函数计算产品使用问题之“低频介质型”适用哪些场景

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简介: 函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。

问题一:函数计算FC的NAS储存中,低频介质型什么时候用到?

函数计算FC的NAS储存中,低频介质型什么时候用到?



参考答案:

“低频介质型”何时使用,它通常适用于以下场景:

数据备份和归档:对访问频率低但需要长期保存的数据,如历史记录、合规性存档。

大量媒体资料存储:如不常编辑的历史图像、视频资料库。

成本敏感的大型数据集:对于需要存储但不经常访问的大规模数据,选择低频存储可以显著降低成本。



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问题二:函数计算实际测试中发现,即使我返回错误码他也会被ack,怎么回事?

函数计算实际测试中发现,即使我返回错误码他也会被ack,怎么回事?



参考答案:

在阿里云函数计算(FC)中,如果你发现即使函数执行出错返回错误码,消息仍然被确认(ACK),这可能是因为FC对于消息处理的机制与你预期有所不同。FC主要通过HTTP状态码来判断函数执行的成功与否,而不是依赖于你自定义的错误码。当函数被调用并执行,无论其内部逻辑如何,只要HTTP响应状态码是2xx系列,FC就会认为该消息已经被成功处理,从而不会进行重试。

针对你提到的情况,这里有几个建议和解释:

确保错误处理逻辑正确:在你的自定义运行时函数中,当遇到错误时,应该确保函数能够正确地返回一个非2xx的状态码,比如500 Internal Server Error,这样FC会认为函数执行失败并根据配置进行重试。

利用异常捕获:在函数代码中,合理使用异常捕获机制(如try-catch),确保任何未被捕获的异常都能被适当地转换为非成功的HTTP响应状态码返回给FC。

日志与监控:即便消息被ACK,你也应该通过查看函数的日志来确定实际的执行情况和错误原因。错误信息和堆栈跟踪会在日志中体现,帮助你定位问题。

死信队列与重试策略:确保你的FC服务配置了合理的重试策略和死信队列。如果函数多次尝试处理消息仍失败,消息会被转移到死信队列,你可以进一步处理这些未能成功处理的消息。

函数计算文档:根据[参考信息],FC提供了丰富的可观测性工具,如日志查询、指标监控等,利用这些工具可以帮助你更好地理解和排查函数执行过程中的问题。

如果在实际操作中,你的函数确实返回了非2xx状态码但消息依然被ACK,这可能是一个异常情况,建议检查FC控制台的函数日志和监控信息,或者联系阿里云技术支持寻求帮助,以确定是否有其他配置问题或系统级异常。



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问题三:消息队列如果不允许自己ack的话,怎么保证数据都被处理了?

消息队列如果不允许自己ack的话,怎么保证数据都被处理了?



参考答案:

在阿里云函数计算(FC)中,当使用消息队列作为触发器时,例如MNS、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等,确保消息被可靠处理的机制主要是依赖于函数计算内置的重试策略和死信队列机制。

重试策略:当函数执行因为函数计算系统异常(如5xx错误)或请求被限流(429错误)而失败时,会触发重试策略。默认采用指数衰减重试,最多重试176次,重试间隔从1秒逐渐增加至最大512秒,总共重试时间可达24小时。这大大增加了消息被成功处理的机会。

死信队列:如果开启了允许容错,那么在请求失败并且重试次数耗尽后,消息不会被丢弃,而是根据配置被发送到死信队列中。死信队列可以是MNS、RocketMQ、Kafka或EventBridge等服务,这样您就有机会进一步处理未能成功消费的消息,比如通过另一个函数或人工干预来检查和重新处理。

消息确认机制:尽管您提到消息队列可能不允许直接在函数中手动ACK(确认),函数计算通过系统级的机制确保消息被至少尝试处理。一旦函数被成功调用并且执行逻辑开始,通常认为消息已经被接收并开始处理。如果需要更细粒度的控制,可以在函数内部实现逻辑来记录处理状态,并利用消息队列的特性(如RocketMQ的Check and Die模式)来实现幂等处理,确保消息要么被正确处理,要么被识别为已处理过而避免重复。

综上所述,通过函数计算的重试策略、死信队列配置以及函数内部的幂等处理逻辑,可以有效保证消息数据得到处理,即使在初次处理失败的情况下也能确保最终一致性。



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问题四:函数计算是不是还会出现在超时时间的最后那么几毫秒里面,还没有处理完的任务被强制停止的事情?

在custom runtime里面,即使设置很长的超时时间,函数计算是不是还会出现在超时时间的最后那么几毫秒里面,还没有处理完的任务被强制停止的事情?



参考答案:

在阿里云函数计算(FC)的自定义运行时(Custom Runtime)中,您设置的函数超时时间确实代表了函数执行的最大允许时间。如果在规定的超时时间内函数没有完成其任务并返回结果,系统会强制停止该函数的执行。这意味着,即便您设置了较长的超时时间,如果函数执行到了这个时间限制而尚未完成,确实存在任务被强制终止的风险,哪怕是在超时的最后几毫秒也不例外。

特别需要注意的是,对于WebSocket场景,虽然连接可能长时间保持,但如果单次执行超出了设定的超时时间,该次连接对应的处理逻辑也会被中断。因此,如果您的业务逻辑中包含可能运行时间较长的任务,建议您设计函数以适应这种超时机制,比如将长任务分解为多次短任务,或者利用消息队列等机制来异步处理,确保单次执行能够在超时限制内完成。此外,也可以考虑结合使用定时触发器等策略来维护需要长时间活跃的服务状态,以避免因超时导致的连接中断。



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问题五:在custom runtime里面,函数计算的超时时间指的是没有访问流量之后n秒吗?

在custom runtime里面,函数计算的超时时间指的是没有访问流量之后n秒吗?



参考答案:

在阿里云函数计算(FC)中,您配置的函数超时时间指的是从函数被调用开始执行到执行结束的最大允许时间,而不是指函数没有访问流量之后的空闲时间。这意味着,一旦函数被触发并开始执行,它就必须在这个时间内完成所有任务并返回结果,否则函数会被系统终止。这个超时时间的设定是为了防止函数长时间占用资源,影响系统稳定性和成本。如果您需要执行长时间的任务,可以考虑将任务拆分或使用其他策略,比如配合阿里云的Serverless工作流来管理长时间运行的任务流程。



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