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2020年前端圈带来具有突破意义的内容或框架不多，也不会再有2013年到2017间日日新的框架大战局面，也不会有Node全栈之争，也不会因为React-Native、Weex、Flutter这类跨端而欣喜若狂。 我能看到的是今天前端已趋于稳定，在深水区探索，比如蚂蚁金服的x6，在图形可视化方面做的就是非常好，比如淘宝的midway-faas，在Serverless领域确实有它独特的定位。比如语雀，钉钉文档，在线Excel等等，也都不是可以轻松可以搞定的。 我很开心的看到，混乱之后，大家都能在深水区里进行探索。2019年阿里经济体前端委员会四大技术方向：第一搭建服务，第二是 Serverless，第三是智能化，第四是 IDE。2020年阿里经济体前端委员的突破方向是互动技术、跨端技术、智能化。而中后台、数据可视化、Node.js（Serverless）、工程体系（安全生产）都变成了基础技术方向。这大概是能够代表前端技术走向的。 我个人也走过类似的路，2017年加入阿里，将 PHP 替换为Node.js，随后搞了开源项目egg-react-ssr，然后在2019年加入前端委员会，负责Serverless-side render方向。在2020年，转岗到淘系前端，负责前端智能化相关开发。我其实是非常看好Serverless的，Serverless这种稳步推进的必然是前端新基建

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NO.1 前言 Serverless 一块深水的坚冰，逐步从深海付出了水面，阿里淘系从去年在大促实践开始，逐渐将 Serverless 应用到前端领域方方面面。而 Node.js 作为前端最有价值的武器，在这其中，发挥了其灵活，轻量的本质，让业务提效。如今，Node.js Serverless 从幕后走向前台，本篇就跟随我们来一一解开 2020 双十一 Serverless 如何让业务落地，开发提效，以及规模化的面纱。 依托阿里云 Serverless 函数计算等基础设施，今年（2020）淘系前端在行业导购、会场、营销v榜等业务场景中规模化使用了 Node.js Serverless 技术，请求相比去年（2千QPS）今年达到新的水平（峰值总计5万QPS），同时将CPU水位，相比去年 FaaS 平均水位（20%）提升到（40%）。在业务价值方面，Node.js Serverless 支撑的云端一体研发模式交付平均提效 38.89%。今年更是依托 Serverless 的便利性和可靠性，帮助双十一特色的淘宝、天猫、飞猪等会场页面快捷地落地 SSR 技术提高页面体验。在运维方面，今年优化大促态和日常态流程，让开发者在应对更高 QPS 规模时，精力花费降低约50%。在研发体验方面，打造解决方案体系，降低研发门槛，支持外包快速入场。 本文将介绍我们在淘系双十一，从日常开发到作战的方案与经验

2020 是神奇的一年，而最神奇的是，我们在这一年，实现了从前端 2.0 到 3.0 的迈进。云栖大会上，阿里云宣布 Serverless 2.0 Plus，与淘系技术全面共建，称将整合集团所有相关力量，确保 “云端一体” 战略全面落地 关注 【淘系技术】 微信公众号，后台回复： 923 ，即可获取全部PPT内容以及视频资料 前言 如今不再是传统的前端开发时代，云 + 端赋予了前端新的能力，新的使命。从传统的服务，到如今的多端，从 Web 、H5 到小程序，亦或者从线下走上云端，前端始终走在业务和技术的浪潮之巅，在这其中，技术总是在迭代和变革，也总是会有不同的声音以及对应的问题。 你是否在传统开发和 Serverless 中犹豫不决，对上云抱有怀疑？是否在开发项目的前端代码和后端代码中切换觉得特别繁琐？是否在开发中后台时觉得能力不足，需要申请服务器配合？是否在小程序开发中碰到资源调用，管理繁琐的问题？ 淘系前端技术，我们即将开放新能力，让这些问题都得到解答，就来拭目以待吧。 云和端的生态本来就是一体的，以前有组织隔阂，就会有撕裂和损耗，而如今，云端一体，再也不需要分割。 云 + 端的定位 淘系前端负责人——姜凡（花名：展炎） 带来了他的想法。 在展炎的眼里，前端的知识体系已经到了第二个阶段，从 PC 场景已经变革到了多端的场景。如今，我们需要思考，前端如何从 2.0 迈入未来的 3

