什么是 AWS Lambda？无服务器计算入门 – wiki基地

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什么是 AWS Lambda？深入理解无服务器计算的基石

在云计算时代，企业和开发者一直在寻求更高效、更灵活、成本更优的方式来运行他们的应用程序。传统模式下，这意味着管理服务器、操作系统、补丁、扩展以及各种基础设施的维护。这不仅耗时耗力，而且往往导致资源浪费，因为你通常需要为峰值负载预留容量，即使在低谷时期也需要为此付费。

正是在这种背景下，”无服务器计算”（Serverless Computing）的概念应运而生，并迅速成为一股颠覆性的力量。而在这场无服务器革命中，AWS Lambda 无疑是其中最耀眼、最核心的服务之一。

本文将带你深入了解 AWS Lambda，详细阐述它的工作原理、核心概念、优势、适用场景以及一些需要考虑的因素，帮助你构建对无服务器计算世界的初步认识。

第一部分：告别繁琐——传统服务器管理的痛点

在理解无服务器计算的价值之前，让我们先回顾一下传统的服务器管理模式所面临的挑战：

  1. 服务器的配置与管理： 你需要选择服务器规格、安装操作系统、配置网络、安装必要的软件和依赖。这涉及到大量的预先规划和手动（或脚本化）的工作。
  2. 操作系统和软件维护： 确保服务器的安全性需要定期打补丁、更新操作系统和各种软件包。这是一个持续的、往往令人头痛的任务。
  3. 扩展性挑战： 应对变化的流量和负载是一项复杂的工作。你可能需要手动或通过自动化脚本添加或移除服务器（水平扩展），或者升级现有服务器（垂直扩展）。预测未来的需求往往很困难，过度配置会浪费资源，而配置不足则可能导致服务中断或性能下降。
  4. 高可用性和容错： 为了确保应用程序在服务器故障或区域性中断时依然可用，你需要设计和实施复杂的冗余方案，如多可用区部署、负载均衡等。
  5. 成本管理： 你通常需要为运行的服务器付费，无论它们是否正在处理请求。这意味着即使在夜间或周末流量低的时候，你也需要支付服务器运行的费用，导致资源利用率不高。
  6. 关注点分散： 开发者不得不花费大量时间在基础设施的管理上，而不是专注于编写核心业务逻辑代码。这降低了开发效率和创新速度。

虚拟机（VM）和容器（如 Docker）在一定程度上缓解了这些问题，提供了更高的抽象和自动化能力。然而，即使在使用容器编排平台（如 Kubernetes）时，你仍然需要管理底层的服务器集群、操作系统、网络配置以及编排平台的自身维护。服务器，无论以何种形式存在，依然需要你的关注。

第二部分：无服务器计算：概念与核心特征

“无服务器”（Serverless）这个词听起来可能有点误导。它并非意味着完全没有服务器，而是指你作为用户，无需关心、管理、配置或维护底层的服务器基础设施。这些工作完全由云服务提供商（如 AWS）负责。

无服务器计算的核心是将应用程序拆分成更小、更独立的函数或服务，由云服务提供商在需要时按需执行。

无服务器计算的核心特征包括：

  1. 无需服务器管理： 这是最显著的特点。你无需预置、扩展或管理任何服务器。云提供商负责所有的基础设施管理工作，包括硬件维护、操作系统打补丁、安全更新等等。
  2. 按事件驱动： 无服务器功能通常通过事件触发执行。这些事件可以来自各种来源，例如 HTTP 请求、数据库更改、文件上传、消息队列中的消息、定时任务等等。这种模式使得应用程序能够响应实际需求，而不是持续运行。
  3. 自动弹性伸缩： 当接收到大量事件时，无服务器平台会自动并行运行你的函数实例来处理这些事件，几乎没有上限。当事件数量减少时，平台也会自动缩减实例数量，直到零（在某些情况下）。你无需担心容量规划或手动扩展。
  4. 按使用量付费： 你只需为你代码实际运行的时间和被调用的次数付费。当你的代码没有运行时，你无需支付计算资源费用。这种细粒度的计费模式极大地提高了成本效益，尤其适用于负载波动大的应用。
  5. 内置高可用性和容错： 云服务提供商通常会在其基础设施层面提供内置的高可用性和容错能力，将你的函数自动分布在不同的可用区，无需你进行额外的配置。

