手把手帶你玩轉 AWS Lambda
前言
微服務架構有別于傳統(tǒng)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）?！笩o服務」看似挺荒唐的，其實服務器依舊存在，只是我們不需要關注或預置服務器。這讓開發(fā)人員的精力更集中——只關注功能實現(xiàn)
Serverless 的典型便是 AWS Lambda
AWS Lambda
如果你是 Java 開發(fā)人員，你應該聽說過或使用過 JDK 1.8 里面的 Lambda，但是 AWS 中的 Lambda 和 JDK 中的 Lambda 沒有任何關系
這里的 AWS Lambda 就是一種計算服務，無需預置或管理服務器即可運行代碼，借助 Lambda，我們幾乎可以為任何類型的應用程序或后端服務運行代碼，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(xiàn)某一個功能的方法 （現(xiàn)實中，通常會讓 Lambda 功能盡可能單一），我們將這個方法做成了一個服務供調用
到這里你可能會有個困惑，Lambda 既然就是一個「方法」，那誰來調用？或怎么來調用呢？
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，然后創(chuàng)建一個 Lambda Function （hello-lambda）
Lambda 既然是個方法，就要選擇相應的 Runtime 環(huán)境，如下圖所示，總有一款適合你的（最近在用 Node.js, 這里就用這個吧）
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(fā) Lambda 的觸發(fā)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(fā) 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(fā)現(xiàn)，你也可以配置很多非 AWS 的事件源
到這里，上面的問題你應該已經有了答案了。這里暫時先無需任何 trigger，先點擊右上角的 Test 測試一下 Lambda
一個簡單的 Lambda Function 就實現(xiàn)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，這里暫不展開說明）
你也可能已經開始發(fā)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 后，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 構建后端，以驗證和處理 API 請求，當某一個用戶發(fā)布一條動態(tài)，訂閱用戶將收到相應的通知
接下來我們就用 Lambda 實現(xiàn)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，我們通常都會借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(fā)票，則需要調用發(fā)票服務，很顯然調用發(fā)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。這里有兩個服務：
-
訂單服務 -
發(fā)票服務
如果用 Lambda 來實現(xiàn)兩個服務，整體設計思想就是這樣滴：
現(xiàn)實中，我們不可能在 AWS console 通過點擊按鈕來創(chuàng)建各個服務的，在 AWS 實際開發(fā)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(chuàng)建相關 AWS 服務，如果上述這個 Demo，從圖中可以看出，我們要創(chuàng)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(xiàn)的內容還是挺多的
但是...... 懶惰的程序員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(xiàn)，同樣寫 AWS 原生 CFT 麻煩，就有了 Serverless Framework （以下會簡稱 SF）的出現(xiàn)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，還簡化了跨云服務的定義，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(jié)，降低了跨云并用云的門檻，目前支持的云服務有下面這些
這里暫時不會對 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
安裝過后檢查一下安裝版本是否成功
sls -version
配置 Serverless Framework
由于要使用 AWS 的 Lambda，所以要對 SF 做基本的配置，至少要讓 SF 有權限創(chuàng)建 AWS 服務，當你創(chuàng)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
然后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 云服務商 -
--key 你的AK -
--secret 你的SK -
--profile 如果你有多個賬戶時，你可以添加這個 profile 做快速區(qū)分
運行上述命令后，就會在 ~/.aws/目錄創(chuàng)建一個名為 credentials 的文件存儲上述配置，就像這樣：
到這里準備工作就都完成了，開始寫我們的定義就好了
創(chuàng)建 Serverless 應用
通過下面一條命令創(chuàng)建 serverless 應用
sls create --template aws-nodejs --path ./demo --name lambda-sqs-lambda
-
--template 指定創(chuàng)建的模版 -
--path 指定創(chuàng)建的目錄 -
--name 指定創(chuàng)建的服務名稱
運行上述命令后，進入 demo 目錄就是下面這個結構和內容了
? demo tree
.
├── handler.js
└── serverless.yml
0 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(zhí)行下面命令來初始化該目錄，因為我們后面要用到兩個 npm package
npm init -y
現(xiàn)在的結構是這樣的（其實就多了一個 package.json）：
? demo tree
.
