AWS Lambda:年轻人的第一次FaaS(二)

上一篇我们大致了解了如何将现有项目迁移到FaaS。由于FaaS的特性,我们在部署的过程中不得不舍弃了基于sqlite的缓存,这使得在实际使用的过程中,每一次的调用等待时间较长,如果能进一步将数据缓存在云中,不仅可以降低Lambda函数的计费时间,还可以提高使用体验。

DynamoDB简介

PT-Gen本身依赖的是sqlite作为缓存,在AWS的服务中我们可以使用DynamoDB作为缓存。DynamoDB是一个键值和文档数据库,从迁移角度讲,它能应付大部分的使用场景。作为一个白嫖党,我更关心它的定价。好在DynamoDB有着免费的25GB储存和25WCU/RCU。在同一区域的AWS内部,DynamoDB与其他服务传输并不收费。可见,免费套餐对于PT-Gen这样的小型函数来说绰绰有余。

对于All in API的AWS来说,官方提供了一个boto3的库,让我们能够在自己的函数中方便的调用AWS的各种资源。相关文档较为详细,但是这里要说明一下,boto3有两种调用资源的方式,一种是resource另一种是client,前者面向对象,后者面向更底层的API。

构建缓存

本地开发

我们可以通过aws-cli直接创建Table,也可以使用Python进行创建。在开发阶段,我们需要一个本地运行的DynamoDB来把控整个表的结构并熟悉boto3。AWS提供了一个可以本地运行的DynamoDB,但是由于依赖jre6,我选择了另一个开源的替代品dynalite,也是基于nodejs构建。这里不选择serverless-offlineserverless-dynamodb-local是因为后者会在Windows环境下报错。

npm install -g dynalite

安装完成dynalite之后,我们可以直接运行dynalite,默认的数据是存在内存中的,终止程序即销毁数据,当然dynalite也提供了较为丰富的参数,尽可能模拟DynamoDB的真实使用环境。

$ dynalite --help

Usage: dynalite [--port <port>] [--path <path>] [options]

A DynamoDB http server, optionally backed by LevelDB

Options:
--help                Display this help message and exit
--port <port>         The port to listen on (default: 4567)
--path <path>         The path to use for the LevelDB store (in-memory by default)
--ssl                 Enable SSL for the web server (default: false)
--createTableMs <ms>  Amount of time tables stay in CREATING state (default: 500)
--deleteTableMs <ms>  Amount of time tables stay in DELETING state (default: 500)
--updateTableMs <ms>  Amount of time tables stay in UPDATING state (default: 500)
--maxItemSizeKb <kb>  Maximum item size (default: 400)

Report bugs at github.com/mhart/dynalite/issues

在命令行中输入dynalite,一个DynamoDB就会监听在本地的4567端口上。接下来我们进行表的创建。

import os
import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb',region_name='localhost',endpoint_url='http://localhost:4567')

# Create the DynamoDB table.
table = dynamodb.create_table(
    TableName='ptgen',
    KeySchema=[
        {
            'AttributeName': 'site',
            'KeyType': 'HASH'
        },
        {
            'AttributeName': 'sid',
            'KeyType': 'RANGE'
        }
    ],
    AttributeDefinitions=[
        {
            'AttributeName': 'site',
            'AttributeType': 'S'
        },
        {
            'AttributeName': 'sid',
            'AttributeType': 'S'
        },
    ],
    ProvisionedThroughput={
        'ReadCapacityUnits': 5,
        'WriteCapacityUnits': 5
    }
)

# Wait until the table exists.
table.meta.client.get_waiter('table_exists').wait(TableName='ptgen')

# Print out some data about the table.
print(table.item_count)

这完全按照AWS给出的样例改写出来,我们以site和sid为索引,预置读写容量模式,创建了一个名为ptgen的表。本地运行时,我们需要等待大约5s,才会有0输出,这是因为dynalite模拟了表创建的所需时间。

创建完成后,我们可以大致以如下的模式对表进行操作

dynamodb = boto3.resource('dynamodb',region_name='localhost',endpoint_url='http://localhost:4567')
table = dynamodb.Table('ptgen')

# 写入数据
table.put_item(
    Item={
        'site': site,
        'sid': sid,
        'create_time': int(time.time()),
    }
)

