分析Amazon Lambda函数 - Amazon X-Ray
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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。

分析Amazon Lambda函数

Scorekeep 使用了两个 Amazon Lambda 函数。第一个是 Node.js 函数来自lambda分支为新用户生成随机名称。如果用户在创建会话时未输入名称,则该应用程序将通过Amazon SDK for Java调用名为 random-name 的函数。与 Java 的 X-Ray 开发工具包将对 Lambda 的调用的相关信息记录在一个子分段中。Amazon开发工具包客户端。

注意

运行random-nameLambda 函数需要在 Elastic Beanstalk 环境外创建其他资源。有关详细信息和说明,请参阅自述文件:AmazonLambda 集成

第二个职能,scorekeep-worker是一个独立于 Scorestore API 运行的 Python 函数。当游戏结束时,API 将会话 ID 和游戏 ID 写入 SQS 队列。工作线程函数将从队列中读取项目,然后调用 Scorestay API 来为 Amazon S3 中的存储构建每个游戏会话的完整记录。

Scorekeep 包含用于创建这两个函数的 Amazon CloudFormation 模板和脚本。由于您需要将 X-Ray 开发工具包与函数代码绑定,因此,这些模板无需任何代码即可创建函数。在部署 Scorekeep 时,.ebextensions 文件夹中包含的配置文件将创建一个包含开发工具包的源包并使用 Amazon Command Line Interface 更新函数代码和配置。

随机名称

当用户在没有登录或指定用户名的情况下启动游戏会话时,Scorekeep 将调用随机名称函数。当 Lambda 处理对random-name,它读取跟踪标头,其中包含适用于 Java 的 X-Ray 开发工具包编写的跟踪 ID 和采样决策。

对于每个采样的请求,Lambda 运行 X-Ray 守护程序并写入两个分段。第一个分段记录有关调用函数的 Lambda 调用的信息。但从 Lambda 的角度看,该分段包含与 Scorestay 记录的子分段相同的信息。第二个分段表示函数所做的工作。

Lambda 通过函数上下文将函数分段传递到 X-Ray 开发工具包。当您分析 Lambda 函数时,您不使用开发工具包为传入请求创建分段。Lambda 提供分段,并且您将使用开发工具包分析客户端和写入子分段。


        演示 Scoreep 如何调用 Lambda 函数来获取新用户随机名称的服务地图

random-name 函数在 Node.js 中实现。它使用 Node.js 中适用于 JavaScript 的 SDK for JavaScript in Node.js 通过 Amazon SNS 发送通知,并使用适用于 Node.js 的 X-Ray 软件开发工具包来检测Amazon开发工具包客户端。为了写入注释,该函数将创建一个自定义子分段AWSXRay.captureFunc,并在经过分析的函数中写入注释。在 Lambda 中,您无法直接将注释写入函数分段,而只能将其写入您创建的子分段。

function/index.js -- 随机名称 Lambda 函数

var AWSXRay = require('aws-xray-sdk-core'); var AWS = AWSXRay.captureAWS(require('aws-sdk')); AWS.config.update({region: process.env.AWS_REGION}); var Chance = require('chance'); var myFunction = function(event, context, callback) { var sns = new AWS.SNS(); var chance = new Chance(); var userid = event.userid; var name = chance.first(); AWSXRay.captureFunc('annotations', function(subsegment){ subsegment.addAnnotation('Name', name); subsegment.addAnnotation('UserID', event.userid); }); // Notify var params = { Message: 'Created randon name "' + name + '"" for user "' + userid + '".', Subject: 'New user: ' + name, TopicArn: process.env.TOPIC_ARN }; sns.publish(params, function(err, data) { if (err) { console.log(err, err.stack); callback(err); } else { console.log(data); callback(null, {"name": name}); } }); }; exports.handler = myFunction;

在您将示例应用程序部署到 Elastic Beanstalk 时,将自动创建此函数。这些区域有:xray分支包括一个用于创建空白 Lambda 函数的脚本。中的配置文件.ebextensions文件夹构建函数包npm install,然 Lambda 使用AmazonCLI。

Worker

仪表化的工作人员函数在其自己的分支中提供,xray-worker,这是因为,除非您先创建工作线程函数和相关资源,否则该函数无法运行。有关说明,请参阅分支自述文件

该函数每 5 分钟由捆绑的 Amazon CloudWatch Events 触发一次。当该函数运行时,它会从 Scoreep 管理的 Amazon SQS 队列中拉取项目。每条消息均包含有关已完成游戏的信息。

工作线程将从游戏记录引用的其他表中拉取游戏记录和文档。例如,DynamoDB 中的游戏记录包括在游戏期间执行的移动的列表。该列表不包含移动本身,而是包含存储在单独的表中的移动 ID。

会话和状态也将存储为引用。虽然这可阻止游戏表中的条目过大,但需要额外调用来获取有关游戏的所有信息。工作线程会取消引用所有这些条目,并将游戏的完整记录构建为 Amazon S3 中的单一文档。当您要对数据进行分析时,您可以利用 Amazon Athena 直接在 Amazon S3 中对数据运行查询,而无需运行读取密集型数据迁移来使您的数据传出 DynamoDB。


        演示 Scorerening 工作线程函数如何使用 Amazon SQS、Amazon S3 和 Scorening API 的服务地图。

工作线程函数已在自身在 Amazon Lambda 的配置中启用活动跟踪。与随机名称函数不同,工作线程不接收来自经过分析的应用程序的请求,因此,Amazon Lambda 不会接收跟踪标头。利用活动跟踪,Lambda 将创建跟踪 ID 并制定采样决策。

Python X-Ray 开发工具包只不过是该函数顶部的几行,用来导入软件工具包和运行其patch_all函数来修补Amazon SDK for Python (Boto)和用于调用 Amazon SQS 和 Amazon S3 的 HTTP 客户端。当工作线程调用 Scorekeep API 时,开发工具包会将跟踪标头添加到通过 API 跟踪调用的请求中。

_lambda/scorekeep-worker/scorekeep-worker.py -- 工作线程 Lambda 函数

import os import boto3 import json import requests import time from aws_xray_sdk.core import xray_recorder from aws_xray_sdk.core import patch_all patch_all() queue_url = os.environ['WORKER_QUEUE'] def lambda_handler(event, context): # Create SQS client sqs = boto3.client('sqs') s3client = boto3.client('s3') # Receive message from SQS queue response = sqs.receive_message( QueueUrl=queue_url, AttributeNames=[ 'SentTimestamp' ], MaxNumberOfMessages=1, MessageAttributeNames=[ 'All' ], VisibilityTimeout=0, WaitTimeSeconds=0 ) ...