# Day2: Lambda 是什麼？

2023 iThome 鐵人賽

DAY 2

DevOps

30天調教AWS無伺服器服務系列第 2 篇

15th鐵人賽 aws aws lambda

kevineck

2023-09-17 20:53:35

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前言

鐵人賽的第一篇正式文章就由 AWS Lambda 作為起頭，開啟這30天的旅程。

首先，為什麼談到無伺服器總是會有人提到 Lambda ?

以下就開始來介紹這個服務

FaaS (Function as a Service)

一旦談到無伺服器運算，就會提到他的核心概念，功能即服務(Function as a Service)，這裡引用維基百科對於 FaaS 的解釋

FaaS 是雲端運算的一種模型。以平台即服務（PaaS）為基礎，無伺服器運算提供一個微型的架構，終端客戶不需要部署、配置或管理伺服器服務，程式碼運行所需要的伺服器服務皆由雲端平台來提供。

沒錯，這個概念的核心就是讓使用者專注在設計產品或業務邏輯，而不需費心在部署配置或是設定伺服器。

而最早實踐這個概念並推出服務的，就是 AWS 在 2014 年推出的 Lambda 服務。（當然後續也有 Microsoft 的 Azure Function）

Lambda 函數

Lambda 在高可用性的運算基礎設施上執行您的程式碼，並執行所有運算資源的管理，包括伺服器與作業系統維護、容量佈建與自動擴展以及記錄。使用 Lambda，您唯一需要做的就是在 Lambda 支援的其中一種語言執行期中提供您的程式碼 [1]。

以行為上來看基本上就是，我底下的這張圖。會有某個上游的觸發器（Trigger），通常是某種服務來去調用 Lambda 函數，或者是手動透過AWS CLI 的方式調用。 Lambda 執行函數完畢後將執行結果回傳給原服務，並且可以將觸發下游的目的地（ Destination）這通常也是某個服務。

現在假設你是一個新手，剛接觸 Lambda 你可能會急著想要打開你的 Console ，用範例程式，或者有些人範例程式寫什麼都不看就刪掉，直接複製貼上本地程式，然後透過預設的 Event 來去測試你的 Lambda 函數，然後發現跑不動....

請別急，在動手前最好先有 Lambda Runtime 以及 Lambda 程式的概念。

Lambda Runtimes

Lambda 通過使用 Runtime 來支援多種程式語言開發。每個主要的程式設計語言版本都有獨立的 Runtimes。而這些 Runtime 提供了基本的程式語言的函式庫以及執行環境。

主流語言都有官方支援的 Runtime 像是 NodeJS, Python, Java, Go, Ruby 等等，並且也支援你去自定義 Runtime。像是 C++ Runtime，官方也有提供 Github 和 Post 去寫怎麼使用這種自定義的 Runtimes [3]

小弟就有自定義過 Perl Runtime，但會需要自寫 images..:(

另外， Lambda Runtime 其實都是基於 Amazon Linux 進行開發的。所以基本上如果有自定義 Runtime 的需求，建議都是開個 t2.micro 的 EC2 (選擇 Amazon Linux 相關的 AMI )再來去建構 Runtime。

Lambda 程式設計模型

Lambda 提供的程式設計模型對於所有 Runtime 通用。程式設計模型會定義一個 Handler 來去處理進來的事件。這個做法其實就是將函數的進入點告知 Lambda。執行時間會將包含呼叫事件和內容的物件傳入至 Handler，例如函數名稱和 Request ID。

如果你建立不同 Runtime 的 Function，應該會在主控台的程式碼區塊上看到不同語言 Handler。

Python Handler[4]

def handler_name(event, context): 
    ...
    return some_value

Java17 Handler

package example;

import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.LambdaLogger;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;

// Handler value: example.HandlerInteger
public class HandlerIntegerJava17 implements RequestHandler<IntegerRecord, Integer>{

  @Override
  /*
   * Takes in an InputRecord, which contains two integers and a String.
   * Logs the String, then returns the sum of the two Integers.
   */
  public Integer handleRequest(IntegerRecord event, Context context)
  {
    LambdaLogger logger = context.getLogger();
    logger.log("String found: " + event.message());
    return event.x() + event.y();
  }
}

record IntegerRecord(int x, int y, String message) {
}

Go Handler

package main

import (
        "fmt"
        "context"
        "github.com/aws/aws-lambda-go/lambda"
)

type MyEvent struct {
        Name string `json:"name"`
}

func HandleRequest(ctx context.Context, name MyEvent) (string, error) {
        return fmt.Sprintf("Hello %s!", name.Name ), nil
}

func main() {
        lambda.Start(HandleRequest)
}

諸如此類。

另外，由於剛創建 Lambda 的時候僅會有 Lambder-Handler一個檔案，但其實可以存取在 Lambda 執行環境當中的 /tmp 目錄，每個執行環境都會在 /tmp 目錄中提供 512 MB 到 10,240 MB 的磁碟空間[5]。具體而言可以等之後談到 Lambda 執行環境的生命週期再說。

