AWS Lambda 上手很輕鬆

前言

微服務架構有別於傳統的單體式應用方案，我們可將單體應用拆分成多個核心功能。每個功能都被稱為一項服務，可以單獨構建和部署，這意味著各項服務在工作時不會互相影響

這種設計理念被進一步應用，就變成了無服務（Serverless）。「無服務」看似挺荒唐的，其實伺服器依舊存在，只是我們不需要關注或預置伺服器。這讓開發人員的精力更集中——只關注功能實現

Serverless 的典型便是 AWS Lambda

AWS Lambda

如果你是 Java 開發人員，你應該聽說過或使用過 JDK 1.8 裡面的 Lambda，但是 AWS 中的 Lambda 和 JDK 中的 Lambda 沒有任何關係

這裡的 AWS Lambda 就是一種計算服務，無需預置或管理伺服器即可運行代碼，藉助 Lambda，我們幾乎可以為任何類型的應用程式或後端服務運行代碼，而且完全無需管理，我們要做的只是上傳相應的代碼，Lambda 會處理運行和擴展 HA 代碼所需的一切工作

說的直白一點

Lambda 就好比實現某一個功能的方法 （現實中，通常會讓 Lambda 功能儘可能單一），我們將這個方法做成了一個服務供調用

到這裡你可能會有個困惑，Lambda 既然就是一個「方法」，那誰來調用？或怎麼來調用呢？

如何調用 Lambda

為了回答上面這個問題，我們需要登陸到 AWS，打開 Lambda 服務，然後創建一個 Lambda Function （hello-lambda）

Lambda 既然是個方法，就要選擇相應的 Runtime 環境，如下圖所示，總有一款適合你的（最近在用 Node.js, 這裡就用這個吧）

點擊右下角的 Create function 按鈕進入配置頁面

在上圖紅色框線的位置就可以配置出發 Lambda 的觸發器了，點擊 Add trigger

從上圖可以看出，AWS 內置的很多服務都可以觸發 Lambda，我在工作中常用的有：

• API Gateway （一會的 demo 會用到，也是最常見的調用方式）
• ALB - Application Loac Balancer
• CloudFront
• DynamoDB
• S3
• SNS - Simple Notification Service
• SQS - Simple Queue Service

上面只是 AWS 內置的一些服務，向下滑動，你會發現，你也可以配置很多非 AWS 的事件源

到這裡，上面的問題你應該已經有了答案了。這裡暫時先無需任何 trigger，先點擊右上角的 Test 測試一下 Lambda

一個簡單的 Lambda Function 就實現了，紅色框線的 response 只是告訴大家，每個請求都會有相應的 Request ID，更有 START/END 標識快速定位 Log 內容 （可以通過 CloudWatch 查看，這裡暫不展開說明）

你也可能已經開始發散你的思維了，如何運用 AWS Lambda，其實在 AWS 官網有很多樣例：

經典案例

比如為了適應多平臺圖片展示，一張原始圖片上傳到 S3 後，會通過 Lambda resize 適應不同平臺大小的圖片

比如使用 AWS Lambda 和 Amazon API Gateway 構建後端，以驗證和處理 API 請求，當某一個用戶發布一條動態，訂閱用戶將收到相應的通知

接下來我們就用 Lambda 實現經典的分布式訂單服務案例

訂單服務 Demo

為了增強用戶使用體驗，或者為了提升程序吞吐量，亦或是為了架構設計程序解耦，考慮到以上這些情況，我們通常都會藉助消息中間件來完成

假設有一常見場景，用戶下訂單時如果選擇開具發票，則需要調用發票服務，很顯然調用發票服務不是程序運行的關鍵路徑，這種場景，我們就可以通過消息中間件來解耦。這裡有兩個服務：

1. 訂單服務
2. 發票服務

如果用 Lambda 來實現兩個服務，整體設計思想就是這樣滴：

現實中，我們不可能在 AWS console 通過點擊按鈕來創建各個服務的，在 AWS 實際開發中， 我們通過寫 CloudFormation Template （以下會簡稱 CFT，其實就是一種 YAML 或者 JSON 格式的定義）來創建相關 AWS 服務，如果上述這個 Demo，從圖中可以看出，我們要創建的服務還是非常多的：