总而言之，无服务器计算让开发者能够将精力完全集中在编写业务逻辑上，将底层的基础设施复杂性完全交给云服务提供商。

第三部分：AWS Lambda：无服务器计算的先驱

AWS Lambda 是亚马逊网络服务 (AWS) 提供的核心无服务器计算服务。它允许你运行代码而无需管理服务器。你只需上传你的代码，Lambda 会负责运行和扩展它，并按你代码的执行时间进行收费。

AWS Lambda 的工作原理

Lambda 的核心工作原理可以概括为：代码作为响应事件的函数运行。

  1. 函数（Function）： 在 Lambda 中，你的代码被打包成一个”函数”。一个函数包含你的代码本身、运行时（如 Node.js 18、Python 3.9 等）、内存分配、超时设置、IAM 角色（权限）以及其他配置信息。它是 Lambda 的基本部署和执行单元。
  2. 事件源（Event Source）： 函数由事件触发执行。AWS 提供了与 Lambda 集成的各种服务作为事件源。常见的事件源包括：
    • HTTP 请求： 通过 API Gateway 触发，用于构建无服务器 Web API。
    • 数据库事件： DynamoDB Streams 或 Kinesis Data Streams 中的新记录。
    • 对象存储事件： S3 桶中对象的上传、删除等操作。
    • 消息队列： SQS 队列中的消息。
    • 主题订阅： SNS 主题发布的消息。
    • 流处理： Kinesis Data Streams 或 DynamoDB Streams 中的数据记录。
    • 定时任务： 通过 CloudWatch Events (EventBridge) 定时触发。
    • 其他 AWS 服务事件： 例如 CloudWatch Logs、CloudFormation、Config 等的事件。
    • 自定义事件： 你可以通过 AWS SDK 或 CLI 直接调用 Lambda 函数。
  3. 执行环境（Execution Environment）： 当一个事件触发 Lambda 函数时，Lambda 服务会在一个安全且隔离的环境中创建或复用一个”执行环境”来运行你的代码。这个执行环境是一个临时的容器，包含了操作系统、运行时以及你的函数代码。
  4. 运行时（Runtime）： Lambda 支持多种编程语言的运行时，包括 Node.js, Python, Java, C#, Go, Ruby。你也可以使用自定义运行时来运行其他语言的代码。运行时负责加载你的代码并执行你的处理逻辑。
  5. 处理器函数（Handler Function）： 你的函数代码中需要定义一个入口点，Lambda 在调用时会执行这个入口点。这个入口点函数通常接收两个参数：event（包含触发函数执行的事件数据）和 context（包含运行时信息）。你的业务逻辑就在这个函数中实现。
  6. 扩展（Scaling）： Lambda 会根据事件的数量自动并行执行你的函数实例。如果同时发生大量事件，Lambda 会快速启动更多的执行环境来处理它们。理论上，并发执行的实例数量几乎是无限的（当然 AWS 会有默认的并发限制，可以申请提高）。
  7. 生命周期： Lambda 执行环境有一个生命周期。为了提高性能，Lambda 可能会在函数执行完毕后保留执行环境一段时间。如果在此期间有新的事件到来，可以直接复用这个”温暖”的执行环境，避免了环境初始化带来的延迟（即“暖启动”）。如果保留期过后或者负载突增需要新的实例，Lambda 会创建一个新的执行环境，这会产生一定的初始化开销（即“冷启动”），导致第一次执行的延迟稍高。

