本文为你介绍合并多个查询结果的方法。 不过滤重复的记录。 plaintext teledb create table teledbpg1(id int, nickname varchar); CREATE TABLE teledb insert into teledbpg1 values(3, 'pg'),(5,'test'); COPY 2 teledb select from teledbpg union all select from teledbpg1; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 2 TELEDB 3 pg 4 5 test 3 pg (7 rows) 过滤重复的记录。 plaintext teledb select from teledbpg union select from teledbpg1; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 4 5 test 2 TELEDB 3 pg (6 rows) 每个子查询分布在合并结果中的使用。 plaintext teledb select from (select from teledbpg limit 2) as t union all select from (select from teledbpg1 limit 2) teledb ; id nickname + 1 teledb 1 hello,pgxc 5 test 3 pg (4 rows)

本页介绍天翼云TeleDB数据库删除存储过程的语法。 删除不带参数的存储过程 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc1() AS $$ begin raise notice 'Hello teledbpg'; end; $$ LANGUAGE PLPGSQL; CREATE PROCEDURE teledb drop procedure proc1 ( ); DROP PROCEDURE teledb 删除带参数的存储过程 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc1(aint int) AS $$ begin raise notice '%',aint; end; $$ LANGUAGE PLPGSQL; CREATE PROCEDURE teledb drop procedure proc1 ( aint int); DROP PROCEDURE teledb 也可以只指定参数的类型即可。 plaintext teledb drop procedure proc1 (int); DROP PROCEDURE teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库存储过程执行的语法。 不带参数 plaintext teledb create or replace procedure pnopara() as $$ begin raise notice 'nopara procedure'; end; $$ language plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb call pnopara(); NOTICE: nopara procedure CALL teledb 带参数 plaintext teledb create or replace procedure ppara(aint integer) as $$ begin raise notice 'aint %',aint; end; $$ language plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb call ppara(1); NOTICE: aint 1 CALL teledb

应用性能监控APM探针在应用运行时进行字节码增强，实现应用性能管理能力。与其他通过字节码增强技术实现的性能管理方案一样，APM探针会带来一定的应用性能开销，您可以参考本篇分析报告，在接入应用性能监控APM前，基于性能影响进行充分的评估。 测试用例 机器类型: CTyunOS V4.0 25.07 64 位，2C4G 测试时长：10分钟 jvm参数：Xms3500m Xmx3500m XX:MetaspaceSize500m 测试场景：整体架构如下图所示 Java应用基于Spring MVC框架编写，包含 Spring Boot、Spring MVC，Jedis，HikariCP 连接池，每次请求产生5个span（1个 Tomcat 调用、1个 Spring MVC 框架调用、2个 Redis 请求和1个 MySQL 请求），每次请求会随机sleep 2040ms。 基线性能 在不接入 APM 的情况下，性能表现如下： 业务流量（TPS） CPU 利用率 内存利用率 平均响应时间（ms） 500 9.5% 79% 30 1000 15.5% 79% 30 2000 26.5% 80.15% 30 安装探针后的性能指标 应用接入 APM 后，性能表现如下： 业务流量（TPS） CPU 利用率 内存利用率 平均响应时间（ms） 500 25.3% 82% 31 1000 40.1% 82.2% 31.1 2000 66.5% 83.4% 31.2

