main_handler(event, context): print("event is: ", event) connectionID = event['websocket']['secConnectionID'] region = os.environ.get("bucket_region") secreetId = os.environ.get("TENCENTCLOUD_SECRETID") secretKey = os.environ.get("TENCENTCLOUD_SECRETKEY") token = os.environ.get("TENCENTCLOUD_SESSIONTOKEN") config = CosConfig(Region=region, SecretId=secreetId, SecretKey=secretKey, Token=token) client = CosS3Client(config) response = client.get_object( Bucket=os.environ.get("bucket"), Key=connectionID, ) response['Body'].get_stream_to_file('/tmp/connid.json') with open('/tmp/connid.json') as f: data = json.loads(f.read()) if not setFunctionConfigure( data["function"], data["namespace"], data["region"], secreetId, secretKey, token, ): return False retmsg = {} retmsg['websocket'] = {} retmsg['websocket']['action'] = "closing" retmsg['websocket']['secConnectionID'] = connectionID requests.post(os.environ.get("url"), json=retmsg) return retmsg 业务函数上报数据的逻辑，实际上就是修改常见组件的日志方法，以 Python 为例，例如重写print()方法以及logging组件：
重写print()：
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# -*- coding: utf8 -*- import osimport sysimport jsonimport urllib.parseimport urllib.request def print(*args): url = os.environ.get("real_time_log_url") cid = os.environ.get("real_time_log_id") if url and cid and os.environ.get("real_time_log_id", None): try: retmsg = { "coid": cid, "data": " ".join([str(eveObject) for eveObject in args]) } urllib.request.urlopen( urllib.request.Request( url=url, data=json.dumps(retmsg).encode("utf-8") ) ) except Exception as e: sys.stdout.write("Debug Error:" + str(e)) sys.stdout.write("aaa"+ " ".join([str(eveObject) for eveObject in args]) + "\n")对logging进行额外的处理，将文件中的log/info…等接口增加上报逻辑，例如：
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def warning(msg, *args, **kwargs): """ Log a message with severity 'WARNING' on the root logger. If the logger has no handlers, call basicConfig() to add a console handler with a pre-defined format. """ realTimeLogs("WARNING %s %s"%(str(msg), " ".join([str(eveObject) for eveObject in args]))) if len(root.handlers) == 0: basicConfig() root.warning(msg, *args, **kwargs)上报逻辑：
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def realTimeLogs(data): url = os.environ.get("real_time_log_url") cid = os.environ.get("real_time_log_id") if url and cid and os.environ.get("real_time_log_id", None): try: retmsg = { "coid": cid, "data": data } urllib.request.urlopen( urllib.request.Request( url=url, data=json.dumps(retmsg).encode("utf-8") ) ) except Exception as e: sys.stdout.write("Debug Error:" + str(e))封装成工具
- 将重写部分封装成客户端工具
- 将线上函数部分封装成 Component
封装成工具后的整体使用流程：
组件的安装与配置
- 安装scflog：
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npm install scflog- 部署实时日志组件，新建项目，并且建立serverless.yaml，内容：
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PythonLogs: component: '@gosls/tencent-pythonlogs' inputs: region: ap-guangzhou通过sls --debug部署：
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DEBUG ─ Setting tags for function PythonRealTimeLogs_CleanupDEBUG ─ Creating trigger for function PythonRealTimeLogs_CleanupDEBUG ─ Deployed function PythonRealTimeLogs_Cleanup successful PythonLogs: websocket: ws://service-laabz6zm-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/test/python_real_time_logs 26s ? PythonLogs ? done 配置组件：
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scflog set -w ws://service-laabz6zm-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/test/python_real_time_logs配置成功输出：
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DFOUNDERLIU-MB0:~ dfounderliu$ scflog set -w ws://service-laabz6zm-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/test/python_real_time_logs设置成功 websocket: ws://service-laabz6zm-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/test/python_real_time_logs region: ap-guangzhou namespace: default函数的初始化与部署
在项目中使用该组件的方法很简单。
- 创建一个文件夹，并进入
mkdir scflogs && cd scflogs
- 初始化项目
scflog init -l python
- 创建index.py文件以及serverless.yaml文件：
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vim index.py内容是：
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from logs import *import timeimport logging def main_handler(event, context): print("event is: ", event) time.sleep(1) logging.debug("this is debug_msg") time.sleep(1) logging.info("this is info_msg") time.sleep(1) logging.warning("this is warning_msg") time.sleep(1) logging.error("this is error_msg") time.sleep(1) logging.critical("this is critical_msg") time.sleep(1) print("context is: ", event) return "hello world" 复制代码
vim serverless.yaml内容是：
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Hello_World: component: "@serverless/tencent-scf" inputs: name: Hello_World codeUri: ./ handler: index.main_handler runtime: Python3.6 region: ap-guangzhou description: My Serverless Function memorySize: 64 timeout: 20 exclude: - .gitignore - .git/** - node_modules/** - .serverless - .env events: - apigw: name: serverless parameters: protocols: - http serviceName: serverless description: the serverless service environment: release endpoints: - path: /test method: ANY 通过sls --debug部署：
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DEBUG ─ Deployed function Hello_World successful Hello_World: Name: Hello_World Runtime: Python3.6 Handler: index.main_handler MemorySize: 64 Timeout: 20 Region: ap-guangzhou Namespace: default Description: My Serverless Function APIGateway: - serverless - http://service-89bjzrye-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/release 30s ? Hello_World ? done 实时日志功能的测试
配置 APIGW 的触发器，地址是上面输出的地址 + endpoints 中的 path：
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http://service-89bjzrye-1256773370.gz.apigw.tencentcs.com/release/test打开实时日志：
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scflog logs -n Hello_World -r ap-guangzhou提醒实时日志开启成功：
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DFOUNDERLIU-MB0:~ dfounderliu$ scflog logs -n Hello_World -r ap-guangzhou实时日志开启 ... 用浏览器通过刚才函数部署完成返回的地址触发函数：
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实时日志开启 ... [2020-03-04 16:36:08] : ......}[2020-03-04 16:36:09] : DEBUG debug_msg [2020-03-04 16:36:10] : INFO info_msg [2020-03-04 16:36:11] : WARNING warning_msg [2020-03-04 16:36:14] : ERROR error_msg [2020-03-04 16:36:14] : CRITICAL critical_msg [2020-03-04 16:36:16] : context is: .......}.......至此，实现实时日志功能。
总结
Serverless 架构虽然拥有很多优势，但是同时也有劣势，没有什么事情是完美的，Serverless 架构也是如此。在 Serverless 架构下，日志的实时性确实是一个问题，这个问题不仅仅是我们可能要等十几秒才能看到日志，而且会影响开发效率、维护效率以及问题定位效率，但是我们可以通过自身来实现这样的功能，通过 API 网关的 Websocket 能力，通过云函数的与 API 网关的结合，构建一个实时日志的系统。
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