一、Serverless 的「无状态」与数据持久化的「矛盾」#

1. FaaS 函数的「无状态」特性#

• 核心：Serverless 函数每次执行都是独立的，不会保留上次执行的状态。

• 优点：易于弹性伸缩和故障恢复。

• 缺点：无法存储持久化数据。

2. 数据持久化的「刚需」#

• 任何一个有用的应用都需要存储数据，如用户信息、业务订单、文件、图片。

• Serverless 的「无状态」特性，决定了它必须依赖外部的持久化存储来管理数据。

二、Serverless 的「数据之道」：云端数据库与存储的「智慧选择」#

在 Serverless 架构下，选择合适的云端数据库和存储方案，是构建高效数据层的关键。

1. 对象存储（Object Storage）：文件和非结构化数据的「无限仓库」#

• 核心：以对象的形式存储非结构化数据，如图片、视频、文档、日志文件。

• 典型产品：AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、阿里云 OSS。

• Serverless 集成：

  • 事件源：文件上传/删除事件可以触发 FaaS 函数执行（如图片上传触发函数进行压缩、视频上传触发函数进行转码）。

  • 文件读写：FaaS 函数可以直接读写对象存储中的文件。

• 优势：成本低廉、无限扩容、高可用、高可靠、事件触发。

• 适用场景：用户生成内容（UGC）、备份、日志存储、大数据湖。

• 比喻：云端的「文件柜」：

  对象存储就像云端的「文件柜」，用来存放各种文件和非结构化数据。

2. NoSQL 数据库：高并发与弹性的「数据引擎」#

• 核心：非关系型数据库，擅长处理大量非结构化或半结构化数据，具备高并发读写、低延迟、弹性伸缩的特点。

• 典型产品：AWS DynamoDB、Azure Cosmos DB、MongoDB Atlas、Cassandra。

• Serverless 集成：

  • 事件源：NoSQL 数据库的数据变更事件可以触发 FaaS 函数执行（如 DynamoDB Streams、Cosmos DB Change Feed）。

  • 数据读写：FaaS 函数可以直接读写 NoSQL 数据库。

• 优势：弹性伸缩、高性能、按需付费（部分产品），与 FaaS 的弹性特性高度匹配。

• 适用场景：用户会话、排行榜、物联网设备数据、实时分析、用户画像。

• 比喻：云端的「高速缓存」：

  NoSQL 数据库就像云端的「高速缓存」，能快速处理大量数据请求。

3. 关系型数据库（Relational Database）：结构化数据的「基石」#

• 核心：传统的 SQL 数据库，擅长处理结构化数据，保证 ACID 事务。

• 典型产品：AWS Aurora Serverless、Azure SQL Database Serverless、PostgreSQL、MySQL。

• Serverless 集成：

  • Serverless 版本：部分云厂商提供了 Serverless 版本关系型数据库，按需付费，自动扩缩容。

  • 连接池：FaaS 函数需要通过连接池访问关系型数据库，管理数据库连接。

• 优势：数据结构清晰、事务完整性、强大的查询能力。

• 适用场景：财务数据、订单管理、用户信息、业务报表。

• 比喻：云端的「账本」：

  关系型数据库就像云端的「账本」，严谨记录每一笔业务交易。

4. 缓存（Cache）：提升性能的「加速器」#

• 核心：用于存储频繁访问的数据，减少对数据库的压力，提升响应速度。

• 典型产品：AWS ElastiCache (Redis/Memcached)、Azure Cache for Redis。

• Serverless 集成：FaaS 函数可以读写缓存，但需要注意缓存的生命周期和一致性。

• 优势：显著降低延迟，提升吞吐量。

• 适用场景：用户会话、排行榜、热点数据。

三、构建高效 Serverless 数据层的「智慧」#

1. 数据粒度与职责分离#

• 将数据存储与 FaaS 函数逻辑解耦，FaaS 函数只负责处理业务逻辑，数据存储由专门的数据库或存储服务负责。

2. 事件驱动的数据流#

• 利用数据库变更流、消息队列等事件源，驱动 FaaS 函数处理数据。

3. 成本与性能优化#

• 根据业务需求，选择最适合的存储方案，平衡成本、性能和数据一致性。

• 优化 FaaS 函数访问数据库的代码，如使用连接池、批量操作。

4. 监控与告警#

• 监控数据库的性能、容量、错误率，以及 FaaS 函数访问数据库的延迟。

四、后端 er 的 Serverless 数据之道实践#

1. 了解主流云端数据库与存储产品：S3、DynamoDB、Aurora Serverless 等。

2. 掌握事件驱动架构设计：学习如何将 Serverless 函数与各种数据事件源集成。

3. 无状态函数设计：确保 FaaS 函数本身是无状态的，所有持久化状态都存储在外部。

4. 数据访问优化：优化 FaaS 函数访问数据库的性能，如使用缓存、连接池。

5. 关注数据一致性：在分布式架构下，考虑最终一致性等数据一致性策略。

结语#

Serverless 的「数据之道」，是在其「无状态」的特性下，如何玩转云端数据库与存储，构建高效、可伸缩、成本优化的 Serverless 数据层。通过对象存储、NoSQL 数据库、关系型数据库和缓存的巧妙组合，后端工程师能够为 Serverless 应用提供强大的数据支撑。

这将是后端工程师在 AI 时代实现价值提升、成为 Serverless「架构师」和「数据专家」的关键一步。

正如《道德经》所言：「无为而无不为。」 后端工程师通过 Serverless 架构将数据存储和访问自动化，就能在业务创新和价值创造方面实现更大的「无不为」。