Podstawy architektury sterowanej zdarzeniami

Serverless Applications with AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Podsumowanie: model myślowy Lambda

Źródło zdarzenia: co wyzwala Lambda.
Ładunek zdarzenia: JSON opisujący, co zaszło.
Handler: kod, który to przetwarza.
Wynik: odpowiedź lub efekt uboczny.
Logi: tu szukasz błędów.

Przepływ wykonania Lambda

Zdarzenia to wiadomości

Zdarzenie opisuje coś, co zaszło.
Zazwyczaj to wiadomość JSON z metadanymi.
Handler wyciąga potrzebne pola i podejmuje działanie.

Analogia dzwonka do drzwi

Popularne źródła zdarzeń w AWS

Amazon S3 wyzwala zdarzenia przy przesyłaniu plików.
Amazon SQS to zarządzana kolejka dostarczająca wiadomości.
DynamoDB Streams generuje dziennik zmian.
Każde źródło tworzy inny ładunek JSON.

Źródła zdarzeń: S3 vs SQS vs Streams

Wywołanie synchroniczne vs asynchroniczne

Synchroniczne: wywołujący czeka na wynik.
Asynchroniczne: wywołujący dostaje potwierdzenie; zdarzenie jest przetwarzane później.

Analogia: synchroniczne vs asynchroniczne

Podstawy architektury sterowanej zdarzeniami

Zdarzenia przychodzą jako JSON z serwisów AWS.
Tryb wywołania decyduje o tym, gdzie pojawiają się błędy.
Ładunki są różne — parsuj i waliduj defensywnie.
Zakładaj, że ponowne próby i duplikaty wystąpią.

Podsumowanie kluczowych wniosków

Ładunki to kontrakty

Ładunki to kontrakty: nadawca decyduje o strukturze.
Handler musi wiedzieć, gdzie szukać poszczególnych pól.
Wyciągnij potrzebne dane, zwaliduj, przetwórz i zaloguj.

Kontrakt ładunku i przepływ parsowania

Przykładowy ładunek: zdarzenie SQS

Opatrzony komentarzami ładunek zdarzenia SQS

Records to partia wiadomości.
body to ciąg znaków.
messageId pomaga śledzić i deduplikować.

Krok po kroku: iteracja po Records

def lambda_handler(event, context):
    records = event.get("Records", [])
    for record in records:
        body = record.get("body", "")
        print("BODY:", body)
    return {"statusCode": 200}

Odczytaj Records z bezpieczną wartością domyślną.
Iteruj po rekordach i wyciągaj body.
Zaloguj to, co ważne, i zwróć odpowiedź.

Iteracja po Records

Krok po kroku: bezpieczne parsowanie JSON z body

import json
def lambda_handler(event, context):
    records = event.get("Records") or [{}]
    body = records[0].get("body", "{}")
    payload = json.loads(body)
    oid = payload.get("order_id")
    return json.dumps({"order_id": oid})

body to ciąg znaków; parsuj go przez json.loads.
Używaj bezpiecznej wartości domyślnej, np. "{}".
Wyciągnij order_id i zwróć JSON przez json.dumps.

Przepływ parsowania body

Lista kontrolna: defensywne parsowanie

Lista kontrolna defensywnego parsowania

Zaloguj strukturę zdarzenia raz, gdy poznajesz nowe źródło.
Używaj .get() i wartości domyślnych dla opcjonalnych pól.
Waliduj wymagane pola i zwracaj czytelne błędy.
Obsługuj puste partie i brakujące klucze.

Projektuj z myślą o ponownych próbach i duplikatach

Wiele źródeł zdarzeń stosuje dostarczanie co najmniej raz.
Duplikaty mogą się zdarzyć.
Projektuj idempotentne handlery — dwukrotne przetworzenie nie powinno zmienić wyniku.

Ponowne próby i duplikaty

Idempotentność w praktyce

Wybierz unikalny klucz, np. messageId lub order_id.
Zapisuj każdy przetworzony klucz w DynamoDB.
Sprawdź, czy klucz już istnieje; jeśli tak — pomiń przetwarzanie.

Diagram decyzyjny idempotentności

Najważniejsze wnioski

Zdarzenia przychodzą jako JSON z serwisów AWS.
Tryb wywołania decyduje o tym, gdzie pojawiają się błędy.
Ładunki są różne — parsuj i waliduj defensywnie.
Zakładaj, że ponowne próby i duplikaty wystąpią.

Podsumowanie kluczowych wniosków

Czas na praktykę!

Serverless Applications with AWS Lambda