引言
十年前,无服务器架构还像是痴人说梦。不再如此了! 有了 Amazon Lambda,我们现在可以建构和运行应用程序而不需要考虑服务器。云供应商会无缝地处理所有服务器的供应、扩展和管理。我们只需要关注代码。 这为云部署带来了前所未有的敏捷性、自动化和优化。但是,要发挥它的全部潜力需要对 Lambda 独特的架构和能力有扎实的掌握。这篇文章旨在通过实际示例、经验教训和以工程师视角深入内部工作原理来揭开它的魔力!
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什么是无服务器计算?
在深入探讨 Lambda 之前,让我们先厘清“无服务器“的真正含义。无服务器并不意味着完全没有服务器。物理服务器仍然为云基础设施提供支持。 关键的区别在于开发人员不需要直接供应或管理这些服务器。云供应商将基础设施复杂性抽象出来。我们的代码部署在短暂的容器中,这些容器是事件驱动的,会自动扩展,并且仅针对消耗的资源进行计费。 这种“无服务器,无运维“的模型将成本与使用量高度对齐,并加速了开发。传统的服务器、虚拟机和容器在许多工作负载中仍然发挥着其作用。但是 Lambda 在处理事件驱动和瞬态计算需求方面表现卓越。
Lambda 执行模型
Lambda执行模型与传统架构有根本不同。让我们来剖析一下底层发生的事情
一些关键方面:
- 无状态:每次执行都在单独的容器中进行。执行之间没有亲和关系。
- 短暂:容器可以在毫秒内初始化和销毁。
- 事件驱动:执行由配置的事件触发。
- 可扩展: 根据队列深度动态添加和删除容器。
- 无服务器:我们不管理容器基础设施。亚马逊云科技处理所有这些。 通过这种模型,Lambda 可以内在地处理许多并行请求并按需扩展。我们的代码只关注业务逻辑。 接下来我们看看 Lambda 执行中的生命周期事件。
Lambda 函数生命周期
当发生事件调用时,Lambda 会经历一个明确定义的生命周期:
- 冷启动:对于首次调用,Lambda 必须初始化一个容器。这会导致一些延迟。
- 初始化和调用:代码被加载并执行。调用处理程序方法。
- 关闭:一次执行完成后,容器停止。任何后续的执行都会重用热容器。 理解这种冷启动开销对于优化 Lambda 性能至关重要。我们看看下面如何做。
优化 Lambda 冷启动
没有什么比冷启动慢更让人痛苦的了。幸运的是,有一些经过验证的技术可以缓解这一问题:
- 使用容器重用:设置非零超时,以便容器在调用之间保持存在。
- 优化部署程序包大小:删除不需要的依赖项和工件以最小化下载时间。
- 选择高性能运行时:Go、Python 和 NodeJS 初始化开销很低。
- 预取容器:使用预配置并发性保持容器初始化。
- 优化IAM角色:使用 Amazon SSO 等服务减少角色承担的延迟。
做好冷启动是一门艺术和科学!有了上述技巧,我们可以轻松实现亚秒级的冷启动。 现在让我们转而看一些Lambda实际应用的示例。
Lambda 使用案例
凭借 Lambda 灵活的执行模型,可能性是无穷的。下面是一些喜欢的 Lambda 使用方式:
数据处理
- 流处理用于实时分析
- 批量数据转换
- 生成聚合报告
集成和消息传递
- 通过 SQS 触发用于分布式工作负载
- 对 SNS 通知做出反应
- 服务之间的集成粘合剂
Web 应用程序
- 运行无服务器后端
- 提供 API 网关支持
- 预处理 HTTP 请求
基础设施自动化
- 自定义自动化工作流程
- 程序化资源管理
- 自我修复能力
等等!
Lambda 仅由我们的创造力所限。
为了更具体,我们接下来演练一个真实的无服务器 Web 应用程序。
构建一个无服务器 Web 应用程序
我们来看看 Lambda 如何支持可扩展的无服务器 Web 架构:
- API网关: Lambda函数为API后端提供支持。
- 异步工作: SQS和SNS集成Lambda实现扩展工作负载。
- 静态资产: S3托管前端静态资产,如HTML/CSS/JS。 通过这种设置,我们可以获得强大的可扩展性、出色的性价比和低管理开销。Lambda服务处理基础设施的重力劳动,如可用性、冗余和扩展。我们只关注核心产品交付! 当然,无服务器应用程序也有其自己的细微差别。明天的文章将分享一些实际的优化、调试、CI/CD和其他运维方面的技巧。
总结思考
我们只触及了 Lambda 和无服务器的改变游戏规则的潜力。在底层, Lambda 通过无状态、短暂和事件驱动的执行颠覆了基础设施管理。 这为我们的云架构带来了前所未有的敏捷性、自动化和效率。请记住,大权带来大责任! Lambda 仍需要经过深思熟虑的设计和运维才能平稳运行。 希望你喜欢这个 Amazon Lambda 快速概览之旅。请告诉我哪些方面让你产生共鸣,或者你想要了解的任何其他 Lambda 主题。再会,继续构建那些无服务器解决方案!
参考资料
文章来源:https://dev.amazoncloud.cn/column/article/64e5cea684d23218430...
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