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0.3.0 | 2021年1月22日 |
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Rust AWS Lambda运行时
此包简化了使用Rust编写的AWS Lambda函数的运行。
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这是AWS Lambda官方Rust运行时的分支。我们创建这个分支是为了能够推动社区贡献的进展,这些贡献在awslabs仓库中停滞不前,且没有发布在望。
Lambda运行时 包含运行时组件。 Lambda属性 包含用于创建Lambda函数的宏定义。 Lambda HTTP 包含用于通过HTTP端点访问的Lambda函数的定义。
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示例函数
以下代码创建了一个简单的函数,该函数接收一个包含 firstName
字段的事件,并返回一个消息给调用者。注意:此crate针对最新稳定版Rust进行了测试。
use lamedh_runtime::{Context, handler_fn, run, Error};
use serde_json::{json, Value};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Error> {
run(handler_fn(func)).await?;
Ok(())
}
async fn func(event: Value, _: Context) -> Result<Value, Error> {
let first_name = event["firstName"].as_str().unwrap_or("world");
Ok(json!({ "message": format!("Hello, {}!", first_name) }))
}
上述代码与 lambda
crate中的 基本示例 相同。
部署
目前有多种构建此包的方式:手动使用AWS CLI和使用Serverless框架。
AWS CLI
要使用AWS CLI将基本示例作为Lambda函数部署,我们首先需要使用 cargo
手动构建它。由于Lambda使用Amazon Linux,您需要为目标平台 x86_64-unknown-linux-musl
进行可执行文件。
运行此脚本一次以添加新目标
$ rustup target add x86_64-unknown-linux-musl
- 注意:如果您在Mac OS上运行,您需要为目标平台安装链接器。您可以使用从Homebrew安装的
musl-cross
工具集来完成此操作,它为Mac OS提供了一套完整的交叉编译工具链。一旦安装了musl-cross
,我们还需要在为x86_64-unknown-linux-musl
平台构建时通知cargo新安装的链接器。
$ brew install filosottile/musl-cross/musl-cross
$ mkdir .cargo
$ echo $'[target.x86_64-unknown-linux-musl]\nlinker = "x86_64-linux-musl-gcc"' > .cargo/config
编译示例之一,以发布版形式为目标部署到AWS
$ cargo build -p lambda --example hello --release --target x86_64-unknown-linux-musl
对于自定义运行时,AWS Lambda会在部署包zip中查找名为bootstrap
的可执行文件。将生成的basic
可执行文件重命名为bootstrap
并将其添加到zip存档中。
$ cp ./target/release/examples/hello ./bootstrap && zip lambda.zip bootstrap && rm bootstrap
现在我们有了部署包(lambda.zip
),我们可以使用AWS CLI创建一个新的Lambda函数。确保用您账户中现有的角色替换执行角色!
$ aws lambda create-function --function-name rustTest \
--handler doesnt.matter \
--zip-file fileb://./lambda.zip \
--runtime provided \
--role arn:aws:iam::XXXXXXXXXXXXX:role/your_lambda_execution_role \
--environment Variables={RUST_BACKTRACE=1} \
--tracing-config Mode=Active
您现在可以使用AWS CLI或AWS Lambda控制台测试该函数
$ aws lambda invoke --function-name rustTest \
--payload '{"firstName": "world"}' \
output.json
$ cat output.json # Prints: {"message": "Hello, world!"}
注意:当使用AWS CLI版本2时,--cli-binary-format raw-in-base64-out
是必选参数。更多信息
Serverless Framework
或者,您可以使用Serverless框架Rust插件声明式地构建基于Rust的Lambda函数。
存在许多入门级Serverless应用程序模板,可以帮助您快速启动
- 一个最小的echo函数,以展示最小的Rust函数设置看起来像什么
- 一个最小的http函数,以展示如何使用Rust的本地http包与API Gateway交互(注意这将是git依赖项,直到0.2发布)
- 一个组合multi函数服务,以展示如何设置包含多个独立函数的服务
假设您的宿主机器有一个相对较新的node版本,您不需要安装任何全局serverless依赖项。要开始,运行以下命令以创建一个新的lambda Rust应用程序并安装项目级依赖项。
$ npx serverless install \
--url https://github.com/softprops/serverless-aws-rust \
--name my-new-app \
&& cd my-new-app \
&& npm install --silent
使用标准serverless工作流部署它
# build, package, and deploy service to aws lambda
$ npx serverless deploy
使用serverless框架或配置的AWS集成触发源调用它
$ npx serverless invoke -f hello -d '{"foo":"bar"}'
Docker
或者,您可以在AWS Lambda提供的运行时的docker镜像中构建基于Rust的Lambda函数,其中预安装了Rust工具链。
运行以下命令将启动一个临时的docker容器,该容器将构建您的Rust应用程序并生成一个zip文件,其中包含自动重命名为bootstrap
的二进制文件,以满足AWS Lambda对二进制文件的要求。在target/lambda/release/{your-binary-name}.zip
的zip文件,通常这仅仅是您的crate名称,如果您使用的是cargo默认的二进制文件(即main.rs
)
# build and package deploy-ready artifact
$ docker run --rm \
-v ${PWD}:/code \
-v ${HOME}/.cargo/registry:/root/.cargo/registry \
-v ${HOME}/.cargo/git:/root/.cargo/git \
softprops/lambda-rust
您的应用程序已构建并打包,准备投入生产。您还可以使用lambdaci :提供的Docker容器在本地调用它以验证其行为,该容器也是AWS Lambda提供运行时的镜像,其中已省略构建依赖项。
# start a docker container replicating the "provided" lambda runtime
# awaiting an event to be provided via stdin
$ unzip -o \
target/lambda/release/{your-binary-name}.zip \
-d /tmp/lambda && \
docker run \
-i -e DOCKER_LAMBDA_USE_STDIN=1 \
--rm \
-v /tmp/lambda:/var/task \
lambci/lambda:provided
# provide an event payload via stdin (typically a json blob)
# Ctrl-D to yield control back to your function
lambda
lambda
是一个用于编写可靠和高效的基于Rust的AWS Lambda函数的库。从高层次来看,它提供了一些主要组件
Handler
,一个定义客户编写的代码与该库之间交互的特质。lamedh_runtime::run
,一个运行Handler
的函数。
handler_fn
函数将Rust函数或闭包转换为Handler
,然后可以通过lamedh_runtime::run
来运行。
自定义事件对象
为了序列化和反序列化事件和响应,我们建议使用serde
库。为了接收自定义事件,使用Serde的宏注释您的结构。
use serde::{Serialize, Deserialize};
use serde_json::json;
use std::error::Error;
#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub struct NewIceCreamEvent {
pub flavors: Vec<String>,
}
#[derive(Serialize, Deserialize)]
pub struct NewIceCreamResponse {
pub flavors_added_count: usize,
}
fn main() -> Result<(), Box<Error>> {
let flavors = json!({
"flavors": [
"Nocciola",
"抹茶",
"आम"
]
});
let event: NewIceCreamEvent = serde_json::from_value(flavors)?;
let response = NewIceCreamResponse {
flavors_added_count: event.flavors.len(),
};
serde_json::to_string(&response)?;
Ok(())
}
依赖项
~7–18MB
~228K SLoC