核心概念详解

理解以下核心概念对于使用 Lambda 至关重要：

  • 内存配置 (Memory): 你为 Lambda 函数分配的内存量会影响其可用的 CPU 能力以及成本。分配的内存越多，函数可以使用的 CPU 资源越多，执行通常会更快，但成本也越高。这是一个需要权衡的配置项。
  • 超时时间 (Timeout): 这是函数单次执行允许的最长时间。最短 1 秒，最长 15 分钟（900 秒）。如果函数执行时间超过这个值，它将被强制终止。
  • IAM 角色 (IAM Role): Lambda 函数需要一个 IAM 角色来定义其执行时的权限。例如，如果你的函数需要从 S3 读取文件或向 DynamoDB 写入数据，你需要在其 IAM 角色中赋予相应的权限。这是 Lambda 安全性的核心。
  • 环境变量 (Environment Variables): 你可以为 Lambda 函数配置环境变量，用于存储配置信息，如数据库连接字符串、API 密钥等。这使得代码可以与配置分离，方便在不同环境（开发、测试、生产）中使用不同的配置。
  • VPC 连接 (VPC Connectivity): 如果你的 Lambda 函数需要访问运行在 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 中的资源，如 RDS 数据库实例、ElastiCache 缓存或 EC2 实例，你需要将 Lambda 函数配置为在 VPC 中运行。这会增加一定的网络配置复杂性和潜在的冷启动延迟。
  • 层 (Layers): Lambda 层允许你打包并共享库、自定义运行时或其他依赖项。这有助于减小函数部署包的大小，并方便在多个函数之间共享通用代码。
  • 版本 (Versions) 和别名 (Aliases): Lambda 允许你创建函数版本，每个版本对应你的代码和配置的一个快照。别名是指向特定版本的指针，可以方便你管理部署（例如，将 PROD 别名指向最新的稳定版本）。版本和别名使得金丝雀发布、回滚等部署策略成为可能。
  • 并发 (Concurrency): Lambda 函数可以同时处理的请求数量。AWS 账户有默认的区域并发限制（通常是 1000），你也可以为特定的函数或整个账户设置预留并发，以确保关键函数始终有足够的容量或限制非关键函数的并发，防止意外的账单激增。
  • 预置并发 (Provisioned Concurrency): 这是一种特殊的并发模式，允许你预先初始化指定数量的函数实例。这些实例会一直保持“温暖”状态，以便在事件到来时立即响应，从而大大降低冷启动的延迟。这适用于对延迟敏感的应用场景，但你需要为预置的并发量付费，无论它们是否正在处理请求。
  • 死信队列 (Dead-Letter Queues – DLQ): 对于异步调用的 Lambda 函数，如果处理失败（例如，返回错误或达到最大重试次数），Lambda 可以将事件发送到一个 SQS 队列或 SNS 主题，作为死信队列。这有助于你捕获并检查失败的事件。
  • 目的地 (Destinations): Lambda 允许你配置异步调用结果（成功或失败）发送到指定的目标服务，如 SQS、SNS、Lambda 函数或 EventBridge 事件总线。这提供了更灵活的异步工作流管理能力。

第四部分：AWS Lambda 的优势

采用 AWS Lambda 和无服务器计算可以带来诸多显著优势：

  1. 显著降低运营开销： 这是最直接的好处。你无需管理服务器，极大地减轻了基础设施维护、打补丁、更新等繁琐工作，让团队能够专注于更有价值的任务。
  2. 按使用量付费，优化成本： 你只为你代码执行的时间和次数付费，精确到毫秒。这意味着在函数没有执行时，你无需支付计算费用。这对于间歇性、突发性或负载波动大的应用场景来说，可以节省大量成本。
  3. 自动弹性伸缩，轻松应对负载变化： Lambda 会根据传入事件的数量自动无缝地扩展或缩减你的函数实例。你不再需要手动规划容量、预测流量或担心服务器过载。
  4. 更快的开发和部署速度： 开发者可以将精力集中在业务逻辑上，而无需分心于底层基础设施。简单的函数模型和事件驱动的设计模式有助于加速开发、测试和部署过程。
  5. 内置高可用性和容错： Lambda 在 AWS 的全球基础设施上运行，并自动将你的函数分布在多个可用区，提供内置的高可用性，无需额外的配置。
  6. 与 AWS 生态系统深度集成： Lambda 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，作为各种事件的触发器或处理器。这使得构建复杂的、由多个服务组成的应用程序变得非常便捷。
  7. 提高资源利用率： 相较于需要一直运行的服务器，Lambda 的按需执行模式意味着你只在使用计算资源时才付费，从而极大地提高了资源的整体利用率。

