如何在分布式系统中使用AWS Lambda发送通知

将 AWS Lambda 集成到分布式系统中是一种利用无服务器计算优势的强大方法，可以在无需管理基础设施的情况下执行代码。AWS Lambda 在事件驱动架构模式中表现出色，其中函数会在响应特定事件时被触发，通过仅对使用的计算时间收费来实现成本效益。在使用 Lambda 的过程中，保证函数是无状态这一点非常重要，这意味着它们不应在不同的调用之间存储状态。然而，触发 Lambda 函数需要与诸如 SNS 或 SQS 等其他 AWS 服务进行集成，这会增加架构的复杂性，因此全面理解系统设计至关重要。

在本文中，我将展示如何将AWS Lambda用作通知服务的一部分，其中SNS用来发布消息到主题，Lambda将被触发来处理这些通知。我们将逐步配置所需的AWS服务，包括IAM、SNS、SES和Lambda，来创建一个简单的通知服务系统。

AWS Lambda 介绍

AWS Lambda 是一种无服务器计算服务 AWS Lambda，允许您无需预置或管理服务器就能运行代码。此服务根据传入流量自动扩展，使您的应用程序能够处理不同的工作量而无需手动干预。您只需为使用的计算时间付费，这使其对于事件驱动的应用程序来说既经济又可扩展。

Lambda 可以被触发或直接触发其他 AWS 服务（如 API Gateway、SNS 或 S3），响应事件执行代码（推送模型）。根据不同的事件来源，AWS 决定调用是同步还是异步：Lambda 将结果返回给触发的服务，或异步处理事件并根据需要重试。

AWS Lambda 推送模型

在拉模型中，Lambda 函数从队列或流中获取并处理数据，定期处理新到来的事件，当它们进来时。

AWS Lambda 拉取模式

在Lambda中，安全性至关重要，它使用两种类型的权限：调用权限（invocation权限）允许事件源触发该函数，以及执行角色（execution角色），赋予Lambda访问其他AWS服务的权限。这些角色通过IAM策略来管理。

AWS Lambda 权限种类

Lambda 可以用多种方式配置，比如：

• AWS 管理控制台（UI 界面）
• AWS CLI
• AWS SDK（特定语言的SDK API）
• AWS Cloudformation — 基础设施即代码（JSON, YAML）
• AWS 无服务器应用模型（用于创建不同类型的函数的模板）。

建筑

当用户预订房间或服务时，我们希望通知该用户。在这种情况下，可以使用 AWS Lambda 作为通知服务。然而，我们无法从代码中触发 Lambda 函数。例如，我们可以利用 AWS 简单通知服务（SNS）发布消息到一个主题，然后 Lambda 函数可以订阅该主题。AWS Lambda 处理程序函数可以封装通知逻辑（例如选择通知类型、用户白名单等），但不能直接发送电子邮件和短信。可以使用 AWS 简单电子邮件服务（SES）发送电子邮件。

预订系统架构，其中包括 AWS Lambda 作为其中的通知服务

向 AWS SNS 发布消息,

我们的预订服务应提供API以在生产环境中的系统中执行操作。然而，为了简化，我们将使用一个简单的函数来模拟预订过程。

    import boto3  
    import json  
    import os  
    import random  

    # 初始化SNS客户端  
    sns = boto3.client(  
        'sns',  
        region_name=os.environ.get('REGION'),  
        aws_access_key_id=os.environ.get('ACCESS_KEY_ID'),  
        aws_secret_access_key=os.environ.get('SECRET_ACCESS_KEY'),  
    )  

    # 您的SNS主题的ARN  
    sns_topic_arn = os.environ.get('TOPIC_ARN')  

    # 定义一个发布消息的函数  
    def publish_message(message):  
        response = sns.publish(  
            TopicArn=sns_topic_arn,  
            Message=json.dumps({'default': json.dumps(message)}),  
            MessageStructure='json',  
        )  
        print(f"消息已成功发送到SNS: {response['MessageId']}")  

    if __name__ == "__main__":  
        # 如果该脚本被直接运行，而不是被导入  
        r = random.randint(0, 1000000)  
        message = {  
            'event': '预订',  
            'user_id': '12345',  
            'email': f'user+{r}@example.com',  
            'body': '内容：预订成功',  
        }  
        publish_message(message)

为了使用 AWS SDK for Python，我们需要先安装 boto3 包。我们可以使用 pip 来安装它：

$ pip install boto3 # 使用pip安装boto3库

为了将我们的代码与任何AWS服务集成，最简单的方法是创建一个具有编程访问权限的新IAM用户并附加所需的策略。

• 使用您的AWS根账户登录AWS管理控制台：console.aws.amazon.com。
• 导航到IAM。

导航到 AWS IAM

• 点击“用户”选项卡，接着点击Create user按钮。

用户页

• 输入用户名。

用户名区域

• 选择 直接附加策略 的权限选项。
• 添加以下策略：AmazonSNSFullAccess

用户权限设置

• 继续进行下一步，创建用户。
• 选择刚刚创建的用户并点击 创建访问密钥。

我的页面

• 下载 CSV 文件。

创建了一个用户账号

• 在系统中设置环境变量：

export: ACCESS_KEY_ID = 将你的access_key_id  
export: SECRET_ACCESS_KEY = 将你的secret_access_key

