用于突发负载的 Kubernetes 与无服务器函数比较

突发负载对 API 密集型产品意味着什么

突发负载是指流量不稳定：短时间内出现大量请求，然后是长时间的静默，再出现新一轮突发。突发可能是正常负载的 10 倍或 100 倍，并且可以在几分钟内到来。

常见原因很简单也很真实：

• 营销邮件或广告活动发出
• 合作方应用在宕机后开始重试请求
• 现场活动（抢票、网络研讨会、产品发布）
• 一个定时任务一次性扇出大量工作
• 小 bug 触发循环或重复轮询

API 密集型产品比大多数产品更容易感知到突发，因为一次用户操作会变成很多小请求。一次页面加载可能触发多个 API 调用（认证检查、功能开关、搜索、推荐、审计日志）。当流量激增时，这些调用会快速堆积。如果哪怕一个依赖变慢，你会看到超时、重试，然后客户端的重试又带来更多流量。

一个具体例子：客户门户白天运行良好，但一次活动促销在五分钟内驱动成千上万用户登录。每次登录都会访问认证、资料和权限接口。如果认证服务暂停或扩缩慢，用户就会觉得“站点不可用”，即使只是其中一个部分在挣扎。

因此 Kubernetes 与无服务器函数的选择不是单一的“最佳”平台，而是在突发压力下显现的权衡。

快速回顾：Kubernetes 和无服务器的简单定义

当人们比较 Kubernetes 与无服务器函数时，实际上是在两种运行相同理念的方式之间做选择：一个需要在流量跳动时依然快速响应请求的 API。

Kubernetes（长驻运行的容器）

Kubernetes 以容器运行你的应用，这些容器通常是常驻的。容器在 Pod 中运行，Kubernetes 会在集群中维持期望数量的 Pod。

你通常会部署一个服务（你的 API）以及数据库代理、任务工作器或缓存等支持组件。当流量上升时，Kubernetes 可以通过自动扩缩添加更多 Pod；当流量下降时可以移除 Pod，但通常不会完全缩到零，除非你刻意这样设计。

Kubernetes 常作为托管服务运行（例如在 AWS、Azure 或 Google Cloud 上的托管 Kubernetes 集群）。你不需要管理物理服务器，但仍需做出并维护平台相关的决策。

无服务器函数（按请求运行的代码）

无服务器函数只在需要时运行你的代码。每个请求触发一次函数，平台会按需启动实例，流量停止后再缩回去。这就是经典的“scale to zero”模型。

大多数团队使用托管函数平台（如 AWS Lambda、Azure Functions 或 Google Cloud Functions）。你提供代码和配置，提供商负责运行时、扩缩和许多基础设施细节。

即便是托管服务，你仍需负责日常事务：部署、密钥管理、监控、日志、追踪，以及在限额（超时时间、内存、并发、配额）内运行。

成本比较：钱花在哪儿

成本很少只是“计算”这一项。对于 API 密集型产品，账单通常分散在计算、网络、存储、托管附加服务和维护系统所花的时间上。

重要的成本项包括：

• 计算：节点与保留容量（Kubernetes） vs 每次调用的时长与内存（无服务器）
• 网络：负载均衡、NAT、私有网络与数据出站（egress）
• 存储：数据库、缓存、对象存储、备份
• 托管服务：API 网关、队列、密钥管理、身份、调度器
• 运维时间：值班负担、升级、安全补丁、扩缩规则、事故恢复

一个有用的思路是“为空闲付费”与“按使用付费”。在 Kubernetes 中，你常常要为 24/7 的节点付费，即便夜间流量很少。无服务器则通常按代码运行时计费，当“缩到零”符合你的使用模式时，这会很划算。

举个简单例子：假设一个 API 在营销推送后 10 分钟内有 50 RPS，然后一天其余时间接近零。Kubernetes 可能需要保留足够的节点来应对峰值（或者接受较慢的自动扩缩），这样就可能为大部分时间空闲的服务器付费。无服务器在突发期间每次请求的单价可能更高，但你避免了静默时段的持续成本。

隐藏成本常常让团队吃惊。NAT 网关和负载均衡器即便在低请求时也会成为固定月费。日志、指标和追踪会随着请求量、重试和冗余中间件悄然膨胀。若函数调用第三方 API、流式传输文件或返回大 payload，数据出站费用也会迅速增长。

