【AWS徵文】AWS Lambda 藉助 Serverless Framework，迅速起飛
前言
微服務架構有別於傳統的單體式應用方案，咱們可將單體應用拆分紅多個核心功能。每一個功能都被稱爲一項服務，能夠單獨構建和部署，這意味着各項服務在工做時不會互相影響javascript
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，其實服務器依舊存在，只是咱們不須要關注或預置服務器。這讓開發人員的精力更集中——只關注功能實現java
Serverless 的典型即是 AWS Lambdanode
AWS Lambda
若是你是 Java 開發人員，你應該據說過或使用過 JDK 1.8 裏面的 Lambda，可是 AWS 中的 Lambda 和 JDK 中的 Lambda 沒有任何關係程序員
這裏的 AWS Lambda 就是一種計算服務，無需預置或管理服務器便可運行代碼，藉助 Lambda，咱們幾乎能夠爲任何類型的應用程序或後端服務運行代碼，並且徹底無需管理，咱們要作的只是上傳相應的代碼，Lambda 會處理運行和擴展 HA 代碼所需的一切工做web
說的直白一點sql
Lambda 就比如實現某一個功能的方法 （現實中，一般會讓 Lambda 功能儘量單一），咱們將這個方法作成了一個服務供調用shell
到這裏你可能會有個困惑，Lambda 既然就是一個「方法」，那誰來調用？或怎麼來調用呢？npm
如何調用 Lambda
爲了回答上面這個問題，咱們須要登錄到 AWS，打開 Lambda 服務，而後建立一個 Lambda Function （hello-lambda）json
Lambda 既然是個方法，就要選擇相應的 Runtime 環境，以下圖所示，總有一款適合你的（最近在用 Node.js, 這裏就用這個吧）後端
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能夠配置出發 Lambda 的觸發器了，點擊 Add trigger
從上圖能夠看出，AWS 內置的不少服務均可以觸發 Lambda，我在工做中經常使用的有：
- API Gateway （一會的 demo 會用到，也是最多見的調用方式）
- 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，你也能夠配置不少非 AWS 的事件源
到這裏，上面的問題你應該已經有了答案了。這裏暫時先無需任何 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 只是告訴你們，每一個請求都會有相應的 Request ID，更有 START/END 標識快速定位 Log 內容 （能夠經過 CloudWatch 查看，這裏暫不展開說明）
你也可能已經開始發散你的思惟了，如何運用 AWS Lambda，其實在 AWS 官網有不少樣例：
經典案例
好比爲了適應多平臺圖片展現，一張原始圖片上傳到 S3 後，會經過 Lambda resize 適應不一樣平臺大小的圖片
好比使用 AWS Lambda 和 Amazon API Gateway 構建後端，以驗證和處理 API 請求，當某一個用戶發佈一條動態，訂閱用戶將收到相應的通知
接下來咱們就用 Lambda 實現經典的分佈式訂單服務案例
訂單服務 Demo
爲了加強用戶使用體驗，或者爲了提高程序吞吐量，亦或是爲了架構設計程序解耦，考慮到以上這些狀況，咱們一般都會藉助消息中間件來完成
假設有一常見場景，用戶下訂單時若是選擇開具發票，則須要調用發票服務，很顯然調用發票服務不是程序運行的關鍵路徑，這種場景，咱們就能夠經過消息中間件來解耦。這裏有兩個服務：
- 訂單服務
- 發票服務
若是用 Lambda 來實現兩個服務，總體設計思想就是這樣滴：
現實中，咱們不可能在 AWS console 經過點擊按鈕來建立各個服務的，在 AWS 實際開發中， 咱們經過寫 CloudFormation Template （如下會簡稱 CFT，其實就是一種 YAML 或者 JSON 格式的定義）來建立相關 AWS 服務，若是上述這個 Demo，從圖中能夠看出，咱們要建立的服務仍是很是多的：
- Lambda * 2
- API Gateway
- SQS
若是寫 AWS 原生的 CFT，要實現的內容仍是挺多的
可是...... 懶惰的程序員老是能帶來不少驚喜
Serverless Framework
寫 JDBC 麻煩，就有了各類持久層框架的出現，一樣寫 AWS 原生 CFT 麻煩，就有了 Serverless Framework （如下會簡稱 SF）的出現幫助咱們定義相關 Serverless 組件 （順便問一下，GraphQL 大家有在用嗎？）
SF 不但簡化了 AWS 原生 CFT 的編寫，還簡化了跨雲服務的定義，就比如設計模式當中的 Facade，在上面創建了一層門面，隱藏了底部不一樣服務的細節，下降了跨雲並用雲的門檻，目前支持的雲服務有下面這些
這裏暫時不會對 SF 展開深刻的說明，在咱們的 demo 中只不過是要應用 SF 來定義
安裝 Serverless Framework
若是你有安裝 Node，那隻須要一條 npm 命令全局安裝便可：
npm update -g serverless
安裝事後檢查一下安裝版本是否成功
sls -version
配置 Serverless Framework
因爲要使用 AWS 的 Lambda，因此要對 SF 作基本的配置，至少要讓 SF 有權限建立 AWS 服務，當你建立一個 AWS 用戶時，你能夠獲取 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
而後經過下面一條命令添加配置就能夠了：
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 若是你有多個帳戶時，你能夠添加這個 profile 作快速區分
運行上述命令後，就會在 ~/.aws/目錄建立一個名爲 credentials 的文件存儲上述配置，就像這樣：
到這裏準備工做就都完成了，開始寫咱們的定義就行了
建立 Serverless 應用
經過下面一條命令建立 serverless 應用
sls create --template aws-nodejs --path ./demo --name lambda-sqs-lambda
- --template 指定建立的模版
- --path 指定建立的目錄
- --name 指定建立的服務名稱
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.yml 0 directories, 2 files
由於咱們是用 Node.js 來編寫 Serverless 應用，一樣在 demo 目錄下執行下面命令來初始化該目錄，由於咱們後面要用到兩個 npm package
npm init -y
如今的結構是這樣的（其實就多了一個 package.json）：
➜ demo tree . ├── handler.js ├── package.json └── serverless.yml 0 directories, 3 files
至此，準備工做都已就緒，接下來就在 serverless.yml 中寫相應的定義就能夠了 （門檻很低：按照相應的 key 寫 YAML 便可，是否是很簡單？），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，你可能以爲眼花繚亂，其實這是一個相對完整的 Lambda 配置全集，咱們不須要這麼詳細的內容，不過這個文件做爲咱們的參考
接下來咱們就定義 demo 所須要的一切 （關鍵註釋已經寫在代碼中）
service:
name: lambda-sqs-lambda # 定義服務的名稱