第五部分：何时使用 AWS Lambda？常见的适用场景

Lambda 的事件驱动和按需执行特性使其非常适合多种应用场景：

  1. 构建无服务器 Web API 和微服务： 结合 API Gateway，Lambda 函数可以作为 HTTP 请求的后端处理逻辑，快速构建可伸缩的 RESTful API 或微服务。
  2. 处理实时数据流： 处理来自 Kinesis Data Streams 或 DynamoDB Streams 的实时数据，例如进行数据转换、聚合或写入其他数据存储。
  3. 响应 S3 事件： 在文件上传到 S3 桶后自动触发 Lambda 函数，用于图像缩略图生成、文件格式转换、数据处理或元数据提取等。
  4. 自动化 IT 操作和任务： 定时运行维护脚本、清理旧资源、发送报告或响应 AWS 资源的变更事件（通过 CloudWatch Events/EventBridge）。
  5. 处理队列消息： 处理来自 SQS 队列中的消息，实现异步处理、任务分发或解耦服务。
  6. 构建后端 for 移动应用和 IoT 设备： 为移动应用或 IoT 设备提供可伸缩的后端逻辑，处理数据同步、消息推送等。
  7. 执行 ETL (Extract, Transform, Load) 任务： 批量或流式处理数据，进行提取、转换并将结果加载到目标存储。
  8. 创建聊天机器人或语音技能： 作为聊天机器人后端处理用户输入，或为 Alexa 等语音助手构建自定义技能。
  9. 处理计划任务： 使用 EventBridge (CloudWatch Events) 设置定时规则，定期触发 Lambda 函数执行特定任务。

第六部分：何时可能不适合使用 Lambda？需要考虑的因素

尽管 Lambda 功能强大且优势明显，但它并非适用于所有情况。在考虑使用 Lambda 时，需要注意以下几点：

  1. 执行时间限制： Lambda 函数单次执行的最长时限是 15 分钟。对于需要长时间运行的批量处理、复杂计算或持续监听任务，Lambda 可能不是最佳选择。
  2. 冷启动延迟： 对于不经常调用或者负载变化剧烈的函数，当 Lambda 需要创建新的执行环境时会产生冷启动延迟（可能几百毫秒到几秒不等，取决于运行时、代码大小和依赖）。这对于对延迟极其敏感的应用（如实时交易系统）可能是个问题，尽管可以通过预置并发来缓解。
  3. 函数大小和依赖管理： 尽管 Lambda 支持层来共享依赖，但如果你的函数需要大量复杂的库或框架，部署包可能会变大，增加上传时间，并可能加剧冷启动问题。
  4. 调试和监控的复杂度： 调试分布式无服务器应用可能比单体应用更具挑战性。你需要依赖 CloudWatch Logs、X-Ray 等工具来跟踪请求和定位问题。
  5. 状态管理： Lambda 函数是无状态的。你需要在函数外部管理状态，例如使用数据库 (DynamoDB, RDS)、缓存 (ElastiCache) 或对象存储 (S3)。
  6. 复杂的协调逻辑： 对于需要按特定顺序执行多个步骤、包含并行分支或人工审批等复杂工作流，单纯使用 Lambda 函数可能会导致代码变得复杂。在这种情况下，结合使用 Step Functions 等工作流服务会更合适。
  7. 本地开发和测试： 模拟 Lambda 的完整执行环境及其与各种事件源的集成在本地可能具有一定挑战性，尽管 AWS SAM CLI 和其他工具提供了一定的支持。
  8. 并非完全消除服务器的概念： 记住，无服务器并不意味着没有服务器，只是你无需管理它们。你仍然需要理解分布式系统的原理、服务间的集成方式以及相关的安全模型。

第七部分：成本模式详解

AWS Lambda 的成本主要取决于两个维度：

  1. 请求次数 (Requests): 你为函数被调用的次数付费。
  2. 执行时长 (Duration): 你为函数代码的执行时长付费，精确到毫秒。费用根据你为函数配置的内存量而变化（内存越多，每毫秒的成本越高）。

计算公式大致为：

总成本 = (请求次数 * 请求单价) + (总计算时间 * 内存配置单价)