權限

Lambda 當中主要是透過執行角色（Execution Role）來去代替來源服務去執行操作。

那什麼是 Lambda 執行角色？

Lambda 函數的執行角色是 AWS IAM 角色，它可授予函數存取 AWS 服務和資源的許可。例如，您可以建立一個執行角色，該角色有權向 Amazon CloudWatch 傳送日誌並向 AWS X-Ray 上傳追蹤資料。本頁提供有關如何建立、檢視和管理 Lambda 函數執行角色的資訊 [6]。

執行角色跟一般角色最大的不同就是，當調用函數時，Lambda 會透過擔任此角色自動為您的函數提供臨時憑證。開發者不必在函數程式碼中呼叫 sts:AssumeRole

而需要做到這點的必要設置，就是要設定角色的信任政策(Trust Policy)，這當中就必須將 Lambda 服務指定為受信任的主體

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "lambda.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

一旦有了執行角色，就可以去為這個角色附加政策，可以使用 AWS 管理的政策或者是自己定義政策

當然，若你在建立 Lambda 的時候選擇 "Create a new role with basic Lambda permissions"，就會去建立一個帶有 LambdaBasicExecutionRole 的政策。

{
  "Version" : "2012-10-17",
  "Statement" : [
    {
      "Effect" : "Allow",
      "Action" : [
        "logs:CreateLogGroup",
        "logs:CreateLogStream",
        "logs:PutLogEvents"
      ],
      "Resource" : "*"
    }
  ]
}

這個政策基本上就是給予 Lambda 函數能夠建立Log Group 並且能夠在Log Group 中建立 Log Stream 然後寫入日誌的功能。

當調用 Lambda的時候，會在 CloudWatch 建立包含 Lambda 名稱的Log Group，假設今天我的 Lambda 名稱叫做 TestInvocations 那日誌組的名稱就會是 /aws/lambda/TestInvocations

而底下就會有對應的 Log Stream

這裡有個有意思的地方，就是每次如果對函數進行更動或是做一些設定上的調整(Ex. 改變 Timeout 時間) 下一次調用就會產生新的 Log Stream。

因為每當你做一次新的設置，就會需要將你的設定套用到新的Sanbox 環境，也就會重新初始化新的一個 Lambda 執行環境。

如果點開 Log Stream，會發現每一次 Invocation 都會伴隨著不同的 Message，分別是：

START
(Print Output, if there are any)
END
REPORT

Start 到 End 這段期間代表 Lambda 正在執行，這段時間的 TimeStamp 差值也受限於你在 Lambda 上面的 Timeout 設定，可以先針對這點來做個小實驗。

實驗一: Lambda Timeout

建立 Lambda 函數名為 TestInvocation, Runtimes 這裡選擇 Python3.11, 權限就維持預設。之後到 Lambda 主控台底下的 Code 區域編輯程式。

建立好 Lambda 後會給個空的 Lambda Handler，我們在這裡多 import time 並且在 handler 裏面延遲 3秒。接著按下 Test，這當中會有測試用的 JSON event，可以直接用來測試。

測試完畢後可以去 Monitor 頁面點選 “View CloudWatch logs”

就會跳去CloudWatch 當中對應的 Log Group，點選TimeStamp最新的 Log Stream，觀察實驗結果。

可以發現在 Start 以及 End 中間間隔 3 秒，並且有印出 "sleep for 3 seconds"。

眼尖的人可以看到其中一個 log entry後面有顯示 "Task timed out after 3 seconds"。這是因為剛建立的 Lambda 函數，默認執行時間的timeout值會是3秒。這個可以去 Lambda 主控台上的 "Configuration" 上面修改。

Timeout值的最上限會是 15分鐘。所以我們開個 15 分鐘看看，並且將 handler 當中的 delay 也調成大概 14 分鐘左右測試看看。

上限15分鐘是個硬限制，也就是說你沒辦法開 Support Case 去提高額度 [8]

等待 14分鐘過去後，可以從日誌上看到確實執行了 14分鐘

另外在先前的日誌截圖中，沒提到的是 INIT_START，這是每次初始化一個執行環境後就會有的初始化階段，初始化階段包含了 Extension Init、Runtime Init、Function Init [7]

引用AWS 官方的圖片

前兩個 Init 階段偏向建立執行環境，以及啟動 Runtimes 還有下載deployment package 到執行環境等等，但到了 Function init 階段。這時候還會做一件事情，那就是會去執行 Lambda Handler 以外的程式。

這裡在 handler 之外

這麼說有點模糊。假設你宣告了一個全域變數在 Handler 之外，或者是你在 Lambda Handler外去與DB初始化一個連線。這些都很適合放在 Handler 之外做，並且會在 Init-Start 到 Start 這段期間執行，並且只要是持續使用相同的執行環境，那 Function Init 當中做的事也僅會做一次，這裡就會待到 Lambda 的一個特性，叫做 Container Reuse。