背景介绍 闲鱼 2014 年成立，到现在的话已经实现了从 0 ~ 千万级 DAU 的跃迁，随着业务的快速发展，业务决策方法紧跟升级。从最原始的经验驱动到更加科学合理的数据驱动。而要做到数据驱动，需要去做大量的数据分析以及大量的数据报表开发。在整个数据分析链路上，存在一些研发痛点： BI资源紧张、响应较慢 SQL 查询速度慢、等待耗时较长 前端与服务端的联调成本较高 数据类型复杂度高，难以直观发现有价值的信息 业务现状 数据分析的现状流程分为三个部分 SQL 开发 应用开发 数据可视化、前台产出分析报告 完成一整个开发流程， 平均耗时要达到 5 天甚至以上 。我们一步一步地来看看，每一个研发节点在现阶段存在的问题，以及能不能去优化和解决它们。 SQL 开发 负责 SQL 开发的同学工种是 BI，由于BI缺乏工程抽象的概念，导致每个数据开发的需求过来的时候，都需要从 0~1 重新开发 SQL 代码，但绝大部分数据分析需求的基本逻辑是相似的，没有可复用性，使整体效率变得特别低。那我能不能在 SQL 的领域增加工程抽象的概念呢？我把 SQL 抽象成一个一个的 原子 SQL ，前台只需要指定原则 SQL 的拼装规则，拼装层对原子 SQL 进行组装得到最终的SQL查询字符串，进而就得到了想要的查询结果，通过这样，重复的 SQL 能被沉淀和复用，大大减少了重复开发的时间成本。另外，因为 SQL

开源只是开始，终态远没有到来。 从微服务开源，到 Serverless 开源，我们正持续将阿里沉淀的技术能力进行开放。 只是这一次不同的地方在于，借助 Serverless 能力的释放，将帮助前端进入一个崭新的时代，只需写几个函数即可实现后端业务逻辑，推动业务快速上线，让整个前端研发效能大幅提升。 什么是 Mindway Serverless 自7月初发布 V1.0 以来，Midway Serverless 已经获得了超过 2.7k 的 star。Midway Serverless 是一套面向 Serverless 的解决方案，包括框架、运行时、工具链、配置规范4个部分，这4部分组合之后，就能提供了一些面向 Serverless 体系的特有能力： 1、平台间迁移更容易 通过提供统一的配置规范以及入口抹平机制，让代码在每个平台基本相同； 扩展不同云平台的运行时 API，不仅能加载通用的平台间扩展，也能接入公司内部的私有化部署方案。 2、让应用更易维护和扩展 提供了标准的云平台函数出入参事件定义； 提供了多套和社区前端 React、Vue 等融合一体化开发的方案； 使用了 TypeScript 作为基础语言，方便应用扩展和定义； 提供了完善的 Midway 体系标志性的依赖注入解决方案。 3、生态更轻量和自由 函数体系复用 koa 的生态和 Web 中间件能力，在处理传统 Web

访问云数据库，并创建一个 TodoList 应用。 步骤 1.阿里云平台，创建应用实验室-web-Midway Serverless OTS数据库示例 2.进入云IDE,安装依赖，在终端输入 npm i 3.创建阿里云OTS表格存储 网站 https://www.aliyun.com/product/ots 点击立即开通 进入管控，台点击创建实例 实例创建后复制公网ip 创建数据表 数据表名称：list 表主键：id 字符串类型 创建Access，点击Access管理 保存AccessKey ID和AccessKey Secret 4.修改代码 选择src- api- config- config.default.ts文件，将刚刚复制的东西注释复制 5.启动开发服务 在终端输入 npm run dev 等待启动成功，按Ctrl+单击给出的地址 6.在网页中加入自己的标签，效果如图 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4278795/blog/4482472

历史的发展 12~13 年，飞猪核心业务主要基于 PC 平台，前后端研发协作核心痛点在于动态模板的编写，不同团队前后端常围绕 “套模板” 工作的归属引发矛盾。 到 14、15 年 All in 无线的过程中，为了解决从 PC 时代复杂行业数据到无线网关的快速转换，飞猪成立了无线服务端团队来完成数据到端侧的胶水层工作，可很好解决系列问题，但是持续重复的包接口也让无线服务端面临的成长和沉淀问题，不太可持续的。 16、17 年无线服务端技术建设稳定后，也由于上述问题，接口封装的工作逐步由下放到行业后端同学，随着 H5/Weex/iOS/Android 多端发展，各自对接口的诉求难以一致，出现通过 Node BFF 层来承接胶水问题，但前端运维能力不强、长尾机器的浪费导致很难全量 BFF 化。 到 18 年飞猪平台化改造完成，业务由纵向行业变成横向平台承接，需求的落地需要经过多方的协作和排期，中间层的碎片化也更加严重，对前后端协作成本带来了更大的挑战，同时不能通过单领域问题的解决方案(如下单页解决方案)来解决其他业务层问题， 急需一轻量通用的方案来解决日益严重的胶水层的协作 。 建设目标 基于以上背景与问题分析，飞猪去年5月份启动了 「天空之城」- Serverless 技术体系建设专项，项目总体目标： 构建飞猪 Serverless 研发基础设施，赋能上层产品/平台，推动前端/后端、业务