腾讯云的serverless : 微信云开发与Cloudbase与SCF

- 从 Firebase 说起
- Cloudbase 的本地化
- 微信云开发与 Cloudbase
- SCF 与 Cloudbase 一些异同
- 三方总结

本文写作时间 2021/02/24 , 仅代表目前时间点下的官方文档和实际使用体验。

和腾讯云利益无关，如有刊误，欢迎指正。

从 Firebase 说起

Firebase是 Google 的一个把后端作为服务的云平台（BaaS) , 包含很多的功能:

实时数据库（Realtime database）
用户认证（Authentication）
自定义API（Cloud function）
消息推送（Cloud messaging）
静态网页Hosting
云存储（Cloud storage）

可惜由于 Google 自身的问题，在中国用不了。

Cloudbase 的本地化

Cloudbase

是腾讯云开发的云原生一体化开发环境和工具平台。大体的功能和

Firebase

是类似的。

不过它找到了微信小程序这样一个本地化极佳的场景，而且依托对应的 IDE（微信开发者工具）形成了一套较为完善的工具链闭环。

这里不得不提到 uni-cloud , 它的思路有一定的类似，和 HBuilderX 这个 IDE 深度集成。同时它作为一个第三方的平台，既能够和阿里云合作，又可以和腾讯云合作。

在某些场景，比如:用户 oauth 登录这一块说不定能 2 头通吃 (毕竟 Cloudbase 不可能支持支付宝登录吧，笑~)

微信云开发与 Cloudbase

这两个实际上是一回事，只不过微信云开发是 Cloudbase 的一个定制化的场景罢了。

不过微信云开发的项目管理起来，不如 Cloudbase云开发便捷。

比如 :

@cloudbase/cli

就已经开始使用

cloudbaserc.json

来管理项目。微信云开发就不行，我在使用这个cli工具时是看不到小程序的环境的，只能看到web的环境。

微信云开发中，部署一个云函数，是把对应的整个目录，直接压缩上传并部署，并不会自动分析里面的依赖。

例如：我们想抽离公共代码到外部:

// cloudfunctions/hello-world
const { UserInfoProjection } = require('../base/model/index.js')
exports.main = async (event, context) => {
  ...
}
// 上传并部署

此时由于没有把外部

base

中的上传上去，所以云函数就报错了。

解决这个的思路当然很多：

依赖分析
layer (SCF和Cloudbase有)
lerna
copy目录

其中 copy 的思路是我们自己开发的时候，把

common

部分的代码，利用

copy-webpack-plugin

类似的玩意，打入每个云函数里。

这样也会带来一个很大的问题，比如

common

包依赖

dayjs

lodash

这种极其常见的包，我们不得不在每个云函数的

package.json

, 加入对应的依赖, 这显然很烦。

Cloudbase这一块，并没有把

layer

对应的 api 放入 cli 去,但是 ui 上可以操作, 同时加了一个

installDependency

的选项，在云端自己去安装

node_modules

。这个我猜腾讯云有自己的 npm 源，当然这个选项对于比较大的项目，需要提炼公共逻辑/组件，发布到私有 npm 的，实际上也是无能为力的。

cloudbaserc.json

的配置也是倍感亲切。

CloudBase Framework

这块，个人不是很理解它和 SCF 兼容的

Serverless Framework

之间的关系。个人感觉有点在重复造轮子，与之相比

Serverless Framework

的兼容性会更强些吧。

SCF 与 Cloudbase 一些异同

SCF的云函数技术应该处于 Cloudbase 的上游。

SCF已经上线的 nodejs

12.16

的支持，还有保留并发实例等功能。

Cloudbase 还没有，nodejs 最高版本也只有

10.15

。

三方总结

云函数这一块，技术应该都源于 SCF , 流量灰度，发布版本这一块行为很类似, 技术上应该 SCF > Cloudbase >= 微信云开发。

Cloudbase

作为一个 Baas , 功能上融合了腾讯云大量的产品，发展前景很不错。

微信云开发作为

Cloudbase

的微信小程序场景，依靠独有的

cloudId

等大量与微信绑定

便捷的 api
强大的上下文

在小项目场景下也非常适用了。

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