本章节介绍普通消息的收发方法和示例代码。其中，普通消息发送方式分为同步发送、异步发送、单向发送。 同步发送：同步发送是指消息发送方发出一条消息后，会在收到服务端同步响应之后才发下一条消息的通讯方式。 异步发送：异步发送是指发送方发出一条消息后，不等服务端返回响应，接着发送下一条消息的通讯方式。 单向发送：发送方只负责发送消息，不等待服务端返回响应且没有回调函数触发。 收发消息前，请参考收集连接信息收集RocketMQ所需的连接信息。 准备环境 开源的Java客户端支持连接分布式消息服务RocketMQ版，推荐使用的客户端版本为4.9.7。 通过以下任意一种方式引入依赖： 1. 使用Maven方式引入依赖。 org.apache.rocketmq rocketmqclient 4.9.7 org.apache.rocketmq rocketmqacl 4.9.7 2. 点击下载依赖JAR包：rocketmqall4.9.7binrelease.zip 同步发送 同步发送是最常用的方式，是指消息发送方发出一条消息后，会在收到服务端同步响应之后才发下一条消息的通讯方式，可靠的同步传输被广泛应用于各种场景，如重要的通知消息、短消息通知等。 参考如下示例代码 import org.apache.rocketmq.acl.common.AclClientRPCHook; import org.apache.rocketmq.acl.common.SessionCredentials; import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer; import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult; import org.apache.rocketmq.common.message.Message; import org.apache.rocketmq.remoting.RPCHook; import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper; public class ProducerNormalExample { private static RPCHook getAclRPCHook() { return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials( "accessKey", // 分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户ID "accessSecret" // 分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的密钥 )); } public static void main(String[] args) throws Exception { DefaultMQProducer producer new DefaultMQProducer("YOUR GROUP ID", getAclRPCHook()); // 填入控制台获取NAMESRV接入点地址 producer.setNamesrvAddr("XXX:xxx"); ; // 如果需要开启SSL，请增加此行代码 producer.start(); for (int i 0; i < 128; i++) try { { Message msg new Message("YOUR TOPIC", "TagA", "Hello RocketMQ".getBytes(RemotingHelper.DEFAULTCHARSET)); SendResult sendResult producer.send(msg); System.out.println(sendResult); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } producer.shutdown(); } }

在分布式消息服务RocketMQ中，消费者消费消息时，可能会出现消费过快导致下游业务来不及处理的情况，进而影响系统的稳定性。本章节介绍在消费端进行限流的示例代码，以保障系统的稳定。 import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently; import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException; import org.apache.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere; import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt; public class ConsumerLimitExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException { DefaultMQPushConsumer consumer new DefaultMQPushConsumer("GroupTest"); consumer.subscribe("TopicTest", ""); consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUMEFROMFIRSTOFFSET); RateLimiter rateLimiter RateLimiter.create(200); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() { @Override public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) { if (!rateLimiter.tryAcquire(msgs.size(),3, TimeUnit.SECONDS)) { return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUMELATER; } System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs); return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUMESUCCESS; } }); consumer.start(); System.out.printf("Consumer Started.%n"); } }

订阅顺序消息 参考如下示例代码 import org.apache.rocketmq.acl.common.AclClientRPCHook; import org.apache.rocketmq.acl.common.SessionCredentials; import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeOrderlyStatus; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerOrderly; import org.apache.rocketmq.client.consumer.rebalance.AllocateMessageQueueAveragely; import org.apache.rocketmq.remoting.RPCHook; public class ConsumerFifoExample { private static RPCHook getAclRPCHook() { return new AclClientRPCHook(new SessionCredentials( "accessKey", // 分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户ID "accessSecret" // 分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的密钥 )); } public static void main(String[] args) throws Exception { / 创建Consumer，如果想开启消息轨迹，可以按照如下方式创建： DefaultMQPushConsumer consumer new DefaultMQPushConsumer("YOUR GROUP ID", getAclRPCHook(), new AllocateMessageQueueAveragely(), true, null); / DefaultMQPushConsumer consumer new DefaultMQPushConsumer("YOUR GROUP ID", getAclRPCHook(), new AllocateMessageQueueAveragely()); // 填入控制台NAMESRV接入点地址 consumer.setNamesrvAddr("XXX:xxx"); // consumer.setUseTLS(true); // 如果需要开启SSL，请增加此行代码 / 如果想要消费指定TAG的消息，可以按照如下方式订阅： 为订阅所有的TAG pushConsumer.subscribe(TOPICNAME, "Tag1"); / consumer.subscribe("TopicTest", ""); consumer.registerMessageListener((MessageListenerOrderly) (msgs, context) > { System.out.printf("Receive New Messages: %s %n", msgs); return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS; }); consumer.start(); System.out.println("Consumer Started."); } }

