Azure Durable Functions 使用教程
2024-09-24 16:58:49作者:申梦珏Efrain
1. 项目介绍
Azure Durable Functions 是 Azure Functions 的一个扩展,旨在帮助开发者在 Azure Functions 平台上构建可靠的、有状态的应用程序。这个扩展引入了三种新的函数类型:
- Orchestrator 函数:用代码编写的长时间运行的、可靠的工作流函数,用于安排和协调其他函数。
- Activity 函数:无状态函数,是持久函数编排中的基本工作单元。
- Entity 函数:具有身份和显式状态存储的有状态、类似 actor 的函数。
Durable Functions 可以在 Azure Functions 支持的任何环境中运行,包括 Azure Functions 的“无服务器”消费计划、弹性高级计划、Kubernetes 上,甚至可以在本地使用 Visual Studio 或 Visual Studio Code 进行开发。
2. 项目快速启动
安装 Durable Functions
首先,确保你已经安装了 Azure Functions Core Tools。然后,你可以通过以下命令安装 Durable Functions 扩展:
func extensions install -p Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.DurableTask -v <latest version on Nuget.org>
创建一个简单的 Orchestrator 函数
以下是一个简单的 Orchestrator 函数的示例代码:
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.Azure.WebJobs;
using Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.DurableTask;
using Microsoft.Extensions.Logging;
public static class HelloOrchestration
{
[FunctionName("HelloOrchestration")]
public static async Task<string> RunOrchestrator(
[OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
string result = await context.CallActivityAsync<string>("SayHello", "Tokyo");
return result;
}
[FunctionName("SayHello")]
public static string SayHello([ActivityTrigger] string name, ILogger log)
{
log.LogInformation($"Saying hello to {name}.");
return $"Hello, {name}!";
}
}
运行函数
在本地运行你的 Azure Functions 项目:
func start
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 工作流自动化:Durable Functions 可以用于自动化复杂的工作流,例如订单处理、库存管理等。
- 长时间运行的任务:适用于需要长时间运行的任务,如数据处理、报告生成等。
- 状态管理:适用于需要管理状态的应用程序,如游戏状态、用户会话等。
最佳实践
- 使用 Orchestrator 函数管理复杂逻辑:将复杂的业务逻辑放在 Orchestrator 函数中,确保代码的可读性和可维护性。
- 避免在 Activity 函数中进行长时间操作:Activity 函数应保持简洁,避免长时间的操作,以确保工作流的可靠性。
- 使用 Entity 函数管理状态:对于需要管理状态的应用程序,使用 Entity 函数来存储和操作状态。
4. 典型生态项目
- Azure Functions:Durable Functions 是 Azure Functions 的一个扩展,因此与 Azure Functions 紧密集成。
- Azure Storage:Durable Functions 使用 Azure Storage 来存储工作流的状态和历史记录。
- Azure Service Bus:可以与 Azure Service Bus 集成,用于消息传递和工作流协调。
- Azure Cosmos DB:可以与 Azure Cosmos DB 集成,用于存储和查询工作流的状态。
通过以上模块的介绍,你应该能够快速上手并使用 Azure Durable Functions 构建有状态的应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
56
33