├── handler.js
├── package.json
└── serverless.yml
0 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，我們不需要這么詳細的內容，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 # 云服務商為 aws
runtime: nodejs12.x # 運行時 node 的版本
region: ap-northeast-1 # 發(fā)布到 northeast region，其實就是東京 region
stage: dev # 發(fā)布環(huán)境為 dev
iamRoleStatements: # 創(chuàng)建 IAM role，允許 lambda function 向隊列發(fā)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 里面的 checkout 方法
events: # trigger 觸發(fā)器是 API Gateway 的方式，當接收到 /order 的 POST 請求時觸發(fā)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 里面的 generate 方法
timeout: 30
events: # trigger 觸發(fā)器是 SQS 服務，消息隊列有消息時觸發(fā)該 lambda function 消費消息
- sqs:
arn:
Fn::GetAtt:
- receiverQueue
- Arn
resources:
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: ${file(conf/config.json)} # 引入外部定義的配置變量
config.json 內容僅僅定義了 queue 的名稱，只是為了說明配置的靈活性
{
"queueName": "receiverQueue"
}
因為我們要模擬訂單的生成，這里用 UUID 來模擬訂單號，
因為我們要調用 AWS 服務API，所以要使用 aws-sdk，
所以要安裝這兩個 package （這兩個理由夠充分嗎？）
{
"name": "lambda-sqs-lambda",
"version": "1.0.0",
"description": "demo for lambda",
"scripts": {
"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
},
"license": "MIT",
"dependencies": {
"uuid": "^8.1.0"
},
"devDependencies": {
"aws-sdk": "^2.6.15"
}
}
接下來，我們就可以編寫兩個 Lambda function 的代碼邏輯了
Order Lambda Function
訂單服務很簡單，接收一個下單請求，下單成功后快速返回給用戶，同時將訂單下單成功的消息發(fā)送到 SQS 中，供下游發(fā)票服務開具發(fā)票使用
'use strict';
const config = require('../conf/config.json')
const AWS = require('aws-sdk');
const sqs = new AWS.SQS();
const { v4: uuidv4 } = require('uuid');
module.exports.checkout = async (event, context, callback) => {
console.log(event)
let statusCode = 200
let message
if (!event.body) {
return {
statusCode: 400,
body: JSON.stringify({
message: 'No order body was found',
}),
};
}
const region = context.invokedFunctionArn.split(':')[3]
const accountId = context.invokedFunctionArn.split(':')[4]
const queueName = config['queueName']
// 組裝 SQS 服務的 URL
const queueUrl = `https://sqs.${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(fā)票服務邏輯同樣很簡單，消費 SQS 指定隊列中的消息，并將開具出的發(fā)票發(fā)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(fā)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(xiàn)了，從中你可以看到：
我們沒有關注 lambda 的底層服務細節(jié)，沒有關注 sqs 的服務，只是簡單的代碼邏輯實現(xiàn)以及服務之間的串聯(lián)定義
最后我們看一下整體的目錄結構吧：
.
├── app
│ ├── invoice.js
│ └── order.js
├── conf
│ └── config.json
├── package.json
└── serverless.yml
2 directories, 5 files
發(fā)布 Lambda 應用
在發(fā)布之前，編譯一下應用，安裝必須的 package「uuid 和 aws-sdk」
npm install
發(fā)布應用非常簡單，只需要一條命令：
sls deploy -v
運行上述命令后大概需要等帶幾十秒鐘, 在構建的最后，會打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(fā) 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，我們并沒有創(chuàng)建 S3， 這是 SF 自動幫我們創(chuàng)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(fā)現(xiàn)，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 秒后打印了向客戶郵件的 log（郵件也可以借助 AWS SES 郵件服務來實現(xiàn)）
至此，一個完整的 demo 就完成了，實際編寫的代碼并沒有多少，就搞定了這么緊密的串聯(lián)
刪除服務
Lambda 是按照調用次數(shù)進行收取費用的，為了防止造成額外的開銷，demo 結束后通常都會將服務銷毀，使用 SF 銷毀剛剛創(chuàng)建的服務也非常簡單，只需要在 serverless.yml 文件目錄執(zhí)行這條命令：
sls remove
總結與感受
AWS Lambda 是 Serverless 的典型，借助 Lambda 可以實現(xiàn)更小粒度的“服務”，無需服務搭建也加快了開發(fā)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游服務等。另外很多第三方合作伙伴也在加入 Lambda 的 trigger 大部隊，給 Lambda 更多觸發(fā)可能，同時，借助 CI/CD，可以快速實現(xiàn)功能閉環(huán)
開通 AWS free tier，玩轉 Lambda
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回復【lambda】獲取代碼地址
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