哦，不！又是一个行话！“持久函数”究竟是什么意思？ 持久函数 与无服务器架构有关。它是 Azure 函数的扩展，允许您在无服务器环境中编写有状态的执行。
这样想吧。当人们谈论无服务器函数时，他们往往会关注几个主要优势。
- 它们很便宜
- 它们可以根据您的需求进行扩展（不一定是，但这是许多服务的默认设置）
- 它们允许您编写事件驱动的代码
让我们花点时间谈谈最后一个。当您可以编写事件驱动的代码时，您可以将您的操作需求分解成更小的函数，这些函数本质上说：当收到此请求时，运行此代码。您不必费心处理基础设施，这些都将为您处理。这是一个相当有说服力的概念。
在这种模式下，您可以将工作流分解成更小、可重用的部分，从而使它们更容易维护。这也让您能够专注于业务逻辑，因为您将问题简化为服务器上运行所需的最简单的代码。
所以，持久函数就是在这里发挥作用的。您可能已经猜到，随着应用程序规模的增长和需要维护更多状态，您将需要不止一个函数来运行。并且，在许多情况下，您需要协调它们并指定它们的运行顺序，才能使它们有效。值得在此指出的是，持久函数是一种仅在 Azure 中可用的模式。其他服务对此主题有不同的变体。例如，AWS 版本称为 Step Functions。因此，虽然我们讨论的是 Azure 的一项特定功能，但它也具有更广泛的适用性。
持久函数的实际应用，一些示例
假设您正在销售机票。您可以想象，当一个人购买机票时，我们需要
- 检查机票的可用性
- 请求获取座位图
- 如果他们是忠诚会员，则获取他们的里程积分
- 如果付款成功并且他们安装了应用程序/已请求通知，则向他们发送移动通知
（通常还有更多内容，但我们将其用作基本示例）
有时这些操作将全部并发运行，有时则不会。例如，假设他们想用里程奖励购买机票。那么您必须先检查奖励，然后再检查机票的可用性。然后做一些魔法，确保即使是数据科学家也无法理解您的奖励计划背后的算法。
编排函数
无论您是在同一时刻运行这些函数，按顺序运行它们，还是根据条件是否满足来运行它们，您可能都希望使用称为 编排函数 的东西。这是一种特殊的函数，它定义了您的工作流，正如您所料，它对其他函数进行编排。每当一个函数等待时，它们会自动检查其进度，这对管理复杂异步代码非常有用。
如果没有持久函数，您会遇到混乱的问题。假设一个函数依赖于另一个函数来触发。您可以直接从第一个函数调用另一个函数，但维护代码的人员必须进入每个单独的函数，并在维护它们时记住它们是如何被调用的，如果需要更改，则单独维护它们。很容易陷入类似于回调地狱的东西，调试会变得非常棘手。
另一方面，编排函数管理所有其他函数的状态和计时。编排函数将由 编排触发器 触发，并支持 **输入** 和 **输出**。您可以看到这将非常方便！您以一种全面的方式在一个地方管理状态。此外，无服务器函数本身可以将自己的工作限制在需要执行的任务，使其更具可重用性和更少脆弱性。
让我们回顾一些可能的模式。我们将超越简单的链接，并讨论一些其他的可能性。
模式 1：函数链接
这是所有模式中最简单的实现。它实际上是一个编排器控制几个不同的步骤。编排器触发一个函数，函数完成，编排器注册它，然后触发下一个函数，依此类推。以下是实际操作的可视化效果。
查看 CodePen 上 Sarah Drasner (@sdras) 编写的 持久函数：模式 #1 - 链接。
以下是用生成器实现此模式的一个简单示例。
const df = require("durable-functions")
module.exports = df(function*(ctx) {
const x = yield ctx.df.callActivityAsync('fn1')
const y = yield ctx.df.callActivityAsync('fn2', x)
const z = yield ctx.df.callActivityAsync('fn3', y)
return yield ctx.df.callActivityAsync('fn3', z)
})我喜欢生成器！如果您不熟悉它们，请查看 Bodil 关于此主题的 精彩演讲。
模式 2：扇出/扇入
如果您需要并行执行多个函数，并且需要根据结果触发另一个函数，那么扇出/扇入模式可能是您的选择。我们将累积从第一组函数返回的结果，以便在最后一个函数中使用它们。
查看 CodePen 上 Sarah Drasner (@sdras) 编写的 持久函数：模式 #2，扇出，扇入。
const df = require('durable-functions')
module.exports = df(function*(ctx) {
const tasks = []
// items to process concurrently, added to an array
const taskItems = yield ctx.df.callActivityAsync('fn1')
taskItems.forEach(item => tasks.push(ctx.df.callActivityAsync('fn2', item))
yield ctx.df.task.all(tasks)
// send results to last function for processing
yield ctx.df.callActivityAsync('fn3', tasks)
})模式 3：异步 HTTP API
您还需要向 API 发出请求，而请求的时间是未知的，这也是很常见的。距离和已处理请求的数量等因素可能会使时间不可预测。有些情况需要先异步执行其中的一些工作，但要同时进行，然后在最初的几个 API 调用完成后触发另一个函数。异步/等待非常适合此任务。
查看 CodePen 上 Sarah Drasner (@sdras) 编写的 持久函数：模式 #3，异步 HTTP API。
const df = require('durable-functions')
module.exports = df(async ctx => {
const fn1 = ctx.df.callActivityAsync('fn1')
const fn2 = ctx.df.callActivityAsync('fn2')
// the responses come in and wait for both to be resolved
await fn1
await fn2
// then this one this one is called
await ctx.df.callActivityAsync('fn3')
})您可以在 此处查看更多模式！（除了动画。😉）
入门
如果您想 试用持久函数 并了解更多信息，这里有一个 很棒的教程，以及相应的存储库供您分叉和使用。我还在和同事一起编写另一篇文章，将深入研究其中一种模式，很快就会发布！
其他模式
Azure 提供了 逻辑应用中的一个独特功能，它允许您以可视化的方式设计工作流。我通常是一个只写代码、不使用所见即所得的人，但逻辑应用的一个引人注目的功能是它们与 Twilio 和 SendGrid 等服务有现成的连接器，因此您不必编写那些略微令人讨厌、主要是样板的代码。它还可以与您现有的函数集成，以便您可以将连接到中间层系统的部分抽象出来，并手动编写其余部分，这可以真正提高生产力。