本文介绍如何使用Go请求处理程序响应接收到的事件并执行相应的业务逻辑。 请求处理程序 请求处理程序 是您提供的一个方法。当您的函数被调用时，函数计算会运行该方法处理请求。 您可以通过函数计算控制台页面配置请求处理程序，对于Go语言的函数，请求处理程序会被被编译为一个可执行的二进制文件。例如，您的可执行二进制文件名为handler，则请求处理程序直接配置为handler。 在Go语言的代码中，您需要引入官方的SDK库 gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf，并实现 handler方法和 main方法。示例如下： package main import ( "log" "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" ) func main() { cf.Start(HandleRequest) } func HandleRequest() (string, error) { log.Println("hello world!") return "hello world"!", nil } Handler方法签名 下面列举出了有效的Event Handler方法签名，其中 InputType和 OutputType与 encoding/json标准库兼容。 函数计算会使用 json.Unmarshal方法对传入的 InputType进行反序列化，以及使用 json.Marshal方法对返回的 OutputType进行序列化。 func () func () error func (InputType) error func () (OutputType, error) func (InputType) (OutputType, error) func (context.Context) error func (context.Context, InputType) error func (context.Context) (OutputType, error) func (context.Context, InputType) (OutputType, error) Handler的使用需遵循以下规则： Handler必须是一个方法。 Handler支持0～2个输入参数。如果有2个参数，则第一个参数必须是 context.Context。 Handler支持0～2个返回值。如果有1个返回值，则必须是 error类型；如果有2个返回值，则第2个返回值必须是 error。

本文介绍如何使用PHP请求处理程序响应接收到的事件并执行相应的业务逻辑。 请求处理程序 请求处理程序是您提供的一个方法。当您的函数被调用时，函数计算会运行该方法处理请求。 您可以通过函数计算控制台页面配置请求处理程序 ，对于PHP语言的函数，请求处理程序需配置为 [文件名].[方法名]。例如，您的文件名为index.php，方法名为handler，则请求处理程序可配置为 index.handler。 如下是一个事件请求处理程序的方法签名示例： php getBody()>getContents(); $logger $GLOBALS['fcLogger']; $logger>info('request body:' . $body); return new Response( 200, array( 'helloheader1' > 'aaa', 'helloheader2' > ['bbb', 'ccc'], 'ContentType2' > 'application/json' ), 'hello world' ); }

字段 类型 解释说明 errorMessage string 异常信息。 errorType string 异常类型。 stackTrace string[] 异常堆栈。

运行时可为您的函数提供针对不同语言在执行环境中运行的环境。运行时可传递函数调用的事件（event）、上下文信息（context）和响应。天翼云函数计算支持多种语言的标准运行时，同时也可以使用标准运行时构建您自己的运行时，或自行构建容器镜像。 标准运行时 Node.js Python Java Go C PHP 自定义运行时 更多信息，请参考自定义运行时章节。 容器镜像函数 更多信息，请参考容器镜像函数章节。

版本 标识符 操作系统 架构 Python 3.10.12 Python 3.10 Linux (Debian 10) x8664 Python 3.9.16 Python 3.9 Linux (Debian 10) x8664 Python 3.6.15 Python 3.6 Linux (Debian 10) x8664

字段 类型 说明 requestId String 函数请求ID。 credentials Credentials，该结构字段如下： accessKeyId accessKeySecret securityToken 临时密钥信息。 function FunctionMeta，该结构字段如下： name handler memory timeout 当前函数的基本信息。 service ServiceMeta，该结构字段如下： logProject logStore qualifier versionId 当前函数的服务信息。 region String 当前函数的所在地域ID。 accountId String 当前函数的所属账号ID。 logger ContextLog，该结构字段如下： debug info warn error log 日志对象。

本文介绍Python如何实现并应用函数实例生命周期回调方法。 使用说明 当您实现并配置函数实例生命周期回调后，函数计算将在相关实例生命周期事件发生时调用对应的回调程序。函数实例生命周期涉及Initializer和PreStop回调。 Initializer回调 Initializer回调在函数实例启动成功后，请求处理程序（Handler）之前执行。 PreStop回调 PreStop回调在函数实例销毁前执行。 Initializer回调和PreStop回调的方法签名一样，入参只有一个context参数，提供在调用时的运行上下文信息。回调方法定义如下： coding: utf8 import logging def initialize(context): print("initialize...") def preStop(context): print("preStop...")

