资料来源：火山引擎-开发者社区

近年来，无服务器架构（Serverless）的崛起让开发者得以从基础设施的复杂性中解放，专注于业务逻辑创新。但随着采用率提升，新的问题开始出现——函数实例的短暂生命周期、动态变化的资源分配以及高度分散的依赖关系，使得传统的监控和调试工具难以有效工作。
开发者在使用 Serverless 架构时，通常会遇到以下几类问题：

• 性能问题难以排查：函数冷启动时间不稳定，偶尔出现超时或异常，但由于执行环境短暂，错误日志不完整，导致问题难以复现和定位。
• 监控和调试困难：传统监控工具无法有效跟踪瞬时运行的函数实例，日志分散在不同服务中，缺乏完整上下文，使得故障排查时间大幅增加。
• 依赖关系复杂：一个业务请求可能涉及多个函数、第三方 API 和数据服务，各环节相互影响，导致性能瓶颈难以精准定位。

这些问题并非特定云厂商或平台的不足，而是 Serverless 架构本身的特性带来的挑战——当函数成为随时创建销毁的“瞬态执行单元”，当业务逻辑被拆解为松散耦合的“事件驱动链”，传统的运维和监控方式在这种场景下已然不再适用。
那么，如何实现 Serverless 函数的运行状态可视化？如何快速发现并解决性能瓶颈？本文将以火山引擎应用性能监控全链路版 APMPlus 和函数服务 veFaaS 为例，介绍如何在火山引擎云上一键开启函数服务性能监控，让函数运行全程可观测。
veFaaS × APMPlus 全栈观测体系
产品介绍：veFaaS & APMPlus
函数服务 veFaaS 是火山引擎提供的事件驱动的无服务器函数托管计算平台，支持快速创建和部署函数、按需集成云上中间件和数据库产品、屏蔽底层资源和运维细节，能够弹性高可靠地运行业务，帮助企业极致缩减开发运维成本，享受云计算优势。
应用性能监控全链路版 APMPlus 是火山引擎推出的一款性能监控产品，提供针对应用服务的品质、性能以及自定义埋点的 APM 服务。它通过先进的数据采集与监控技术，为企业提供全链路的应用性能监控服务，具有以下核心能力：

• 异常问题发现与报警：帮助开发者快速定位性能瓶颈和故障点；
• 丰富的归因能力：支持堆栈分析、调度分析、维度分析、埋点分析等多种监控视角；
• 链路追踪与日志查询：结合调用链路和单点日志，快速排查问题；
• 灵活报表能力：通过趋势分析掌握系统健康状况。

解决方案：一键开启，全链路透视
作为火山引擎面向云原生时代的 Serverless 计算服务，veFaaS 在致力于为用户提供易用高效的函数托管计算平台的同时，在原有可观测能力基础上，与 APMPlus 深度协同，将性能可观测性植入函数生命周期的每一环，为开发者提供开箱即用的全栈可观测能力。通过全链路追踪，用户可以实现从请求到函数执行，再到第三方服务的完整调用链还原，只需在函数配置界面开启 应用监控，即可自动完成以下能力注入：
零代码侵入的探针技术。在 Serverless 架构中，传统监控方案需要开发者手动埋点，不仅增加代码维护成本，还可能引发版本兼容问题，尤其在追踪异步任务和跨服务调用时面临挑战。为此，APMPlus 采用轻量级探针技术，在函数部署阶段自动完成注入，无需修改任何业务代码。无论是同步逻辑处理还是异步任务调度，探针均能无感知地捕获函数执行全貌——从跨服务调用到第三方依赖异常。开发者只需专注于业务逻辑，监控数据的采集与上报完全由平台自动化完成，覆盖 90% 的 Serverless 场景，彻底告别手动埋点的繁琐与版本兼容风险。
全维度指标监控。在 Serverless 架构中，开发者常常面临两大监控盲区：一是难以全面掌握函数实例的基础资源使用情况（如 CPU、内存波动）；二是缺乏对跨服务依赖链路的可视化洞察，当出现性能下降或调用失败时，往往需要耗费大量时间逐层排查。APMPlus 提供多维指标监控能力，支持实时采集内存峰值、CPU 利用率等基础资源指标，同时追踪请求成功率、平均响应时间等业务关键指标。通过服务拓扑分析，开发者能够一目了然地了解函数与下游服务（数据库/第三方 API 等）的调用链路和依赖关系，以及各链路 QPS、延迟等关键指标，帮助开发者迅速定位流量异常或下游瓶颈，真正实现对 Serverless 应用全局健康状况的高效把控。
端到端上下文传递。在事件驱动的 Serverless 架构中，一个用户请求可能穿透多个函数、跨越不同协议（HTTP/gRPC/Kafka），甚至经过异步消息解耦。APMPlus 通过透传 Trace ID，在各类协议中自动透传上下文信息，确保即便请求流经消息队列或事件总线，仍能还原端到端的完整调用链。例如，当函数通过 Kafka 触发下游服务时，系统自动在消息头中注入 Trace ID，使异步链路与同步调用一样清晰可溯，彻底解决分布式场景下的“上下文断裂”难题。
精准定位瓶颈层级。当性能问题发生时，APMPlus 提供多维度分析工具快速缩小排查范围。通过链路火焰图，开发者可直观看到请求在不同服务间的耗时分布——例如某次函数调用中，70% 时间消耗在下游数据库查询，20% 用于序列化处理，剩余 10% 为业务逻辑执行。这种分层视角能快速区分问题边界：是自身代码效率不足，还是第三方服务响应延迟。结合拓扑图中异常节点的高亮标记（如数据库连接失败），开发者无需逐行排查日志即可锁定关键瓶颈。
错误现场捕获。Serverless 函数的瞬时性特性，常常导致错误发生时实例已销毁，传统日志无法还原完整现场。APMPlus 会在异常发生时捕获完整的堆栈信息，并与 Trace ID 强关联存储。即使函数实例已不复存在，开发者仍可通过链路详情页的“错误现场”标签，一键查看异常时刻的完整上下文，如同为函数执行按下暂停键。结合智能标记功能，系统会自动在链路中标注异常节点（如数据库连接失败、第三方 API 超时），并提供直通错误详情的快捷入口。