当拥有稳定基线且能通过合适规格的节点、预留实例和可预测流量提高利用率时，Kubernetes 可能更便宜。若请求很短、突发少且服务能在突发间真正缩到零，无服务器可能更划算。

一个实用建议：用真实的 API 行为估算成本，而不是仅看平均 RPS。把突发规模、载荷大小、重试次数以及你计划保留的可观测性数据量都算进来。

冷启动与延迟：用户真实感受

冷启动很简单：首个请求命中处于“休眠”状态的函数，平台需要唤醒并准备运行代码。这个首次调用会更慢，即便后续的 100 次调用都很快。

对 API 密集型产品来说，这体现在最重要的地方：p95 和 p99 的延迟。大多数用户会看到快速响应，但少数会体验到 2 到 10 秒的等待、超时或一直转圈的加载。那些慢请求也会触发客户端和网关的重试，进而在系统本已紧张时制造额外负载。

冷启动好坏取决于很多实际细节：

• 运行时和包体积：更重的运行时和大依赖加载更慢
• 网络设置：连接到私有网络通常增加启动时间
• 内存与 CPU 分配：更多资源能缩短启动时间，但会增加成本
• 启动期间的外部调用：获取密钥、建立数据库连接、初始化 SDK
• 并发模型：部分平台每实例只处理一个请求，突发时会产生更多冷启动

真实例子：手机应用在早上 9 点打开“最近订单”页面。如果函数隔夜处于空闲状态，第一个用户可能要等 6 秒，应用会重试，于是两个请求同时命中冷路径。用户会因此得出“这个应用很慢”的印象，尽管平均延迟看起来没问题。

常用的减轻办法通常是组合使用：保持少量常驻容量、将大函数拆成更小的函数以只启动必要部分、使用缓存以减少命中冷路径的请求。也有团队会定时发起“保温”请求，但这种做法脆弱且容易被视为在为一个权宜之计买单。

在 Kubernetes 与无服务器函数的讨论中，Kubernetes 常在可预测延迟上占优，因为 Pod 可以保持热态并放在服务后面。但它并非没有冷启动问题：如果你从零或极低基线扩容，新 Pod 同样需要拉镜像、启动并通过健康检查。不同之处在于 Kubernetes 的“冷”通常更受你控制，而无服务器的冷启动更难完全消除。

本地开发：常见痛点

对于 API 密集型产品，本地开发需要让流程变得枯燥（也就是可靠可预测）。你希望能运行 API、调用真实端点、端到端调试一个请求、准备测试数据并运行自动化测试，而不用猜测自己在哪个环境里。

在 Kubernetes 下，痛点通常在于搭建与漂移。一个本地集群（或共享开发集群）会增加移动部件：清单、服务发现、Ingress 规则、Secrets，有时还要花数小时找为什么 Pod 连不上 Postgres。即便一切就绪，循环也可能显得很慢：构建镜像、推送、部署、等待、重试。

在无服务器下，痛点通常是本地与云之间的差距。模拟器有帮助，但许多团队最终还是在真实环境中测试，因为事件 payload 容易有细微差错，有些功能仅存在云端（IAM 规则、托管触发器、供应商特定的日志）。你也可能需要在没有稳定本地复现方式的情况下调试分布式请求。

一个简单例子：你的 API 创建订单、扣款并发送收据。在 Kubernetes 中，你可能要为在本地运行支付和消息依赖而斗争。无服务器中，你可能要为触发正确的函数链而处理事件格式和权限问题。

保持快速反馈循环

目标是让两种方式的本地工作流都感觉可预测：

• 用一条命令启动 API、依赖和测试数据
• 保持配置一致（相同的环境变量名、相同的默认值）
• 默认 mock 外部集成（支付、邮件/短信），仅在需要时启用真实集成
• 把业务逻辑放在可以单元测试的普通模块中，不依赖 Kubernetes wiring 或函数处理器
• 保留一小组可重复的“黄金”请求用于调试（创建用户、创建订单、退款）

如果本地循环足够快，Kubernetes vs 无服务器的争论会变得没那么情绪化，因为你不会为每日的生产力付出额外代价。

可观测性：日常调试与监控

良好的可观测性意味着你能快速回答三个问题：什么坏了、哪里坏了、为什么坏了？要做到这点，你需要日志（发生了什么）、指标（频率与延迟）和追踪（单个请求如何穿越各服务）。粘接它们的通常是一致的关联 ID，通常是贯穿各跳的请求 ID。