• Lambda * 2
• API Gateway
• SQS

如果寫 AWS 原生的 CFT，要實現的內容還是挺多的

但是...... 懶惰的程式設計師總是能帶來很多驚喜

Serverless Framework

寫 JDBC 麻煩，就有了各種持久層框架的出現，同樣寫 AWS 原生 CFT 麻煩，就有了 Serverless Framework （以下會簡稱 SF）的出現幫助我們定義相關 Serverless 組件 （順便問一下，GraphQL 你們有在用嗎？）

SF 不但簡化了 AWS 原生 CFT 的編寫，還簡化了跨雲服務的定義，就好比設計模式當中的 Facade，在上面建立了一層門面，隱藏了底部不同服務的細節，降低了跨雲並用雲的門檻，目前支持的雲服務有下面這些

這裡暫時不會對 SF 展開深入的說明，在我們的 demo 中只不過是要應用 SF 來定義

安裝 Serverless Framework

如果你有安裝 Node，那只需要一條 npm 命令全局安裝即可：

npm update -g serverless

安裝過後檢查一下安裝版本是否成功

sls -version

配置 Serverless Framework

由於要使用 AWS 的 Lambda，所以要對 SF 做基本的配置，至少要讓 SF 有權限創建 AWS 服務，當你創建一個 AWS 用戶時，你可以獲取 AK 「access_key_id」和 SK 「secret_access_key」（不是 SKII 哦），其實就是一種用戶名和密碼形式

然後通過下面一條命令添加配置就可以了：

serverless config credentials --provider aws --key 1234 --secret 5678 --profile custom-profile

• --provider 雲服務商
• --key 你的AK
• --secret 你的SK
• --profile 如果你有多個帳戶時，你可以添加這個 profile 做快速區分

運行上述命令後，就會在 ~/.aws/目錄創建一個名為 credentials 的文件存儲上述配置，就像這樣：

到這裡準備工作就都完成了，開始寫我們的定義就好了

創建 Serverless 應用

通過下面一條命令創建 serverless 應用

sls create --template aws-nodejs --path ./demo --name lambda-sqs-lambda

• --template 指定創建的模版
• --path 指定創建的目錄
• --name 指定創建的服務名稱

運行上述命令後，進入 demo 目錄就是下面這個結構和內容了

➜ demo tree.├── handler.js└── serverless.yml0 directories, 2 files

因為我們是用 Node.js 來編寫 Serverless 應用，同樣在 demo 目錄下執行下面命令來初始化該目錄，因為我們後面要用到兩個 npm package

npm init -y

現在的結構是這樣的（其實就多了一個 package.json）：

➜ demo tree.├── handler.js├── package.json└── serverless.yml0 directories, 3 files

至此，準備工作都已就緒，接下來就在 serverless.yml 中寫相應的定義就可以了 （門檻很低：按照相應的 key 寫 YAML 即可，是不是很簡單？），打開 serverless.yml 文件來看一下，瞬間懵逼？

