解密函数计算异步任务能力之「任务的状态及生命周期管理」

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 在函数的执行层面,函数计算也提供了任务的生命周期管理概念,用户可以根据需求决定当系统对任务实例进行初始化、回收等一系列动作时的执行逻辑,实现完整的运行时生命周期管理。本文将分别对任务运行状态及运行时管理这两个方面的内容进行介绍。

作者:渐意

前言


任务系统中有一类很重要的概念,即任务的状态。其本质是对任务的生命周期管理。细分的状态有助于在使用时能够更清楚的了解系统发生了什么内容,便于针对性的根据业务情况进行操作。函数计算 Serverless Task 提供了多种可查询的状态,并提供了各状态间转移的时间点。在函数的执行层面,函数计算也提供了任务的生命周期管理概念,用户可以根据需求决定当系统对任务实例进行初始化、回收等一系列动作时的执行逻辑,实现完整的运行时生命周期管理。本文将分别对任务运行状态及运行时管理这两个方面的内容进行介绍。


任务的状态及生命周期的管理


任务的状态管理


1.png


当用户提交任务并收到提交成功的返回后,任务便已经进入系统对其生命周期的管理流程中。一个任务的状态变更由内部的一个状态机负责管理,并对外透出状态支持实时查询。整个状态转换图如下所示:


2.png

图 1


  1. 用户触发一次任务后,任务入队,变更为 Enqueued 状态,并返回触发成功;
  2. 任务在函数计算后端服务中出队,任务变为 Dequeued 状态;
  3. 后端会检查任务配置。如果
  1. 配置了异步消息有效期功能,并且该消息出队时间与入队时间之差已超过有效期,则任务被丢弃,变更为 Expired 状态。任务终止;
  2. 任务对应的函数已被删除,或创建实例出现错误,则丢弃消息,任务变更为 Invalid 状态;
  1. 检查后任务正式进入 Running 状态。此时任务已触发实际的执行;
  2. 任务执行完成后,根据返回会变更为以下几个状态:
  1. Retrying:用户配置了重试次数(默认为 3),且任务执行失败,这时会进入重试中状态,之后会变更为 Running 状态;
  2. Failed:任务执行失败,且超过了重试次数。此时会将任务状态改为 Failed;
  3. Succeeded:任务执行成功。
  1. 如果在整个状态流转过程用户触发 Cancel,则任务会先变更为 Stopping 状态,并尝试停止任务执行。当任务停止执行成功后,任务进入 Stopped 状态。


任务运行时管理及生命周期


当任务状态进入 Running 后,任务的实际执行便已交给函数计算的运行时。在安全性方面,函数计算会按照 VM 对不同账号进行隔离,同一个账号下的函数可能运行于同一个 VM 中。VM 内有一个负责管理容器的客户端,来实际触发函数的执行,并收集执行结果。


用户的运行实例有几个不同的状态:


3.png

图 2


函数计算对上述所有实例状态变化的过程均提供接口,支持用户侧配置相应的逻辑。


  1. 创建完成 -> 执行请求阶段:支持 Initializer 功能,支持初始化实例操作。用户可以配置诸如全局变量、连接池初始化等相关操作;
  2. 执行中 -> 执行完成后 Pause 实例:支持 PreFreeze 接口,支持在函数 Pause 实例前执行用户侧的自定义逻辑;
  3. 执行中 -> 外部 cancel:函数计算会强制 Restart 用户实例,在 Restart 前支持 PreStop 接口。用户可以配置优雅停止的相关逻辑,以便支持 Cancel 时的自定义行为;
  4. 完成后 Pause -> 销毁实例:当一段时间没有请求后,函数计算将销毁实例。此时会调用 PreStop 接口,用户可以配置销毁容器的行为(如关闭连接池等)。


4.png

图 3


任务的停止操作


目前阶段函数计算支持了停止单一任务的操作。当用户操作停止时,支持配置 PreStop 接口,在停止前进行一系列的资源回收工作。停止操作用户可以使用 SDK 或控制台来进行调用。以 Go 语言为例,停止一次执行的伪代码如下所示:


import fc "github.com/aliyun/fc-go-sdk"
func CancelJob() {
    stopInput := fc.NewStopStatefulAsyncInvocationInput("ServiceName", "FunctionName", "TaskUUID")
    output, err := fcClient.StopStatefulAsyncInvocation(stopInput)
    ...
}


总结


Serverless Task 提供了每个任务的状态细节,并会对这些细节进行实时的持久化。用户可以根据需要对这些状态信息进行实时的查询,并根据执行及业务情况进行相应的操作。在任务的运行阶段,函数计算提供了所有实例状态转移过程中的相关接口,支持用户自定义任务执行前后的逻辑。结合 PreStop 功能及 Cancel 停止任务功能,用户可以方便的实现任务的优雅操作。


往期回顾

函数计算异步任务能力介绍 - 任务触发去重


点击此处,查看更多函数计算相关内容!


相关实践学习
基于函数计算一键部署掌上游戏机
本场景介绍如何使用阿里云计算服务命令快速搭建一个掌上游戏机。
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
相关文章
|
3月前
|
监控 Serverless
在函数计算中,如果你设置了每40分钟运行一次任务
【1月更文挑战第23天】【1月更文挑战第111篇】在函数计算中,如果你设置了每40分钟运行一次任务
40 9
|
1月前
|
消息中间件 编解码 运维
阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析,函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL,函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
175296 348
|
3月前
|
Serverless
云效流水线部署函数计算任务时出现了错误
【1月更文挑战第18天】【1月更文挑战第90篇】云效流水线部署函数计算任务时出现了错误
41 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 安全
阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台
阿里云 ACK One Serverless Argo 助力深势科技构建高效任务平台
101173 8
|
9月前
|
Cloud Native 安全 Serverless
“实”力Hackathon大赛赛道二:Serverless性能优化挑战赛 赛题任务提交说明
“实”力Hackathon大赛赛道二:Serverless性能优化挑战赛 赛题任务提交说明
1177 2
|
Serverless 容器
Serverless架构——Faas——函数生命周期
Serverless架构——Faas——函数生命周期自制脑图, 介绍了冷启动,热启动,整个函数的运行过程可以分为四个阶段,
136 0
Serverless架构——Faas——函数生命周期
|
存储 资源调度 运维
基于 MQ 的分布式 Serverless 多租任务处理系统架构演进
构建一个面向多租场景的 Serverless 异步任务处理系统面临多租隔离、资源需求多样化、任务管理等多种挑战该如何解决?快来查收这份异步任务系统构建实战一起学习吧!
205 0
基于 MQ 的分布式 Serverless 多租任务处理系统架构演进
|
消息中间件 存储 机器学习/深度学习
如何使用 Serverless 框架运行时来管理函数生命周期
本文详细介绍了函数生命周期及如何使用 Serverless 框架 / 运行时来管理函数生命周期。
399 0
|
消息中间件 编解码 运维
阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用
数据处理、机器学习训练、数据统计分析是最为常见的一类离线任务。这类任务往往都是经过了一系列的预处理后,由上游统一发送到任务平台进行批量训练及分析。在处理语言方面,Python 由于其所提供的丰富的数据处理库,成为了数据领域最为常用的语言之一。函数计算原生支持 Python runtime,并支持快捷的引入第三方库,使得使用函数计算异步任务进行处理变得极为方便。
阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用
|
存储 消息中间件 监控
详解异步任务 | 看 Serverless Task 如何解决任务调度&可观测性中的问题
本篇我们将会进一步走进函数计算异步任务,介绍异步任务的调度方案以及系统在可观测性方面所支持的各项功能。