Kubernetes：一致的管道带来帮助

对于长驻服务，Kubernetes 让构建可预测监控更容易。代理、sidecar 和标准网络路径意味着你可以在许多服务间以一致方式收集日志、指标和追踪。因为 Pod 的生命周期超过单次请求，你还可以附加调试器、捕获性能剖面并比较随时间的行为，而不会在每次调用间都消失。

在日常现实中，Kubernetes 往往环境更稳定，所以你的工具和假设不那么容易失效。

无服务器：单次调用细节好，但端到端故事更难

无服务器平台通常便于查看单次调用的日志和基本指标。差距出现在一个请求触及多个函数、队列和第三方 API 时。如果不把关联 ID 传遍各处，上下文会丢失。追踪可能受限于平台默认设置，采样策略也会让人误解：你可能看到一个慢追踪并认为它罕见，但采样机制可能把很多慢请求漏掉。

日志量也是常见惊喜。突发会成倍放大调用次数，嘈杂的日志会直接变成一笔账单。

一个在两种环境都适用的实用基线：

• 使用结构化日志（JSON），并包含 request_id、user_id（在安全范围内）和服务/函数名
• 发出一些关键指标：请求计数、错误率、p95 延迟、重试计数
• 为主路径和关键依赖（数据库、支付、消息）添加追踪
• 保持几个仪表盘：总体健康、依赖健康、最慢的端点
• 针对症状（错误率、延迟）而不是原因（CPU、内存）设置告警

示例：如果结账调用了库存、支付和邮件，一个请求 ID 应该能让你在几分钟内拉出完整追踪和所有日志，而不是几小时。

扩缩行为：突发、限额与瓶颈

对于突发流量，扩缩问题不是功能标题，而是响应速度、拒绝策略和先坏的地方。Kubernetes 与无服务器都能处理突发，但失败模式不同。

无服务器通常能快速吸收突发，但可能触及严格的节流限额。提供商会限制同时运行的函数实例数，你也可能撞到账户或地区配额。超过该线后，请求会排队、变慢或被拒绝。扩容通常快但并非即时。

Kubernetes 的扩容一旦起步通常更平滑，但它有更多移动部件。Pod 需要被调度、拉取镜像并通过就绪检查。如果集群没有空闲容量，还要等新节点加入。这会把一个 10 秒的突发变成几分钟的痛苦。

比较你可能触及的限额方式：

• 无服务器：函数并发上限、每秒请求限额、下游连接数限制
• Kubernetes：Pod 启动时间、节点容量、自动扩缩器反应时间
• 两者都有：数据库连接数、第三方限流、队列深度

状态管理是隐性约束。假定 API 处理应该是无状态的，把状态推到数据库、缓存和对象存储。对于突发，队列常是缓冲阀门：快速接受请求、入队处理、并以稳定速率消费。

示例：一次促销带来 50 倍的登录与 webhook 流量。计算层可能会扩容，但瓶颈常常是数据库（连接过多）或支付提供商限流。先观察下游限额，因为计算扩缩无法修复这些问题。

如何选择：逐步决策流程

如果你在 Kubernetes 与无服务器之间犹豫，把选择当作产品决策，而不是工具争论。先从用户感受与团队能在凌晨 2 点支持什么开始。

先收集可测量的事实：

1. 测量流量模式：基线 RPS、峰值 RPS，以及突发持续时间。30 秒的突发与 2 小时的激增差别很大。
2. 为延迟和错误写下 SLO，包含 p95 与 p99 目标。对于 API 密集型产品，尾延迟问题会成为用户可见的故障。
3. 列出每次请求触及的依赖：数据库、缓存、认证、支付、消息、第三方 API、AI 调用。这能显示冷启动或连接限制会在哪儿造成伤害。

接着，对金钱与运维成本建模并做测试：

1. 用简单电子表格列出真实的成本驱动项。对于无服务器：请求数、时长、内存以及网络或网关成本。对于 Kubernetes：常驻节点、扩缩预留容量、负载均衡和你在静默时也要付费的数据库容量。
2. 做一个与真实端点匹配的试点。比较 p95/p99 延迟、错误率、月度成本和值班噪音（告警、重试、超时）。
3. 决定是否采用混合：将流量稳定的核心 API 放在 Kubernetes，将突发、cron、webhook 或一次性回填用无服务器处理。

