50 行代码实现 Laf 运行时

laf 的架构图

Laf 当前使用 Node.js 做为云函数运行时环境，从架构图可以看到执行用户云函数的请求会被路由到用户对应的app（Node.js 运行时）中，最后这个函数（代码）在该 app 中被执行。

在 laf 中有两种路由，一种是 apisix 路由负责路由静态资源托管，函数执行等请求，另一种是 laf server web 框架的路由，负责laf server的各种 api。

下面我们抛开请求的路由过程，以及 app 的其他资源如数据库资源（mongodb），静态资源托管（minio）等，直奔主题，如何手撸一个 laf 的 Node.js 运行时。

laf 的运行时与其他函数计算平台的区别

Laf 函数计算的运行时与其他函数计算平台的运行时的核心区别在于 laf 的运行时是常驻的。

常驻代表你的 app 就可以做很多高级的事情，比如支持 WebSocket 长连接，支持全局缓存，无冷启动等等。

其他很多函数计算平台的运行时采用的是冷启动方案，就是有请求到达后才会去准备运行时的资源，创建运行时的资源，当没有请求，应用不活动时，资源会被销毁，虽然这样可以节省内存资源，但无法支持很多高级的功能，导致开发习惯的割裂，还有众多开发者接受不了的响应时长。

laf手把手写一个 laf 运行时

首先我罗列一下写一个 laf 运行时需要完成哪些东西

包装一个 web 框架
解决依赖安装，和网络文件的 import
让功能更完善，包装更多的 http 请求信息，提供更多的函数运行上下文
写更多的 sdk，让你的运行时可以对接其他资源，例如数据库
优化 runtime，比如缓存数据，减少对数据的 io 等
提供对云编辑器的支持

现在我们开始动手了，我们写一个 mini 版的 laf 函数计算运行时，完整版本的可以去 laf 的仓库看看。

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别忘记了三连 star

要运行这段代码首先得安装下 express，然后 node 执行下面的代码就行了，laf 的 Node.js 运行时用 vm 模块执行云函数，这样会有不错的安全性。

下面的代码用 database 模拟将函数存储在数据库中，通过自定义的 import 解决网络文件的导入。

在解决导入文件可以思考一下如何解决循环依赖，这部分代码就没展示了，仓库里有，提示一下，定义一个列表，每次导入就把导入的模块名 push 到列表中，这样下次导入的模块如果列表有那就是循环依赖了。

const express = require("express");
const bodyParser = require("body-parser");
const vm = require("vm");

const app = express();
const port = 3000;

const database = {
  cloud_functionb: `
    function funcB(query, body) {
      return "Received Query: " + JSON.stringify(query) + " Body: " + JSON.stringify(body);
    }
    module.exports = funcB(context.query, context.body);
  `,
  cloud_functiona: `
    const resultFromFuncB = require('cloud_functionb');
    function funcA(query, body) {
      return "From funcA with result: " + resultFromFuncB;
    }
    module.exports = funcA(context.query, context.body);
  `,
};

function customRequire(moduleName, context) {
  if (moduleName.startsWith("cloud_")) {
    const script = new vm.Script(database[moduleName]);
    const moduleExports = {};
    const customContext = {
      module: { exports: moduleExports },
      exports: moduleExports,
      console: console,
      require: (moduleName) => customRequire(moduleName, context), // Recursive for nested requires
      context,
    };
    script.runInNewContext(customContext);
    return customContext.module.exports;
  } else {
    return require(moduleName); // Fallback to regular require
  }
}

app.use(bodyParser.json());

app.all("/*", (req, res) => {
  const funcName = req.path.substring(1); // Removes the leading slash
  const context = {
    query: req.query,
    body: req.body,
  };
  const result = customRequire(funcName, context);
  res.send(result);
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`App listening at http://localhost:${port}`);
});
// test
// curl "http://localhost:3000/cloud_functiona?param1=value1¶m2=value2"
// curl "http://localhost:3000/cloud_functionb?param1=value1¶m2=value2"
// curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"key1":"value1", "key2":"value2"}' "http://localhost:3000/cloud_functiona?param1=value1¶m2=value2"

这个 mini 版的运行时为了足够简单，省去了很多东西，比如没有缓存数据，数据库连接的优化，sdk 的开发，提供云编辑器支持等。

这些在 laf 的源码里都有，如何提供对云编辑器的支持，可以看看 language-server-protocol

Laf 也快支持 LSP 了，具体实现可以参考我们之前分享的：如何创建集成 LSP 的 Web 代码编辑器。

引用链接
[1]
api: http://api.laf.run/

[2]
laf 的仓库: https://github.com/labring/laf

[3]
laf 的源码: https://github.com/labring/laf

[4]
language-server-protocol: https://microsoft.github.io/language-server-protocol/

图片
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https://github.com/labring/laf

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