aws之lambda服务学习笔记

配置
- Linux： CentOS Linux 8 (Core)
- Java： java version “11.0.16” 2022-07-19 LTS
- aws –version： aws-cli/2.9.12 Python/3.9.11 Linux/4.18.0-348.7.1.el8_5.x86_64 exe/x86_64.centos.8 prompt/off
- gradle -v： Gradle 7.6
认识 serverless 服务
- 版本控制：使用版本来管理函数的部署。例如您可以发布函数的新版本以用于 Beta 测试，而不会影响稳定生产版本的用户。保证调用方函数不可变原则
- 自动托管：允许在不提供配置或管理服务器的情况下运行代码
- 弹性伸缩：Lambda 只在需要时运行函数，并根据用户配置与并发量自动扩展，升级或降级，从每天几个请求到每秒几千个请求
- 按量计费：按照请求次数以及计算时间计费，其中免费套餐包括每月 100 万次免费请求和 400000 GB 秒的计算时间
从 Concurrency 角度理解 serverless 的并发度 / QPS

参考文档：https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-concurrency.html
1. 假设您有一个函数，平均需要20毫秒才能运行。在高峰负载期间，每秒可以观察到5,000个请求。在峰值负载期间，您的函数的并发度是多少？
```
Concurrency = (5,000 requests/second) * (0.020 seconds/request) = 100
```
2. 保留并发度（Reserved concurrency）：为函数保留的并发度，其他函数无法占用
3. 预置并发度（Provisioned concurrency）：函数预热！Lambda 会初始化执行环境，以便它们准备好立即响应函数请求，预置并发里的函数调用都属于热启动
服务场景

参考文档：https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html?icmpid=docs_lambda_help
1. 文件处理：上传文件后，对文件的处理
2. 流处理：处理实时流数据，用于应用程序活动跟踪、交易订单处理、点击流分析、数据清理、日志过滤、索引、社交媒体分析、物联网(IoT)设备数据遥测和计量
3. Web 应用程序：将 Lambda 与其他 AWS 服务结合起来，构建功能强大的 Web 应用程序，这些应用程序可以自动升级和降级，并在跨多个数据中心的高可用配置中运行
4. 物联网后端：使用 Lambda 构建无服务器后端来处理 Web、移动、物联网和第三方 API 请求
5. 移动后端：使用 Lambda 和 AmazonAPI 网关构建后端，以验证和处理 API 请求。使用 AWS Amplify 可以轻松地将后端集成到 iOS、 Android、 Web 和 React 本机前端
个人总结就是，适用于耗时较长，或并发度高，或占用资源不稳定的函数 单拎弹性计算这个点，与前端对资源的需求非常契合，根据页面请求数来分配计算资源

服务使用

仓库：https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide.git

克隆官方Git，拉取lambda开发者向导项目

[root@VM-8-11-centos lambda]# git clone https://github.com/awsdocs/aws-lambda-developer-guide.git
正克隆到 'aws-lambda-developer-guide'...
remote: Enumerating objects: 10212, done.
remote: Counting objects: 100% (210/210), done.
remote: Compressing objects: 100% (153/153), done.
remote: Total 10212 (delta 60), reused 195 (delta 57), pack-reused 10002
接收对象中: 100% (10212/10212), 8.46 MiB | 199.00 KiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (7863/7863), 完成.

安装官方组件 aws-cli

[root@VM-8-11-centos aws-cli]# curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip"
[root@VM-8-11-centos aws-cli]# unzip awscliv2.zip
[root@VM-8-11-centos aws-cli]# sudo ./aws/install
[root@VM-8-11-centos aws-cli]# aws --version
aws-cli/2.9.12 Python/3.9.11 Linux/4.18.0-348.7.1.el8_5.x86_64 exe/x86_64.centos.8 prompt/off

aws-cli 配置账号

地区名（region name）参考链接：https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html

[root@VM-8-11-centos blank-java]# aws configure
AWS Access Key ID [****************ZVH6]:
AWS Secret Access Key [****************rb8P]:
Default region name [ap-east-1]: us-east-1
Default output format [​JSON]:
[root@VM-8-11-centos blank-java]# aws configure list
      Name                    Value             Type    Location
      ----                    -----             ----    --------
   profile                <not set>             None    None
access_key     ****************ZVH6 shared-credentials-file
secret_key     ****************rb8P shared-credentials-file
    region                ap-east-1      config-file    ~/.aws/config

执行向导里的脚本

[root@VM-8-11-centos blank-java]# ./1-create-bucket.sh
make_bucket: lambda-artifacts-cfbde7fe379b6c74
[root@VM-8-11-centos blank-java]# ./2-build-layer.sh
[root@VM-8-11-centos blank-java]# ./3-deploy.sh
[root@VM-8-11-centos blank-java]# ./4-invoke.sh
{
    "StatusCode": 200,
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

定制自己的lambda

最简单的方式就是把项目拉下来，改写里面的example.Handler::handleRequest方法，重新部署服务即可，十分简单~

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