总计算时间 (GB-秒) = ∑ (每次请求的执行时长（向上取整到最近的毫秒） * 分配的内存（GB）) / 1024

  • AWS 提供免费套餐：每月一定数量的免费请求和免费计算时间 (GB-秒)，这对于许多小型应用或实验项目来说可能完全免费。
  • 预置并发的成本计算方式不同：你需要为预置的并发实例数量及其配置的内存按小时付费，外加这些实例实际处理请求的执行时长费用。

这种按需付费模式使得成本与实际业务量紧密挂钩，避免了为闲置容量付费。

第八部分：Lambda 在 AWS 无服务器生态系统中的位置

AWS Lambda 是 AWS 无服务器战略的核心，但它并非孤立存在。它与许多其他 AWS 服务紧密协作，共同构建完整的无服务器应用：

  • Amazon API Gateway: 用于创建、发布、维护、监控和保护 Web API，通常作为 Lambda 函数的 HTTP 请求入口。
  • Amazon S3: 对象存储服务，可以作为 Lambda 函数的事件源（例如，文件上传触发）或数据存储。
  • Amazon DynamoDB: 托管的 NoSQL 数据库，其 Streams 功能可以触发 Lambda 函数处理数据更改。
  • Amazon SQS: 消息队列服务，Lambda 可以消费 SQS 队列中的消息。
  • Amazon SNS: 消息通知服务，可以作为 Lambda 函数的事件源。
  • Amazon EventBridge (CloudWatch Events): 无服务器事件总线，用于构建事件驱动架构，可以按计划或响应各种事件触发 Lambda 函数。
  • AWS Step Functions: 用于协调多个 AWS 服务（包括 Lambda 函数）形成复杂的工作流。
  • Amazon Aurora Serverless: 按需启动、停止和自动扩展的关系型数据库，与 Lambda 是常见的搭配。

这些服务共同构成了一个强大的无服务器生态系统，使得开发者能够构建从简单的微服务到复杂的分布式应用，而无需管理底层基础设施。

第九部分：构建和部署 Lambda 函数

将代码运行在 Lambda 上主要有几种方式：

  1. AWS 管理控制台： 最直接的方式，可以直接在浏览器中编写或上传代码，配置函数。适合简单的函数或初学者尝试。
  2. AWS CLI / AWS SDK： 通过命令行工具或编程方式创建、更新和管理 Lambda 函数。
  3. AWS Serverless Application Model (SAM)： 一个开源框架，用于构建无服务器应用。它提供简化的语法来定义 Lambda 函数、API Gateway、DynamoDB 表等资源，并通过 AWS CloudFormation 进行部署。强烈推荐用于构建更复杂的无服务器应用。
  4. AWS Cloud Development Kit (CDK)： 使用通用编程语言（如 Python, TypeScript, Java）来定义云基础设施。提供了更强大的抽象和编程能力来定义包括 Lambda 在内的 AWS 资源。
  5. Terraform / Pulumi 等第三方 IaC 工具： 也可以使用这些通用的基础设施即代码工具来管理 Lambda 和相关资源。

通常，对于生产级别的应用，使用 SAM 或 CDK 等 IaC 工具来定义和部署 Lambda 函数及其相关资源（如 API Gateway、IAM 角色等）是最佳实践。

总结与展望

AWS Lambda 是无服务器计算领域的一项开创性服务，它极大地改变了我们在云中构建和运行应用的方式。通过将底层服务器管理的负担转移给 AWS，Lambda 使得开发者能够前所未有地专注于编写业务逻辑，加速创新，并以前所未有的效率进行扩展和成本优化。

从简单的事件响应脚本到复杂的微服务架构，Lambda 都展现出强大的灵活性和可扩展性。它与 AWS 生态系统中其他无服务器服务的深度集成，使得构建完全托管、高度可用且按需付费的现代化应用程序成为可能。

虽然存在冷启动、执行时间限制和调试等方面的挑战，但随着 AWS 对 Lambda 服务的不断改进和新功能的推出（如 Provisioned Concurrency、Lambda Destinations 等），这些限制正在逐步得到缓解。

对于希望拥抱云原生、提高开发效率、优化成本和简化运维的开发者和企业来说，理解和掌握 AWS Lambda 无疑是迈向无服务器计算未来的关键一步。立即开始探索 Lambda 的世界吧，你会发现它为构建可伸缩、可靠且经济高效的云应用开辟了全新的可能性。

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