# Welcome to Serverless!## This file is the main config file for your service.# It's very minimal at this point and uses default values.# You can always add more config options for more control.# We've included some commented out config examples here.# Just uncomment any of them to get that config option.## For full config options, check the docs:# docs.serverless.com## Happy Coding!service: lambda-sqs-lambda# app and org for use with dashboard.serverless.com#app: your-app-name#org: your-org-name# You can pin your service to only deploy with a specific Serverless version# Check out our docs for more details# frameworkVersion: "=X.X.X"provider: name: aws runtime: nodejs12.x# you can overwrite defaults here# stage: dev# region: us-east-1# you can add statements to the Lambda function's IAM Role here# iamRoleStatements:# - Effect: "Allow"# Action:# - "s3:ListBucket"# Resource: { "Fn::Join" : ["", ["arn:aws:s3:::", { "Ref" : "ServerlessDeploymentBucket" } ] ] }# - Effect: "Allow"# Action:# - "s3:PutObject"# Resource:# Fn::Join:# - ""# - - "arn:aws:s3:::"# - "Ref" : "ServerlessDeploymentBucket"# - "/*"# you can define service wide environment variables here# environment:# variable1: value1# you can add packaging information here#package:# include:# - include-me.js# - include-me-dir/**# exclude:# - exclude-me.js# - exclude-me-dir/**functions: hello: handler: handler.hello# The following are a few example events you can configure# NOTE: Please make sure to change your handler code to work with those events# Check the event documentation for details# events:# - http:# path: users/create# method: get# - websocket: $connect# - s3: ${env:BUCKET}# - schedule: rate(10 minutes)# - sns: greeter-topic# - stream: arn:aws:dynamodb:region:XXXXXX:table/foo/stream/1970-01-01T00:00:00.000# - alexaSkill: amzn1.ask.skill.xx-xx-xx-xx# - alexaSmartHome: amzn1.ask.skill.xx-xx-xx-xx# - iot:# sql: "SELECT * FROM 'some_topic'"# - cloudwatchEvent:# event:# source:# - "aws.ec2"# detail-type:# - "EC2 Instance State-change Notification"# detail:# state:# - pending# - cloudwatchLog: '/aws/lambda/hello'# - cognitoUserPool:# pool: MyUserPool# trigger: PreSignUp# - alb:# listenerArn: arn:aws:elasticloadbalancing:us-east-1:XXXXXX:listener/app/my-load-balancer/50dc6c495c0c9188/# priority: 1# conditions:# host: example.com# path: /hello# Define function environment variables here# environment:# variable2: value2# you can add CloudFormation resource templates here#resources:# Resources:# NewResource:# Type: AWS::S3::Bucket# Properties:# BucketName: my-new-bucket# Outputs:# NewOutput:# Description: "Description for the output"# Value: "Some output value"

乍一看，你可能覺得眼花繚亂，其實這是一個相對完整的 Lambda 配置全集，我們不需要這麼詳細的內容，不過這個文件作為我們的參考

接下來我們就定義 demo 所需要的一切 （關鍵注釋已經寫在代碼中）

service: name: lambda-sqs-lambda # 定義服務的名稱provider: name: aws # 雲服務商為 aws runtime: nodejs12.x # 運行時 node 的版本 region: ap-northeast-1 # 發布到 northeast region，其實就是東京 region stage: dev # 發布環境為 dev iamRoleStatements: # 創建 IAM role，允許 lambda function 向隊列發送消息 - Effect: Allow Action: - sqs:SendMessage Resource: - Fn::GetAtt: [ receiverQueue, Arn ]functions: # 定義兩個 lambda functions order: handler: app/order.checkout # 第一個 lambda function 程序入口是 app 目錄下的 order.js 裡面的 checkout 方法 events: # trigger 觸發器是 API Gateway 的方式，當接收到 /order 的 POST 請求時觸發該 lambda function - http: method: post path: order invoice: handler: app/invoice.generate # 第二個 lambda function 程序入口是 app 目錄下的 invoice.js 裡面的 generate 方法 timeout: 30 events: # trigger 觸發器是 SQS 服務，消息隊列有消息時觸發該 lambda function 消費消息 - sqs: arn: Fn::GetAtt: - receiverQueue - Arnresources: Resources: receiverQueue: # 定義 SQS 服務，也是 Lambda 需要依賴的服務 Type: AWS::SQS::Queue Properties: QueueName: ${self:custom.conf.queueName}# package:# exclude:# - node_modules/**custom: conf: ${file(conf/config.json)} # 引入外部定義的配置變量

config.json 內容僅僅定義了 queue 的名稱，只是為了說明配置的靈活性

{ "queueName": "receiverQueue"}

因為我們要模擬訂單的生成，這裡用 UUID 來模擬訂單號，

因為我們要調用 AWS 服務API，所以要使用 aws-sdk，

所以要安裝這兩個 package （這兩個理由夠充分嗎？）

{ "name": "lambda-sqs-lambda", "version": "1.0.0", "description": "demo for lambda", "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1" }, "license": "MIT", "dependencies": { "uuid": "^8.1.0" }, "devDependencies": { "aws-sdk": "^2.6.15" }}

