创新推出 | Serverless 场景事发问题利器：函数实例命令行操作

e, instanceID, command,

).WithStdin(true)

.WithStdout(true)

.WithStderr(true)

.WithTTY(true)

.WithIdleTimeout(120)

.OnStdout(

func(data []byte) { fmt.Printf("STDOUT: %s", data) },

).OnStderr(

func(data []byte) { fmt.Printf("STDERR: %s", data) },

if err != nil {

fmt.Printf("%v", err)

}

if err := execConn.WriteStdin([]byte("ls")); err != nil {

fmt.Println("Write Stdin error", err)

}

适用故事情节

清查两条路线上原因

在一些日常的故事情节下，示唯脚本语种操纵就会造成了更为符合标准Gmail穿衣、更为高效以后捷的清查原因作法。

Gmail小王是 Serverless 桃子Gmail，读完一个处理程序侦察到变量算成后，推断成变量当中设为的注册表不生效，如果排一步清查，则须要修改代码，打印机摘要，前哨，查看摘要，常用这样繁复的清查作法。现在引导示唯脚本语种操纵，小王可以直接指示：s exec {instance_id} ENV，以后能一步定位原因。

示唯脚本语种操纵提供者了以后捷的暂定领略，能帮助Gmail解决复杂故事情节下的应用于原因。一些可能下，Gmail仍然未能通过变量摘要、控管衡量来就其定位原因，须要引导比如 coredump 、tcpdump、jmap 等机器顺利完成透彻清查。

比如，Gmail兜推断成自己的两条路线上处理程序最近就会成现一些变量错误，报错细节都是连接远程某公共服务受罚。兜怀疑是变量示唯与可制订公共服务的网络元信息不稳定，想带入示唯结构上，透彻调查统计分析下示唯与可制订公共服务的网络可能。他可以按照这样的方法顺利完成：

暂定排示唯结构上后，先配置 tcpdump 机器，须要制订 apt-get update 和 apt-get install tcpdump 两条指示：

配置完毕后，制订 tcpdump 指示，对可制订公共服务 IP 的劝说顺利完成抓包，并将抓包结果保存在 tcpdump.cap 档案当中：

抓包完毕，引导 OSS 脚本语种机器 ossutil64 ，将 tcpdump.cap 档案上传到自己的 OSS ，然后下载到本地引导统计分析机器 wireshark 可以顺利完成统计分析。

处理程序性能指标简化

很多时候，微软须要通过各种 profiling 机器来统计分析性能指标、教育资源常用等原因。比如应用于示唯 CPU、内存等教育资源常用不符合标准预计；应用于性能指标低于预计，通过 profiling 机器找到瓶颈等等。通过示唯脚本语种操纵，微软并能方以后的运营语种、基本提供者的各种 profiling 机器，简化处理程序性能指标和教育资源常用。

以运营在变量算成上的考克斯自主成行为唯，其千分之 TPS 就会达到数十万高至，作为即时在两条路线应用于，公共服务能放弃的劝说提早在几十毫秒高至。毕竟成本舆论压力，在上两条路线前他们期望压测成单示唯最高能负荷的 TPS 和近似于的函数调用提早，以此评估须要的示唯数量。

但是考克斯在压测当中推断成单示唯的最低/长尾延时不符合标准预计，当单示唯 TPS 达到 300 TPS 的时候，劝说提早就会直两条路线上升。他们想断定，是否是自己的应用于处理程序哪里存在性能指标瓶颈，或者是变量算成运营时的性能指标存在原因？引导示唯脚本语种操纵，他们可以暂定排示唯结构上，通过 profiling 透彻统计分析后推断成了性能指标原因，再一简化了处理程序性能指标达到了上两条路线标准。

下面以 custom runtime 为唯：demo 示唯处理程序常用 golang 编写并侦察到变量算成上：

暂定带入示唯后，下载 golang FreeBSD ：

并解压配置 go :

制订 go tool pprof 指示，并产生统计分析档案：/root/pprof/pprof.bootstrap.samples.cpu.001.pb.gz，

再一引导 OSS 脚本语种机器 ossutil64， 运营 ./ossutil64 cp 指示，将统计分析档案上传到自己的 OSS Bukcet 当中 ，以后可以下载到Gmail本地顺利完成所建模统计分析。

总结

示唯脚本语种机制的推成希望能抑制Gmail常用 Serverless 的“再一一公里”，直接将普通人的变量运营周边环境塑造成给Gmail，此后 Serverless 将才会是一个“特别之处”，Gmail可以愈发重用和相反 Serverless 应用于软件来扩张更为多的其业务故事情节和覆盖面。

作者简介：丛霄，阿里容变量算成技术开发工程公司，专注于容原生 Serverless、分布式系统耐用性等领域。

本文为阿里容原创细节，未经无需不得转载。

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