本文介绍在函数计算中Context的相关概念和使用示例。 上下文 当函数计算运行您的函数时，会将上下文（Context）对象传递到执行方法中。该对象包含有关调用、服务、函数和执行环境等信息。Context接口定义如下： package com.ctg.faas.runtime; / The context object allows you to access useful information available within the Tianyi cloud function compute execution environment / public interface Context { / Gets the function request ID associated with the request. This is the same ID returned to the client that called invoke(). This ID is reused for retries on the same request. @return The request id / public String getRequestId(); / Gets the credentials of the execution role @return The request Credentials / public Credentials getExecutionCredentials(); / Gets the function related parameters @return The request function params / public FunctionParam getFunctionParam(); / Gets the service related parameters @return The request service info / public Service getService(); / Gets the function compute logger instance associated with the context object @return The fc logger / public FunctionComputeLogger getLogger(); / Gets the function compute opentracing instance associated with the context object @return The fc tracing / public OpenTracing getTracing(); / Gets the function compute retry count associated with the context object @return The retry count / public int getRetryCount(); } 示例：获取函数相关信息 使用Context获取函数Handler和Initializer： package example; import com.ctg.faas.runtime.Context; import com.ctg.faas.runtime.FunctionParam; import com.ctg.faas.runtime.PojoRequestHandler; public class PojoHandler implements PojoRequestHandler { @Override public String handleRequest(String in, Context context) { FunctionParam functionParam context.getFunctionParam(); String initializer functionParam.getFunctionInitializer(); String handler functionParam.getFunctionHandler(); return String.format("Function initializer is: %s, handler is: %s", initializer, handler); } }

本文介绍Java如何实现并应用函数实例生命周期回调方法。 使用说明 当您实现并配置函数实例生命周期回调后，函数计算将在相关实例生命周期事件发生时调用对应的回调程序。函数实例生命周期涉及Initializer和PreStop回调。 Initializer回调 Initializer回调在函数实例启动成功后，请求处理程序（Handler）之前执行。使用Initializer回调需要继承com.ctg.faas.runtime.FunctionInitializer接口，并实现该接口的initialize方法。 PreStop回调 PreStop回调在函数实例销毁前执行。使用PreStop回调需要继承com.ctg.faas.runtime.PreStopHandler接口，并实现该接口的preStop方法。 Initializer回调和PreStop回调的方法签名一样，入参只有一个context参数，提供在调用时的运行上下文信息。一个包含回调方法的示例如下： package example; import com.ctg.faas.runtime.Context; import com.ctg.faas.runtime.FunctionInitializer; import com.ctg.faas.runtime.PojoRequestHandler; import com.ctg.faas.runtime.PreStopHandler; public class PojoHandler implements PojoRequestHandler , FunctionInitializer, PreStopHandler { @Override public String handleRequest(String input, Context context) { context.getLogger().info("Hello:" + input); return input; } @Override public void initialize(Context context) { context.getLogger().info("initialize..."); } @Override public void preStop(Context context) { context.getLogger().info("preStop..."); } }

本文介绍Go如何实现并应用函数实例生命周期回调方法。 使用说明 当您实现并配置函数实例生命周期回调后，函数计算将在相关实例生命周期事件发生时调用对应的回调程序。 Initializer回调 Initializer回调在函数实例启动成功后，请求处理程序（Handler）之前执行。 PreStop回调 PreStop回调在函数实例销毁前执行。使用PreStop回调需要继承com.ctg.faas.runtime.PreStopHandler接口，并实现该接口的preStop方法。 Initializer回调和PreStop回调的方法签名一样，入参只有一个context参数，提供在调用时的运行上下文信息。cfruntimegosdk官方库提供了RegisterInitializerFunction、RegisterPreStopFunction方法分别用于注册Initializer回调和PreStop回调。 示例代码如下： package main import ( "context" "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/fccontext" ) func initialize(ctx context.Context) { fctx, : fccontext.FromContext(ctx) fctx.GetLogger().Info("initialize...") } func preStop(ctx context.Context) { fctx, : fccontext.FromContext(ctx) fctx.GetLogger().Info("preStop...") } func HandleRequest(ctx context.Context) (string, error) { fctx, : fccontext.FromContext(ctx) fctx.GetLogger().Info("HandleRequest...") return "hello world", nil } func main() { cf.RegisterPreStopFunction(preStop) cf.RegisterInitializerFunction(initialize) cf.Start(HandleRequest) }

