传统开发中，文件上传是比较自由的：上传什么文件、怎么上传、存储到哪里等问题往往都是由开发者决定的，但是在 Serverless 架构下，上传文件就没有这么自由了。无论是成本原因，还是某些服务限制，我们都需要寻求一些比较 " 优 " 的解决方案。

Serverless 架构与文件上传

由于 Serverless 架构中函数计算的部分是没有办法做文件持久化，函数执行的容器用完过后就会被回收，所以如果想要存储文件，就需要借助对象存储等相关服务。

将文件上传到对象存储服务的方法很多，本文主要介绍两种：

函数计算 -> 对象存储

对象存储

一般情况下，如果某个有文件上传功能，我们会用multipart/form-data，或者将文件进行base64编码之后再上传。但在 Serverless 架构下，这种思路需要做出一些改变。

函数计算 -> 对象存储是上传文件比较常见，也是比较容易的方式。文件直接通过 API 网关，传送到云函数中，并重做一些处理（例如压缩图像、视频转码、数据入库等），然后再由云函数将结果存储到对象存储中，做文件资源的持久化。

这个思路看起来很顺畅，但是实际操作起来也会遇到很多问题：

首先，通过这种方式将文件传给函数时，函数计算通过 API 网关得到的数据结构往往是 JSON 格式，或者是字符串。这样的设计使得函数计算对二进制的支持非常不友好，我们只能将文件转换为base64编码后再进行传输，通过 API 网关之后，函数接收到数据，再将base64编码的文件解码，经过相关处理后持久化对象存储。

其次，无论是 AWS 的 Lambda，还是腾讯云的 SCF，通过 API 网关触发函数时都会有数据包大小限制的。以腾讯云为例，数据包的限制是 6M。也就是说，无论发送多大的数据，从 API 网关到函数计算都会有一个数据包的最大限制，上传文件过大，就无法进行资源的传输。所以，上传到云函数的文件必须在 6M 以下，而函数计算对二进制文件不友好，经过base64编码的数据包通常会大些，这样上传到云函数的数据包必须在 4M 左右。