接下來，我們就可以編寫兩個 Lambda function 的代碼邏輯了

Order Lambda Function

訂單服務很簡單，接收一個下單請求，下單成功後快速返回給用戶，同時將訂單下單成功的消息發送到 SQS 中，供下遊發票服務開具發票使用

'use strict';const config = require('../conf/config.json')const AWS = require('aws-sdk');const sqs = new AWS.SQS();const { v4: uuidv4 } = require('uuid');module.exports.checkout = async (event, context, callback) => { console.log(event) let statusCode = 200 let message if (!event.body) { return { statusCode: 400, body: JSON.stringify({ message: 'No order body was found', }), }; } const region = context.invokedFunctionArn.split(':')[3] const accountId = context.invokedFunctionArn.split(':')[4] const queueName = config['queueName'] // 組裝 SQS 服務的 URL const queueUrl = `https://sqs.${region}.amazonaws.com/${accountId}/${queueName}` const orderId = uuidv4() try { // 調用 SQS 服務 await sqs.sendMessage({ QueueUrl: queueUrl, MessageBody: event.body, MessageAttributes: { orderId: { StringValue: orderId, DataType: 'String', }, }, }).promise(); message = 'Order message is placed in the Queue!'; } catch (error) { console.log(error); message = error; statusCode = 500; } // 快速返回訂單 ID return { statusCode, body: JSON.stringify({ message, orderId, }), };};

Invoice Lambda Function

發票服務邏輯同樣很簡單，消費 SQS 指定隊列中的消息，並將開具出的發票發送到客戶訂單信息的 email 中

module.exports.generate = (event, context, callback) => { console.log(event) try { for (const record of event.Records) { const messageAttributes = record.messageAttributes; console.log('OrderId is --> ', messageAttributes.orderId.stringValue); console.log('Message Body --> ', record.body); const reqBody = JSON.parse(record.body) // 睡眠 20 秒，模擬生成發票的耗時過程 setTimeout( () => { console.log("Receipt is generated and sent to :" + reqBody.email) }, 20000) } } catch (error) { console.log(error); }}

到此 demo 的代碼就全部實現了，從中你可以看到：

我們沒有關注 lambda 的底層服務細節，沒有關注 sqs 的服務，只是簡單的代碼邏輯實現以及服務之間的串聯定義

最後我們看一下整體的目錄結構吧：

.├── app│   ├── invoice.js│   └── order.js├── conf│   └── config.json├── package.json└── serverless.yml2 directories, 5 files

發布 Lambda 應用

在發布之前，編譯一下應用，安裝必須的 package「uuid 和 aws-sdk」

npm install

發布應用非常簡單，只需要一條命令：

sls deploy -v

運行上述命令後大概需要等帶幾十秒鐘, 在構建的最後，會列印出我們的構建服務信息：

上圖的 endpoints 就是我們一會要訪問的 API gateway 觸發 lambda 的入口，在調用之前，我們先到 AWS console 看一下我們定義的服務

lambda functions

SQS-receverQueue

API Gateway

S3

從上圖的構建信息中你應該還看到一個 S3 bucket 的名稱，我們並沒有創建 S3， 這是 SF 自動幫我們創建，用來存儲 lambda zip package 的

測試

調用 API gateway 的 endpoint 來測試 lambda

打開 SQS 服務，你會發現，接收到一條消息：

接下來我們看看 Invoice Lambda function 的消費情況，打開 CloudWatch 查看 log：

從 log 中可以看出程序「耗費」 20 秒後列印了向客戶郵件的 log（郵件也可以藉助 AWS SES 郵件服務來實現）

至此，一個完整的 demo 就完成了，實際編寫的代碼並沒有多少，就搞定了這麼緊密的串聯

刪除服務

Lambda 是按照調用次數進行收取費用的，為了防止造成額外的開銷，demo 結束後通常都會將服務銷毀，使用 SF 銷毀剛剛創建的服務也非常簡單，只需要在 serverless.yml 文件目錄執行這條命令：

sls remove

總結與感受

AWS Lambda 是 Serverless 的典型，藉助 Lambda 可以實現更小粒度的「服務」，無需服務搭建也加快了開發速度。Lambda 同樣可以結合 AWS 很多其服務，接收請求，將計算結果傳遞給下遊服務等。另外很多第三方合作夥伴也在加入 Lambda 的 trigger 大部隊，給 Lambda 更多觸發可能，同時，藉助 CI/CD，可以快速實現功能閉環

開通 AWS free tier，足夠你玩轉 Lambda ：

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