Azure Functions 与 Logic Apps：何时使用哪个

在云计算领域，我们经常会遇到自动化和集成的需求。为了解决这些问题，Microsoft Azure 提供了两个非常著名的服务：Azure Functions 和 Azure Logic Apps。虽然它们的目标都是为了提高工作效率并简化流程，但它们的用途却大相径庭。在这篇文章中，我们将深入探讨 Azure Functions 与 Logic Apps 的异同，并融入 2026 年的技术视角，分享我们在实际项目中的实战经验，帮助我们根据实际需求选择最合适的工具。

主要术语

Azure Functions 提供了无服务器计算能力，允许我们运行事件驱动的程序，而无需管理基础设施。它非常适合运行简短的代码片段，即“函数”，以响应数据库更改等各种刺激。在 2026 年，随着容器化和轻量级运行时的普及，Functions 已经成为微服务架构中不可或缺的“粘合剂”。

Azure Logic Apps

Azure Logic Apps 是一项云服务，旨在简化和编排工作流、业务流程以及任务。它通过可视化设计器来定义流程，从而促进企业范围内应用、数据、系统和服务的集成。最新的 Standard 级别甚至允许我们将逻辑应用部署在容器环境中，实现了更强的可控性。

核心区别

目的与用例

Azure Functions: 非常适合在特定情况发生时触发自定义代码。它们是处理后台进程、执行后端计算以及构建微服务架构的理想选择。当业务逻辑过于复杂，无法用简单的拖拽操作表达时，Functions 是我们的首选。
Azure Logic Apps: 适合协调涉及多个服务的复杂流程。它们在数据集成、系统集成和业务流程自动化方面表现出色。如果我们需要快速连接 SaaS 服务（如 Salesforce、Office 365）而不想写底层认证代码，Logic Apps 是不二之选。

开发方式

Azure Functions: 需要编码技能。开发者可以使用 C#、JavaScript、Python、Java 等多种语言来编写函数。随着 Vibe Coding（氛围编程） 的兴起，我们现在可以通过 Cursor 或 GitHub Copilot 等工具，直接生成复杂的函数代码，AI 已经成为我们结对编程的亲密伙伴。
Azure Logic Apps: 采用无代码或低代码解决方案。用户可以使用可视化设计器来创建工作流，这使得非开发人员（如业务分析师）也能轻松上手。但在 2026 年，我们也看到了“混合模式”的兴起：开发者编写 Functions 处理核心逻辑，而由 Logic Apps 来编排这些函数。

执行模式

Azure Functions: 响应触发器执行代码。它具有高度可扩展性，专为短期任务设计。它在“爆发式”负载下表现优异，但也需要我们处理好并发和冷启动的问题。
Azure Logic Apps: 编排长期运行的工作流，随着时间的推移管理不同步骤之间的状态和依赖关系。对于涉及人为审批、长时间等待的工作流，Logic Apps 提供了原生的状态管理，省去了我们自己编写状态机的麻烦。

对比表

Azure Functions

—

响应事件执行自定义代码

需要编码

事件驱动

微服务、后台任务、数据处理

内置绑定有限，需 SDK

基于执行时间和内存消耗

开发者

使用场景深度解析

何时选择 Azure Functions

在我们的项目中，Azure Functions 主要承担以下职责：

• 自定义业务逻辑: 当我们需要实施复杂的数据转换、算法计算或与特定 API 进行深度交互时。
• 微服务架构: 作为独立部署的功能单元，Functions 非常适合构建 事件驱动架构。
• 高性能数据处理: 对于 I/O 密集型或 CPU 密集型的短时任务，Functions 的性能通常优于 Logic Apps 内置的操作。

代码示例：一个简单的 HTTP 触发函数

这是我们在生产环境中常用的一个模式：一个接收 Webhook 并验证签名的函数。

// 在 C# 中，我们通常会这样编写一个处理 Webhook 的函数
using System.Net;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Extensions.Logging;

namespace MyCompany.Serverless
{
    public class WebhookHandler
    {
        private readonly ILogger _logger;

        public WebhookHandler(ILoggerFactory loggerFactory)
        {
            _logger = loggerFactory.CreateLogger();
        }

        [Function("ProcessOrderWebhook")]
        public HttpResponseData Run([HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] HttpRequestData req)
        {
            _logger.LogInformation("处理新的订单 Webhook 请求...");

            // 1. 读取请求体
            string requestBody = new StreamReader(req.Body).ReadToEnd();
            
            // 2. 在这里，我们通常会进行签名验证，防止恶意请求
            // if (!ValidateSignature(req.Headers, requestBody)) { ... }

            // 3. 反序列化并处理业务逻辑（例如调用 AI 服务或数据库）
            // var order = JsonSerializer.Deserialize(requestBody);
            
            var response = req.CreateResponse(HttpStatusCode.OK);
            response.WriteString("订单已接收");
            return response;
        }
    }
}

何时选择 Azure Logic Apps

当我们面对以下情况时，Logic Apps 是更明智的选择：

• 流程自动化: 当我们需要自动执行涉及多个系统和服务的业务程序（例如：CRM 审批流程）。
• SaaS 集成: Logic Apps 内置了超过 1000+ 的连接器。如果你想连接 Salesforce、Service Bus 或 Office 365，使用 Logic Apps 可以省去数周的 SDK 开发时间。
• 非技术人员参与: 业务流程往往由业务分析师定义。Logic Apps 的可视化界面允许他们直接参与工作流的维护，而无需开发介入。

