Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

使用图层

使用Amazon SAM，您可以在无服务器应用程序中包含图层。有关层的更多信息，请参阅Amazon Lambda层中的Amazon Lambda开发人员指南.

本主题提供有关以下内容的信息：

有关构建自定义图层的信息，请参阅构建层.

在应用程序中包含图层

要在您的应用程序中包含层，请使用Layers的财产AWS::Serverless::Function资源类型。

以下是一个示例Amazon SAM带有包含图层的 Lambda 函数的模板：

ServerlessFunction:
  Type: AWS::Serverless::Function
  Properties:
    CodeUri: .
    Handler: my_handler
    Runtime: Python3.7
    Layers:
        - <LayerVersion ARN>

图层在本地缓存方式

使用sam local命令时，函数的图层包将被下载并缓存在本地主机上。

下表显示了不同操作系统的默认缓存目录位置。

缓存软件包后，Amazon SAMCLI 将图层叠加到用于调用函数的 Docker 映像上。这些区域有：Amazon SAMCLI 生成它构建的映像的名称以及缓存中保存的 LayerVersion。您可以在以下章节中找到有关该架构的更多详细信息。

要检查叠加的图层，请执行以下命令以在要检查的图像中启动 bash 会话：

docker run -it --entrypoint=/bin/bash samcli/lambda:<Tag following the schema outlined in Docker Image Tag Schema> -i

层缓存目录名称架构

鉴于模板中定义的 layerVersionARN，Amazon SAMCLI 从 ARN 中提取 LayerName 和版本。它会创建一个目录以将图层内容放置在名为LayerName-Version-<first 10 characters of sha256 of ARN>.

例如：

ARN = arn:aws:lambda:us-west-2:111111111111:layer:myLayer:1
Directory name = myLayer-1-926eeb5ff1

Docker 映像标签架构

要计算唯一的图层哈希值，请将所有唯一图层名称与 '-' 的分隔符组合起来，取 SHA256 哈希值，然后取前 10 个字符。

例如：

ServerlessFunction:
  Type: AWS::Serverless::Function
  Properties:
    CodeUri: .
    Handler: my_handler
    Runtime: Python3.7
    Layers:
        - arn:aws:lambda:us-west-2:111111111111:layer:myLayer:1
        - arn:aws:lambda:us-west-2:111111111111:layer:mySecondLayer:1

唯一名称的计算方式与图层缓存目录名称架构相同：

arn:aws:lambda:us-west-2:111111111111:layer:myLayer:1 = myLayer-1-926eeb5ff1
arn:aws:lambda:us-west-2:111111111111:layer:mySecondLayer:1 = mySecondLayer-1-6bc1022bdf

要计算唯一的图层哈希值，请将所有唯一图层名称与 '-' 的分隔符组合起来，取 sha256 哈希，然后取前 25 个字符：

myLayer-1-926eeb5ff1-mySecondLayer-1-6bc1022bdf = 2dd7ac5ffb30d515926aef

然后将此值与函数的运行时间和架构结合起来，并使用 '-' 的分隔符：

python3.7-x86_64-2dd7ac5ffb30d515926aefffd