本文以安装第三方依赖ramda为例，介绍如何打包您的Node.js函数代码，并部署代码至函数计算。 准备工作 1. 创建一个代码目录，如 myapp 。 2. 在 myapp 目录下，创建 index.js 文件，文件内容如下： 'use strict'; var r require('ramda'); exports.handler (event, context, callback) > { var numbers [1, 2, 3, 4, 5]; callback(null, r.map(r.multiply(3), numbers)); } 3. 在本地运行环境上已经安装好npm环境，且具备执行npm命令的权限。 安装依赖 您需要进入 myapp目录，然后执行 npm install ramda 命令安装ramda依赖库到当前目录。 部署代码 对于Linux系统，您可以在 myapp 目录下执行 zip code.zip r ./ 命令将代码打包成zip压缩包文件。对于Windows系统，您可以在 myapp 目录下选中所有文件，单击鼠标右键，选择打包为ZIP包。 注意 由于函数计算的运行环境是Linux系统，您在Windows系统或macOS系统安装ramda依赖库时如果带有二进制文件，会导致您的代码包上传到函数计算后运行失败。 在函数计算控制台 找到对应的目标函数，然后在函数详情页面的右上角，点击上传代码 上传zip进行上传刚打包的ZIP文件。

本文介绍在函数计算中Context的相关概念和使用示例。 上下文 当函数计算运行您的函数时，会将上下文（context.Context）对象传递到执行方法中。该对象包含有关调用、服务、函数和执行环境等信息。 示例 您可以 import gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/fccontext，通过fccontext.FromContext方法获取fccontext。如下示例将输出上下文相关信息： package main import ( "context" "encoding/json" "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/fccontext" ) func main() { cf.Start(HandleRequest) } func HandleRequest(ctx context.Context) (string, error) { fctx, : fccontext.FromContext(ctx) res, : json.Marshal(fctx) return string(res), nil }

本文介绍如何在Node.js运行环境下打印和查看函数日志。 打印日志 当需要查看函数运行相关的自定义状态时，可以使用如下几种方式打印日志至标准输出stdout。往标准输出stdout打印的日志内容会被函数收集。 ES模块 export const handler async (event, context) > { process.stdout.write('hi,fcn'); console.log('hello,world'); context.logger.info('hello,fc'); return "Hello World!"; }; CommonJS模块 'use strict'; exports.handler (event, context, callback) > { process.stdout.write('hi,fcn'); console.log('hello,world'); context.logger.info('hello,fc'); callback(null, 'hello,world'); }; 以下分别介绍所使用的几种日志打印方法。 使用process.stdout.write打印日志 使用此方法打印日志会将内容原样输出到日志中。输出的日志内容如下所示。 hi,fc 使用console.log打印日志 使用此方法打印的每条日志中都会包含时间、RequestId、日志级别等信息。输出的日志内容如下所示。 20240304 07:01:16.927 165e571bc158a59e8b63f98cd471c [info] hello,world 直接使用context.logger打印日志 当您配置的函数实例并发度大于1时，一个函数实例会同时并发处理多个请求。此时强烈建议使用context.logger打印日志，以通过RequestId区分各并发请求的日志。输出的日志内容如下所示。 20240304 07:01:16.927 165e571bc158a59e8b63f98cd471c [[object Object]] hello,fc 查看日志 函数执行完成后，您可以在函数详情页的日志页签查看日志信息。

本文介绍如何在Python运行环境下的日志打印。 打印日志 当需要查看函数运行相关的自定义状态时，可以使用如下几种方式打印日志至标准输出stdout。往标准输出stdout打印的日志内容会被函数收集。 以下分别介绍所使用的几种日志打印方法。 使用print打印日志 使用此方法打印日志会将内容原样输出到日志中。相应的执行代码及输出的日志内容如下所示。 def handler(event, context): print ('hello world') return 'done' hello world 使用logging模块打印日志 使用此方法打印的每条日志中都会包含时间、RequestId、日志级别等信息。相应的执行代码及输出的日志内容如下所示。 import logging def handler(event, context): logger logging.getLogger() logger.info('hello world') return 'done' 20241114 09:34:34.052 a8b30ba91afc46cd98b758e2a443ced0 [INFO] hello,world 查看日志 函数执行完成后，您可以在函数详情页的日志页签查看日志信息。

