配置 Lambda 函数

使用 AWS Lambda 构建无服务器应用

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

为何配置很重要

  • 相同代码在不同设置下行为迥异。
  • 配置影响性能、成本与安全。
  • 目标：开发与生产行为可预期。

同一代码，不同设置

使用 AWS Lambda 构建无服务器应用

代码 vs 配置

代码包

  • 代码包
  • 处理程序逻辑 + 依赖。
  • 变更需部署。

函数配置

  • 函数配置
  • 内存、超时、环境变量。
  • 执行角色与层。
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可控的配置项

  • 运行时 + 处理程序：Lambda 运行的代码。
  • 内存 + 超时：性能、成本、安全。
  • 环境变量：无需硬编码的配置。
  • 执行角色：调用 AWS API 的权限。
  • 层：函数间共享依赖。

Lambda 配置可调项

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运行时与处理程序基础

  • Runtime = 运行时环境（如 Python）。
  • Handler = Lambda 调用的入口点。
  • Handler 格式：file.function。
  • 示例：lambda_function.lambda_handler。

处理程序字符串拆解

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处理程序字符串：可能出的问题

# lambda_function.py
def lambda_handler(event, context):
    return {"statusCode": 200}

先导入再调用处理程序

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执行角色（IAM）

  • IAM = 身份与访问管理（权限）。
  • 执行角色定义函数可做的事。
  • 它控制代码可调用的 AWS API。

执行角色如门禁卡

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什么是 Lambda 层？

  • Layer（层）是附加到函数的 ZIP。
  • 运行时层文件位于 /opt。
  • 用于共享库与通用工具。
  • 层更新一次，多函数复用。

层挂载到 /opt 下

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层在运行时的位置

  • 函数代码挂载在 /var/task。
  • 附加的层挂载在 /opt。
  • 另有临时目录 /tmp。

运行时目录：/var/task、/opt、/tmp

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内存也影响 CPU

  • 更大内存 -> 更多 CPU。
  • 可缩短 CPU 受限任务时长。
  • 总成本取决于时长与内存。

内存提升带来更多 CPU

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基于测量调优内存

  • 从合理默认开始（如 256 MB）。
  • 用真实事件测试。
  • 比较不同内存下的时长与成本。

内存扫描：测量时长与成本

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超时与安全执行

  • 超时可阻止失控执行。
  • 长耗时前先检查剩余时间。
  • 适当时快速失败并重试。

超时作为安全计时器

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演示：检查剩余时间

def lambda_handler(event, context):
    time_left = context.get_remaining_time_in_millis()
    if time_left < 500:
        raise TimeoutError("Not enough time left")
    return {"statusCode": 200}

上下文倒计时防护

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环境变量

  • 将配置与代码解耦。
  • 区分开发/测试/生产设置。
  • 机密值用 Secrets Manager。

环境变量配置行为

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演示：读取环境变量

import os

STAGE = os.getenv("STAGE", "dev")
LOG_LEVEL = os.getenv(
    "LOG_LEVEL", "INFO"
)

默认值让本地测试更安全

  • 导入 os 以访问环境变量。
  • os.getenv 返回值或默认值。
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常见配置陷阱

  • 在代码中硬编码环境阶段。
  • 超时过低或缺少 IAM 权限。
  • 将机密放在明文环境变量中。

常见陷阱与经验法则

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Passons à la pratique !

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