provider:
name: aws # 雲服務商爲 aws
runtime: nodejs12.x # 運行時 node 的版本
region: ap-northeast-1 # 發佈到 northeast region，其實就是東京 region
stage: dev # 發佈環境爲 dev
iamRoleStatements: # 建立 IAM role，容許 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 裏面的 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 裏面的 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
- Arn
resources:
Resources:
receiverQueue: # 定義 SQS 服務，也是 Lambda 須要依賴的服務
Type: AWS::SQS::Queue
Properties:
QueueName: ${self:custom.conf.queueName}
# package:
# exclude:
# - node_modules/**
custom:
conf: ${file(conf/config.json)} # 引入外部定義的配置變量
config.json 內容僅僅定義了 queue 的名稱，只是爲了說明配置的靈活性
{
"queueName": "receiverQueue"
}
由於咱們要模擬訂單的生成，這裏用 UUID 來模擬訂單號，
由於咱們要調用 AWS 服務API，因此要使用 aws-sdk，
因此要安裝這兩個 package （這兩個理由夠充分嗎？）
{
"name": "lambda-sqs-lambda",
"version": "1.0.0",
"description": "demo for lambda",
"scripts": {
"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
},
"license": "MIT",
"dependencies": {
"uuid": "^8.1.0"
},
"devDependencies": {
"aws-sdk": "^2.6.15"
}
}
接下來，咱們就能夠編寫兩個 Lambda function 的代碼邏輯了
Order Lambda Function
訂單服務很簡單，接收一個下單請求，下單成功後快速返回給用戶，同時將訂單下單成功的消息發送到 SQS 中，供下游發票服務開具發票使用
'use strict';
const config = require('../conf/config.json')
const AWS = require('aws-sdk');
const sqs = new AWS.SQS();
const { v4: uuidv4 } = require('uuid');
module.exports.checkout = async (event, context, callback) => {
console.log(event)
let statusCode = 200
let message
if (!event.body) {
return {
statusCode: 400,
body: JSON.stringify({
message: 'No order body was found',
}),
};
}
const region = context.invokedFunctionArn.split(':')[3]
const accountId = context.invokedFunctionArn.split(':')[4]
const queueName = config['queueName']
// 組裝 SQS 服務的 URL
const queueUrl = `https://sqs.${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
發票服務邏輯一樣很簡單，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 的代碼就所有實現了，從中你能夠看到：
咱們沒有關注 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
最後咱們看一下總體的目錄結構吧：
. ├── app │ ├── invoice.js │ └── order.js ├── conf │ └── config.json ├── package.json └── serverless.yml 2 directories, 5 files
發佈 Lambda 應用
在發佈以前，編譯一下應用，安裝必須的 package「uuid 和 aws-sdk」
npm install
發佈應用很是簡單，只須要一條命令：
sls deploy -v
運行上述命令後大概須要等帶幾十秒鐘, 在構建的最後，會打印出咱們的構建服務信息：
上圖的 endpoints 就是咱們一會要訪問的 API gateway 觸發 lambda 的入口，在調用以前，咱們先到 AWS console 看一下咱們定義的服務
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，咱們並無建立 S3， 這是 SF 自動幫咱們建立，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：
接下來咱們看看 Invoice Lambda function 的消費狀況，打開 CloudWatch 查看 log：
從 log 中能夠看出程序「耗費」 20 秒後打印了向客戶郵件的 log（郵件也能夠藉助 AWS SES 郵件服務來實現）
至此，一個完整的 demo 就完成了，實際編寫的代碼並無多少，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，爲了防止形成額外的開銷，demo 結束後一般都會將服務銷燬，使用 SF 銷燬剛剛建立的服務也很是簡單，只須要在 serverless.yml 文件目錄執行這條命令：
sls remove
總結與感覺
AWS Lambda 是 Serverless 的典型，藉助 Lambda 能夠實現更小粒度的「服務」，無需服務搭建也加快了開發速度。Lambda 一樣能夠結合 AWS 不少其服務，接收請求，將計算結果傳遞給下游服務等。另外不少第三方合做夥伴也在加入 Lambda 的 trigger 大部隊，給 Lambda 更多觸發可能，同時，藉助 CI/CD，能夠快速實現功能閉環
開通 AWS free tier，足夠你玩轉 Lambda
- 1. [AWS] Serverless & Lambda
- 2. AWS - Serverless 和 lambda
- 3. AWS - Lambda
- 4. 【AWS徵文】使用 AWS Serverless 架構動態調整圖片大小
- 5. 用 serverless 將程序發佈到 AWS Lambda
- 6. AWS Step Function Serverless Applications
- 7. 【AWS徵文】AWS網絡演進
- 8. AWS Lambda：簡介
- 9. AWS Lambda - A BIG THING
- 10. AWS Lambda 部署 SpringBoot 應用
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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。