接入指南：一键接入，极速观测
veFaaS x APMPlus 的集成方案极大简化了性能监控的接入流程，真正实现了“开箱即用”的极致体验。用户可无需改造代码，通过以下三步即可获得完整的函数全栈可观测能力：
Step 1：进入函数配置界面
1.登录函数服务控制台，在左侧导航栏选择函数，进入函数管理页面。
2.选择需要监控的目标函数，单击函数名称，跳转到函数详情页。
Step2: 启用 APMPlus 应用监控
1.在函数配置页签，编辑应用监控信息，启用应用监控，保存后进行发布。APMPlus 监控服务服务启用后，函数的监控数据将投递至 APMPlus，提供指标、链路、日志等一体化监控服务，以及绘制监控大盘服务。

2.开启并重新发布成功后，函数配置页会显示「应用监控」「已启用」的绿色标识。
Step 3：查看监控数据
1.开启应用监控后，点击函数的应用监控页，可以看到运行时监控和 Trace 分析两个界面。
2.点击运行时监控可以查看函数运行的运行时监控的各种指标，如 CPU 耗时、CPU 使用率、内存使用、GC 对象数量、线程数量、上下文切换数量等。

3.点击 Trace 分析可以查看函数执行的调用链路和其拓扑图。用户可以通过服务名、TraceID、状态码（如 500）、耗时范围（>5s）等条件快速定位目标请求。

单击目标 Trace ID 可深入查看对应链路的详细信息，包括：

• 火焰图：直观展示链路的性能热点，帮助快速定位耗时操作；
• 调用列表：以表格形式呈现链路的调用详情，便于逐步分析；
• 服务拓扑图：展示链路的上下游调用关系，帮助理解服务间的交互；
• 错误堆栈展示：异常 Span，提供异常堆栈展示。

除了 veFaaS 界面上支持的运行时监控和 Trace 分析功能外，APMPlus 还提供更加丰富的功能以更好的完成对函数服务的全链路监控。开发者可以登录应用性能监控全链路版控制台，在左侧导航栏选择服务端监控，完整地查看接入函数的调用链（Traces）、性能指标（Metrics） 以及运行时状态等关键数据。完整的功能介绍参考 APMPlus 官方文档：https://www.volcengine.com/docs/6431/68831。
未来展望：构建智能时代的全栈可观测服务
在智能技术快速演进的今天，Serverless 正与 AI 加速结合，通过弹性伸缩、事件驱动等特性降低 AI 应用部署门槛。为构建真正面向 Serverless 与 AI 原生场景的全栈可观测服务，APMPlus 将打造更智能、更开放的性能监控体系，助力开发者应对下一代技术栈的复杂性挑战：

• 全面接入 veFaaS 运行时监控。除去目前已支持的 Python 探针外，APMPlus 后续也将支持 Node.js、Golang 等语言探针，覆盖 95% 的 Serverless 开发场景；
• 框架级深度支持。APMPlus 将持续对主流的 AI 框架进行支持如 LangChain、LlamaIndex 等。为开发者提供跨框架、全场景、细粒度的 AI 可观测能力；
• LLM 全生命周期可观测。除去对智能体的可观测外，APMPlus 还将致力于对模型推理侧，MCP（Model Context Protol） 的可观测支持，最终实现从智能体到推理的观测闭环。

未来，火山引擎可观测团队将基于 APMPlus，不止于帮助用户“发现问题”，更致力于“预防问题”与“推动优化”——让每一次性能调优都有数据可依，让每一行代码都运行在确定性之中。全栈可观测，不仅是看见系统，更是预见未来。