当函数计算运行您的函数时，会将上下文对象传递到执行方法中。该对象包含有关调用、服务、函数和执行环境等信息。 上下文对象context主要包括如下字段： 字段 类型 说明 requestid String 函数请求ID。 credentials Credentials结构，包含以下字段： accesskeyid accesskeysecret securitytoken 临时密钥信息。 function FunctionMeta结构，包含以下字段： name handler memory timeout 当前函数的基本信息。 service ServiceMeta结构，包含以下字段： logproject logstore qualifier versionid 当前函数的服务信息。 region String 当前函数的所在地域ID。 accountid String 日志对象。 事件请求函数上下文 当函数计算运行您的函数时，会将上下文相关信息传递到执行方法中的第二个参数context中，通过如下示例查看上下文相关信息： coding: utf8 import logging def handler(event, context): logger logging.getLogger() logger.info(f"Request id: {context.requestid}") return context.headersMap HTTP请求函数上下文 当函数计算运行您的函数时，会将上下文相关信息传递到执行方法中的第一个参数environ中，通过如下示例查看上下文相关信息： coding: utf8 def handler(environ, startresponse): ret "" for key, value in environ.items(): ret ret + f"key: {key}, value:{value} n" status '200 OK' responseheaders [('Contenttype', 'text/plain')] startresponse(status, responseheaders) return [ret]

本文介绍Node.js如何实现并应用函数实例生命周期回调方法。 使用说明 当您实现并配置函数实例生命周期回调后，函数计算将在相关实例生命周期事件发生时调用对应的回调程序。 Initializer回调 Initializer回调在函数实例启动成功后，请求处理程序（Handler）之前执行。在一个实例生命周期内，Initializer回调会且仅会成功执行一次。 ES模块 export const initialize async (context) > { console.log('initializer'); return ""; } CommonJS模块 exports.initialize function(context, callback) { console.log('initializer'); callback(null, ""); }; PreStop回调 PreStop回调在函数实例销毁前执行。 ES模块 export const preStop async (context) > { console.log('preStop'); return ""; } CommonJS模块 module.exports.preStop function(context, callback){ console.log('preStop'); callback(null, ""); } Initializer回调和PreStop回调的方法签名一样，入参只有一个context参数，提供在调用时的运行上下文信息。

字段 类型 解释说明 errorMessage String 异常信息。 errorType String 异常类型。 stackTrace List 异常堆栈。

本文介绍函数计算Go运行环境的错误处理相关内容。 返回错误信息 如下示例直接返回错误信息： package main import ( "errors" "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" ) func HandleRequest() error { return errors.New("trouble now") } func main() { cf.Start(HandleRequest) } 调用函数时，会收到如下响应： { "errorMessage": "trouble now", "errorType": "errorString" } 使用panic抛出错误 如下示例使用panic抛出错误信息： package main import ( "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" ) func HandleRequest() error { panic("Error: trouble now") return nil } func main() { cf.Start(HandleRequest) } 调用函数时，会收到如下响应（示例中仅列出了部分堆栈信息）： { "errorMessage": "Error: trouble now", "errorType": "string", "stackTrace": [ { "path": "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk@v0.0.020240319091518e684f96d8b85/cf/errors.go", "line": 33, "label": "fcPanicResponse" }, { "path": "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk@v0.0.020240319091518e684f96d8b85/cf/function.go", "line": 111, "label": "(userFunction).Invoke.func1" }, ...... ] } os.Exit(1) 非必要不建议使用包含 os.Exit(1)代码的错误处理代码，使用该方法无法获取退出时的报错信息和堆栈信息。例如 log.Fatal方法。示例如下： package main import ( "gitee.com/ctyunfaas/cfruntimegosdk/cf" "log" ) func HandleRequest() error { log.Fatal("trouble now") return nil } func main() { cf.Start(HandleRequest) } 调用函数时，会收到如下响应： EOF