# 读取数据
response = table.get_item(
    Key={
        'site': site,
        'sid': sid
    }
)

# 查询数据
response = table.scan(
    FilterExpression = Attr('site').eq('epic') & Attr('sid').eq('outerwilds')
)

这里说明一点,读取的方式并不“安全”,对于其response,大致如下

{'ResponseMetadata': {
    'RequestId': 'NXZVSUVNZHNCSIML6RVXGHOQ0UQ7JNWKPQNXGDIEPQX04XZJS0M2', 
    'PStatusCode': 200, 
    'HTTPHeaders': {
        'x-amzn-requestid': 'NXZVSUVNZHNCSIML6RVXGHOQ0UQ7JNWKPQNEPQX04XZJS0M2', 
        'x-amz-crc32': '2745614147', 
        'content-type': 'application/x-amz-json-1.0', 
        'content-length': '2', 
        'date': 'Mon,29 Jul 2019 04: 35: 44 GMT', 
        'connection': 'keep-alive'
        }, 
    'RetryAttempts': 0
    }
}

可以看到未读取到数据时,没有Items这一键值。对于查询数据的scan方法,即使没有查询到数据,也会返回空Items

{
    'Items': [], 
    'Count': 0, 
    'ScannedCount': 1, 
    'ResponseMetadata': {
        'RequestId': 'BAG6BGYV9ZQC3LFRFIFM9ZSIM0KTN5U62Q3TXOF345XDLAIZZ50J', 
        'HTTPStatusCode': 200, 
        'HTTPHeaders': {
            'x-amzn-requestid': 'BAG6BGYV9ZQC3LFRFIFM9ZSIM0KTN5U62Q3TXOF345XDLAIZZ50J', 
            'x-amz-crc32': '1499768949', 
            'content-type': 'application/x-amz-json-1.0', 
            'content-length': '39', 
            'date': 'Mon,29 Jul 2019 08: 33: 58 GMT', 
            'connection': 'keep-alive'
        }, 
    'RetryAttempts': 0
    }
}

这两种不同的调用方式我没有比较性能,因为对于缓存表来说,这一延迟远远小于网络IO时间。

Serverless设置

在本地调试过后,我们需要修改serverless.yml,给这个函数增添DynamoDB资源,并指定Table名称

service: ptgen

provider:
  name: aws
  runtime: python3.6
  stage: dev
  region: ap-southeast-1
  iamRoleStatements:
    - Effect: Allow
      Action:
        - dynamodb:Query
        - dynamodb:Scan
        - dynamodb:GetItem
        - dynamodb:PutItem
        - dynamodb:UpdateItem
        - dynamodb:DeleteItem
      Resource:
        - { "Fn::GetAtt": ["UsersDynamoDBTable", "Arn" ] }
  environment:
    USERS_TABLE: ${self:custom.tableName}
  memorySize: 512

plugins:
  - serverless-wsgi
  - serverless-python-requirements

custom:
  tableName: 'ptgen-table-${self:provider.stage}'
  wsgi:
    app: app.app
    packRequirements: false

functions:
  app:
    handler: wsgi_handler.handler
    events:
      - http: ANY /
      - http: 'ANY {proxy+}'

resources:
  Resources:
    UsersDynamoDBTable:
      Type: 'AWS::DynamoDB::Table'
      Properties:
        AttributeDefinitions:
          -
            AttributeName: site
            AttributeType: S
          -
            AttributeName: sid
            AttributeType: S
        KeySchema:
          -
            AttributeName: site
            KeyType: HASH
          -
            AttributeName: sid
            KeyType: RANGE
        ProvisionedThroughput:
          ReadCapacityUnits: 5
          WriteCapacityUnits: 3
        TableName: ${self:custom.tableName}

最终的配置文件如上所示。我们给这个Lambda函数设置了环境变量,可以在项目中通过

table = dynamodb.Table(os.environ['USERS_TABLE'])

调用这一表。同样的,我们也可以设置其他的环境变量区分线上与线下环境,这样就不用在部署的时候二次修改代码,例如

IS_OFFLINE = os.environ.get('IS_OFFLINE')

if IS_OFFLINE:
    dynamodb=boto3.resource('dynamodb',endpoint_url='http://localhost:4567')
    table = dynamodb.Table('ptgen'))
else:
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb',region_name='ap-southeast-1')
    table = dynamodb.Table(os.environ['USERS_TABLE'])

结语

按照上一篇中的方法sls deploy即可完成部署,部署过程中,sls会帮你新建一个Table。这样便完成了全部功能的迁移,下一篇我们来讲讲如何进一步的节约Lambda的成本,并对缓存设置自动销毁。

Last modification:July 29th, 2019 at 04:41 pm
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One comment

  1. 之乎者也

    lssacc牛逼