现代开发范式与 AI 整合

到了 2026 年，开发模式已经发生了巨大的变化。我们不再仅仅关注“写代码”，更关注“编排智能”。

Vibe Coding 与 AI 辅助开发

在构建 Azure Functions 时，我们越来越多地采用 Vibe Coding 的理念。想象一下，你不再是逐行敲击代码，而是向 Cursor 或 GitHub Copilot 描述你的意图：“帮我写一个函数，监听 Service Bus，调用 OpenAI API 总结文本，然后存入 Cosmos DB。”

AI 不仅生成了代码，还能帮你编写单元测试和优化性能。例如，AI 可能会建议你使用 INLINECODE7b99c2bf 属性来优化内存占用，或者提示你注意 INLINECODEda747ff3 的生命周期管理问题（这在 Functions 中是一个经典的陷阱）。

Agentic AI 的应用

让我们思考一个场景：在 Logic Apps 中，我们可以集成 Agentic AI 代理。

假设我们有一个客服自动化流程。传统的 Logic App 可能只是简单记录工单。但在 2026 年，我们可以在 Logic App 中插入一个步骤，调用一个由 Azure Functions 托管的 AI Agent。这个 Agent 可以自主决定：是直接退款、回复用户，还是升级给人工客服。

这种组合（Logic Apps 负责流程，Functions 托管智能 Agent）代表了当前最先进的生产力方向。

生产级最佳实践与常见陷阱

在多年的实战中，我们总结了一些经验，希望能帮助你避开那些“坑”。

1. 性能优化策略：静态客户端

在 Azure Functions 中，最常见的新手错误是在每次函数调用时都创建一个新的 HttpClient 实例。这会导致 Socket 耗尽。

最佳实践： 使用静态客户端。或者，在 .NET 6+ 中，利用 IHttpClientFactory。

// 正确的做法：使用静态变量或在依赖注入中注册单例
private static HttpClient _httpClient = new HttpClient();

[Function("FetchData")]
public async Task Run(TimerInfo myTimer)
{
    // 这样可以复用连接，极大提升性能
    var response = await _httpClient.GetStringAsync("https://api.example.com/data");
    return response;
}

2. 边界情况与容灾：处理重试策略

无论是 Functions 还是 Logic Apps，分布式系统中的网络故障是常态。

• 在 Logic Apps 中: 我们可以在设计器中直接配置“重试策略”，例如指数退避算法。
• 在 Functions 中: 我们需要自己编写逻辑，或者利用 Durable Functions（这是 Functions 的一个强大扩展，专门用于编写有状态的工作流）来处理重试。

3. 监控与可观测性

不要只依赖 Azure Portal 的基础图表。在 2026 年，我们推荐将所有日志导出到 Application Insights，并利用 KQL (Kusto Query Language) 进行深度分析。

例如，我们可以运行如下查询来找出执行时间最长的函数：

union traces, requests
| where timestamp > ago(1h)
| where customDimensions.FunctionName != ""
| summarize AvgDuration = avg(duration) by bin(timestamp, 5m), customDimensions.FunctionName
| render timechart

4. 决策经验：什么时候不使用它们？

• 长时间运行的任务: 如果一个任务需要运行几个小时（例如视频渲染），Azure Functions 可能会因为超时而失败。此时，考虑使用 Azure Container Instances 或通过 Functions 触发 Azure Batch 作业。
• 极度复杂的逻辑: 如果你发现 Logic App 的设计图变得像“意大利面”一样错综复杂，或者嵌套层级过深，这通常意味着你应该将这些复杂逻辑封装到 Azure Functions 中，然后在 Logic App 中简单地调用它。这符合“低代码”与“专业代码”结合的原则。

实际应用：混合架构示例

让我们来看一个我们在最近的一个金融科技项目中使用的混合模式。

场景： 当用户上传一张发票图片时，系统需要识别信息、验证金额、并更新 ERP 系统。

• 触发: Blob Storage 触发器 -> 启动 Azure Function (代码)。
• 处理: Function 调用 Azure AI Vision (Form Recognizer) 提取数据。
• 决策: Function 返回结果。
• 编排: Logic App 接收到 Function 完成的信号。
• 审批: Logic App 检查金额是否大于 $10,000。如果是，发送 Teams 消息给经理审批。
• 集成: 审批通过后，Logic App 调用 SAP 连接器更新数据库。

这种架构充分利用了 Functions 的计算能力和 Logic Apps 的集成与审批流能力，是现代云原生应用的典型代表。

结论

Azure Functions 非常适合执行自定义代码和处理事件驱动的任务，而 Azure Logic Apps 则在自动化涉及众多服务的复杂操作方面表现出色。根据我们的经验，没有绝对最好的工具，只有最适合场景的工具。在 2026 年的今天，最成功的架构往往是混合型的：利用 Agentic AI 增强逻辑，利用 Logic Apps 连接万物，利用 Azure Functions 处理核心算力。希望这篇文章能帮助我们在构建下一代云应用时做出更明智的决策。