本文介绍函数计算Node.js运行环境的错误处理相关内容。 抛出异常 如下示例我们在函数中抛出了一个异常。函数计算会捕获到抛出的异常，并生成包含错误信息、类型和堆栈信息的JSON格式数据： exports.handler function(event, context, callback) { throw new Error('trouble now'); }; 调用函数时，会收到如下响应（示例中仅列出了部分堆栈信息）： { "errorMessage": "trouble now", "errorType": "Error", "stackTrace": [ "Error: trouble now", " at handler (file:///code/index.mjs:2:9)", ... ] } 异常退出 如下示例我们在函数中进行异常退出。函数计算会返回一个通用的错误信息： exports.handler function(event, context, callback) { process.exit(1); }; 调用函数时，会收到如下响应： EOF

本文介绍在函数计算中自定义运行时的基本原理。 基本原理 对于自定义运行时环境，你上传的代码ZIP包实质上是一个能够处理HTTP请求的服务器应用。你需要在函数配置中指定一个启动命令，来启动这个HTTP服务器。当函数计算服务在冷启动自定义运行时函数时，它将依据你的启动命令来启动您的HTTP服务器，此时，该服务器将负责接收并处理所有由函数计算服务转发过来的请求。默认情况下，HTTP服务器监听的端口是9000，但如果你的服务器配置了不同的端口，比如8080，你可以配置监听端口至8080。 HTTP Server配置要求 创建HTTP Server时您需要满足以下要求： 1：http server监听端口需要和函数配置一致，比如，函数属性监听端口默认是9000。那么您实现的HTTP Server监听的端口也必须是9000。 2: Connection需要设置为KeepAlive。

字段 说明 string RequestId 调用请求ID。 ICfFunctionParameter FunctionParam 函数相关参数信息。 ICfLogger Logger 日志对象。 string AccountId 用户的AccountId。 string Region 当前函数所在的Region。

本文以安装第三方依赖numpy为例，介绍如何为您的Python代码安装依赖，打包并部署代码至函数计算。 注意 由于函数计算的运行环境是Linux系统，在Windows系统或macOS系统安装numpy依赖库带有跟当前系统相关二进制文件，会导致您的代码包部署到函数计算后运行失败。建议您使用Linux系统进行以下操作。 准备工作 1. 创建一个代码目录，如 myapp。 2. 在 myapp目录下，创建 index.py文件，文件内容如下： coding: utf8 import numpy as np import logging def handler(event, context): a np.arange(6) return a 安装依赖 在 myapp目录下执行 pip3 install numpy t .安装numpy依赖库到当前目录。 部署代码 在 myapp目录下执行zip code.zip r ./命令将代码打包成zip压缩包文件。 在函数计算控制台 找到对应的目标函数，然后在函数详情页面的右上角，点击上传代码 上传zip进行上传刚打包的ZIP文件。

函数计算服务对用户数据的保护采取了严格的安全措施，确保用户代码的存储和执行环境都是安全且隔离的。函数计算服务不会访问或查看用户的数据和代码，同时实施严格的权限控制机制，确保每个账号只能访问其拥有权限的资源，没有权限读取或获取其他账号的数据，包括代码。

本章节主要介绍翼MapReduce组件Spark使用说明。 1. 任一用户登录集群客户端节点。 2. 配置/usr/local/ 下spark客户端目录 conf下的配置，主要是Sparkenv.sh 需要配置SPARKHOME、HADOOPHOME、HADOOPCLASSPATH等。 3. 如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。 1. 首先klist kt ，获取keytab文件的principal，例如 klist kt user.keytab 获得 user/hostname@realm。 2. 然后kinit kt ，例如 kinit kt user.keytab user/hostname@realm。 3. Kinit认证完成登录后，可以klist l查看。 4. 如果SPARKHOME/bin 已经配置到系统环境变量中，可以直接sparkshell 进入。否则需要去到SPARKHOME/bin下执行。

本章节主要介绍翼MapReduce组件HBase支持的压缩算法。 HBase目前默认支持的压缩算法有snappy和gz，根据需要可以增加lzo、lz4、bzip2等算法支持。