示例：客户门户的登录与账户 API 有稳定流量，但账单 webhook 在发出发票后会突增。把核心 API 放在 Kubernetes 可以保护尾延迟，而用无服务器处理 webhook 突发可以避免为空闲容量付费。

导致意外账单与宕机的常见错误

Kubernetes 与无服务器最大的陷阱是以为“托管”就等于“更便宜”。在无服务器里，费用常转移到团队不关注的地方：话多的日志、高基数指标以及函数间的数据出站。一次小突发如果每个请求写入多行大日志，账单能迅速放大。

冷启动是另一个在生产中才会显现的惊喜。团队在热环境测试，通过后上线却突然看到随机的 2 到 10 秒请求、重试和超时。注意到问题时，客户端可能已经内置了激进重试，反而让突发更严重。

Kubernetes 的失败常来自过早过度建设。小团队可能在产品流量稳定之前就维护起集群、Ingress、自动扩缩规则、秘密管理、CI/CD 和升级。更多移动部件意味着凌晨 2 点更多可能出事的地方。

反复出现的错误包括：

• 把函数或 Pod 当成有状态的（写本地磁盘、依赖内存缓存、粘性会话）
• 上线时缺少端到端请求 ID，导致慢的 API 调用难以追踪
• 收集过多遥测，直到监控噪声又贵又无用
• 没有明确的限额（并发上限、队列背压），使突发变成对数据库的群体冲锋

一个快速例子：移动应用每天 9 点有突发。如果每个请求触发三次函数且每次都记录完整 payload，费用会迅速上升，冷启动也会在用户活跃时增加延迟。

在最终定夺前的核对清单

当团队在 Kubernetes 与无服务器之间争论时，决策常在第一次流量突增、故障或账单到来时显得并不明智。请用真实工作负载而不是演示来压力测试两种方案。

写下能用数字验证的答案：

• 成本： 确认 3 项最重要的成本驱动及其在突发时如何增长。估算最坏情况的一个月，而不是平均一周。
• 性能： 用突发形状做压测并检查 p95 与 p99 延迟。包含热路径和冷路径，以及数据库和第三方等依赖。
• 可靠性： 验证超时、重试与限流的端到端行为。确保重试不会放大负载或导致重复动作（例如重复收费）。
• 开发速度： 新开发者能否在 30 分钟内用真实配置和测试数据运行系统？不能的话，真事故处理会更慢。
• 可观测性： 选择一个用户请求并验证你能在每个跳点追踪到它（API 网关、函数/Pod、队列、数据库）。确认日志可搜索，指标能回答“发生了什么变化？”。

明确运维责任。谁负责升级、安全补丁、证书轮换和凌晨 2 点的事故？一个快速识别风险的方法是列出“有人必须做”的顶级任务，并在承诺前给每项任务分配到人。

示例场景与实用后续步骤

想象一个供财务团队使用的 SaaS 管理 API。大多数时间很安静，但在发薪日和月末，使用量在 30 分钟内飙升 20 倍。流量是 API 密集型的：大量报表读取以及突发写操作去触发后台任务。

在 Kubernetes 上，这类突发通常会触发自动扩缩。如果 Horizontal Pod Autoscaler（水平 Pod 自动扩缩器）调得好，新 Pod 会起来，API 保持响应。惊喜常不是计算，而是周边。数据库往往先饱和（连接、CPU、I/O），于是即便你加了 Pod，API 也显得慢。如果集群没有空闲容量，扩容还要等节点加入。

在无服务器上，平台会尝试通过快速创建大量函数实例来吸收突发。这对短时不均匀需求很好，但你可能遇到两处尖锐问题：并发暴涨与冷启动。当数百个新实例同时启动时，首个请求会更慢，而且若设计不当会对数据库造成并发连接猛增的“冲击”。

对许多团队而言，现实结果是混合方案：

• 核心长期运行的服务放在 Kubernetes（认证、内部管理 API）
• 对孤立且突发的端点使用无服务器（webhook、报表导出、文件处理）
• 用连接池、缓存和严格限流保护数据库，无论在哪种环境中

通常比电子表格更能解决争论的实际步骤：

1. 选一个代表性端点（例如：“生成月度报表”）。
2. 用相同的数据库与相同的载荷大小分别用两种方式实现它。
3. 在安静时段和高峰时段做压测，记录 p95 延迟、错误率与总成本。
4. 添加护栏：并发上限（无服务器）与最大副本数（Kubernetes），并设数据库连接上限。
5. 基于你自己的数据而不是通用基准做决定。

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