了解 Lambda 的執行模型

使用 AWS Lambda 的無伺服器應用程式

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

自動執行

事件驅動的 AWS

有事件發生時，Lambda 才執行程式碼。
例：S3 上傳 -> 調整影像尺寸。
觸發不同，模式相同。

觸發前皆閒置

閒置 -> 事件 -> 執行 -> 停止

閒置：不執行。
有事件：執行處理器，然後停止。

Lambda 的感應燈類比

就像感應燈：被觸發前皆閒置。
觸發將「關」切換為「開」。

什麼是 AWS Lambda？

AWS Lambda 一覽

事件驅動的運算服務。
隨需求自動擴縮。
只為執行時間付費。

Lambda 如何執行你的程式碼

Lambda 執行流程

事件來源會觸發 Lambda。
Lambda 將事件負載傳給你的處理器。
你的處理器回傳結果。

隨需求擴縮

擴充會建立更多環境

事件越多：平行呼叫越多。
Lambda 會啟動更多執行環境。
新環境可能發生冷啟動。

處理器函式

def lambda_handler(event, context):
    # Your code here
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Hello from Lambda!'
    }

event：輸入負載（JSON）。
context：執行期中繼資料。
return：輸出（或成敗）。

處理器接收 event 與 context

event 物件

物件儲存事件負載

S3 事件：bucket + 物件 key。

# event["Records"][0]["s3"]
{
  "bucket": {"name": "my-bucket"},
  "object": {"key": "data.csv"}
}

同樣的工作：擷取所需欄位。

HTTP 請求事件負載

API 事件：方法、路徑、本文。

# API request event
{
  "httpMethod": "POST",
  "path": "/users",
  "body": "{\"name\": \"John\"}"
}

觸發不同，JSON 也不同。

context 物件

def lambda_handler(event, context):
    time_left = (
        context.get_remaining_time_in_millis()
    )
    request_id = context.aws_request_id

get_remaining_time_in_millis 距離逾時的剩餘時間。
aws_request_id 用於日誌追蹤的請求 ID。

無狀態執行

熱啟重用 vs 重設

每次呼叫彼此獨立。
可能重用，但不保證。
狀態請存於 Lambda 之外。

counter = 0

def lambda_handler(event, context):
    global counter
    counter += 1  # may reset
    return counter

冷啟動

冷啟動時間軸

建立新的執行環境。
載入程式碼與相依套件。
先跑初始化，再執行處理器。

熱啟動

熱啟動時間軸

重用既有環境。
略過多數初始化。
處理器更快執行。

初始化、呼叫、凍結

執行環境生命週期

初始化每個環境只跑一次。
處理器每次呼叫都會執行。
執行間隔期間，環境可能凍結。

為冷啟動最佳化

# init (once per env)
import boto3
s3 = boto3.client('s3')

# handler (every invocation)
def lambda_handler(event, context):
    return {"statusCode": 200}

初始化一次 vs 每次呼叫的處理器

將匯入與 SDK 用戶端放在處理器外。

一起來練習吧！

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