概述

一般的编程语言都有自身的运行时，运行时的主要职责是可以让代码和机器交互，进而实现业务逻辑
函数计算运行时
- 能够让函数在机器或者容器中执行起来，实现业务逻辑的执行环境
- 通常由特定语言构建的框架构成
函数计算运行时依赖于语言运行时
函数计算运行时的本质：让函数在容器中执行起来的代码框架

在函数实例初始化时，函数计算运行时一般会由一个初始化进程加载起来
然后函数计算运行时就可以准备接收请求
当请求到达后，业务代码会被对应的语言运行时中加载进来处理请求

Runtime 是一个特定语言环境下的服务框架环境

该服务将以一个进程的形态运行在用户容器中，并与用户代码相关联
该服务启动后，会一直等待请求的到来，一旦请求到达后，Runtime 会关联业务代码去执行（并发）

原理

语言类型

编译型语言

C/C++/Go，在编译时将所有用到的静态依赖、源码一起打包，编译完后可以直接运行
Java，经过编译产生的字节码需要 JVM 再次将其转换为机器码，同时具有编译型和解释型的特性
- 通常需要将所有依赖包打包成一个 jar 包或者 war 包，符合编译型语言的风格
在开发函数时，需要强依赖平台提供的包
- 需要将业务代码和运行时生成一个完整的二进制文件、jar 包或者 war 包

解释型语言

Python/Node.js，只需要通过解释器执行，可以做到业务代码与依赖分离

Go Runtime

对于编译型语言，用户代码需要与运行时一起编译，云厂商一般会将编译型语言的运行时开源

获取请求

FaaS 平台提前将 RUNTIME_API 写到环境变量里
Runtime 会通过初始化客户端对象 runtimeAPIClient，从该接口中获得到请求

关联 UserHandler

UserHandler 在 Go Runtime 中
- 是通过反射机制获取的，并将 UserHandler 封装到一个统一格式的结构体 Handler 中
再将 Handler 作为 Function 结构体类型的一个属性进行赋值

调用 UserHandler

在获取请求和 UserHandler 后，可以使用上一步创建的 Function 对象去执行请求

Python Runtime

运行时作为一个容器进程，不断地等待请求的到来，其生命周期和函数容器实例是保持一致的

root@s-62c8e50b-80f87072536d411b8914:/code# ps -ef
UID        PID  PPID  C STIME TTY          TIME CMD
user100+     1     0  0 02:16 pts/0    00:00:00 /var/fc/runtime/rloader
user100+     4     1  0 02:31 pts/0    00:00:00 /var/fc/lang/python3/bin/python3 -W ignore /var/fc/runtime/python3/bootstrap.py
root         6     0  0 02:31 ?        00:00:00 /bin/sh -c cd /code > /dev/null 2>&1 && COLUMNS=167; export COLUMNS; LINES=27; export LINES; TERM=xterm-256color; expor
root         7     6  0 02:31 ?        00:00:00 /bin/sh -c cd /code > /dev/null 2>&1 && COLUMNS=167; export COLUMNS; LINES=27; export LINES; TERM=xterm-256color; expor
root         8     7  0 02:31 ?        00:00:00 /usr/bin/script -q -c /bin/bash /dev/null
root         9     8  0 02:31 pts/0    00:00:00 sh -c /bin/bash
root        10     9  0 02:31 pts/0    00:00:00 /bin/bash

1 号进程为函数实例启动的初始进程
4 号进程是通过 1 号进程 Fork 出来的，即 Python Runtime
bootstrap.py 为 Python Runtime 的入口

核心流程

def main():
    ......
    try:
        _init_log() # 日志初始化
        ...
        _set_global_concurrent_params() # 设置全局并发参数
        fc_api_addr = os.environ['FC_RUNTIME_API']
        fc_runtime_client = FcRuntimeClient(fc_api_addr) # 创建runtime client
        _sanitize_envs()
    except Exception as e:
        ...
        return
    # 等待请求
    ....
    while True:
        try:
            if global_concurrent_limit == 1:
                request = fc_runtime_client.wait_for_invocation()
            else:
                request = fc_runtime_client.wait_for_invocation_unblock()
            ...
            handler = FCHandler(request, fc_runtime_client) # 获取函数入口函数
            if global_concurrent_limit == 1:
                handler.handle_request() # 执行业务逻辑
            else:
                # 如果是多并发执行，则通过线程启动执行任务
                from threading import Thread
                Thread(target=handler.handle_request).start()
        except Exception as e:
             ...