接下来，我们需要创建一个SNS，用来发布消息。

• 进入 AWS 管理控制台中的 SNS 控制台。
• 点击 新建主题 按钮并点击 下一步 >

SNS 话题 banner

• 使用默认设置，并点击 创建话题。

zh: SNS话题模板

• 复制刚刚创建的主题的ARN。

zh: SNS话题页

• 设置环境变量：

export TOPIC_ARN=arn:aws:sns:us-east-1:338535437683:notifications  
export REGION=us-east-1

当我们执行代码时

    $ python app.py  
    消息已通过SNS发布: ea014270-af41-52d3-acb4-1de1320e28fa

我们应该获取一条日志信息，表明消息已成功发布到SNS话题。

在下一节中，我们将添加一个处理来自主题的事件的 AWS Lambda 函数。

AWS SES 配置

在准备AWS Lambda函数之前，我们需要配置AWS简单邮件服务（SES）来发送邮件。默认SES服务是在沙盒模式下运行，这意味着您只能向经过验证的电子邮件发送信息。如果要向任何邮箱发送邮件，您需要申请进入生产环境。在我们的例子中，我们将继续使用沙盒模式。

• 打开 AWS Management Console 并进入 SES 服务。
• 提供您希望在沙盒模式下接收测试消息的电子邮件地址。

SES 邮件验证, 部分

• 提供域名（但无需在测试模式下），。

SES领域部分

完成验证过程

SES 配置页面概要

• 确认您邮箱中的地址。
• 发送一封测试邮件。

在SES配置面板里找到发送测试邮件的部分

要离开SES沙盒并向任何收件地址发送邮件，你需要申请生产权限并提供你已验证的域名。

AWS Lambda 函数

现在，我们可以创建一个由SNS主题触发的Lambda函数。不过，我们需要创建一个IAM角色，以便Lambda函数可以被SNS主题触发。

• 在 AWS Management Console 中转到 IAM 服务。

前往IAM（身份与访问管理）

• 点击 角色 选项卡，然后点击 创建角色 按钮。
• 选择 Lambda 服务，并将其作为服务或用例，并将其设为 AWS 服务，作为受信任的实体。

IAM角色的信任实体类型

添加以下策略：AWSLambdaBasicExecutionRole 和 AmazonSESFullAccess

IAM权限部分

• 输入角色名称（比如 LambdaUseSES），然后单击 创建角色按钮。

创建好角色（Role）后，接下来我们就可以创建 Lambda 函数了。

• 在 AWS Management Console 中导航到 Lambda 服务。
• 点击 创建函数 按钮。

AWS Lambda 函数创建

• 选择 使用蓝图选项 并查找 sns 蓝图。我们使用的是 py3.10 的 SNS 集成。

使用蓝图来创建AWS Lambda函数

• 指定函数名（本例中为 notification-handler）。
• 选择 使用现有角色 选项，然后选择我们之前创建的用于 Lambda 的角色 LambdaUseSES。

AWS Lambda 权限设置

• 在SNS触发器部分中，选择我们创建的notifications SNS主题。它会自动创建一个订阅。

AWS Lambda SNS 触发器

• 函数代码稍后会更新。
• 点击 创建函数 按钮来继续。

我们的 AWS Lambda 函数现在已设置为响应由 notifications 主题发送的 SNS 消息。

AWS Lambda 图解

最后一步就是更新Lambda函数的代码。我们将用下面这段代码。

    import json  
    import boto3  

    client = boto3.client('ses', region_name='eu-central-1')  

    def lambda_handler(event, context):  
        data = json.loads(event['Records'][0]['Sns']['Message'])  
        body = data.get('body')  
        email = data.get('email')  

        response = client.send_email(  
        Destination={  
            'ToAddresses': ['verified@mail.com']  
        },  
        Message={  
            'Body': {  
                'Text': {  
                    'Charset': 'UTF-8',  
                    'Data': body,  
                }  
            },  
            'Subject': {  
                'Charset': 'UTF-8',  
                'Data': '预订邮件发送给:' + email,  
            },  
        },  
        Source='verified@mail.com'  
        )  
        print("发送邮件给:" + email)  
        return {  
            'statusCode': 200,  
            'body': json.dumps("邮件发送成功，MessageId 为: " + response['MessageId'])  
        }

在Lambda函数内部，我们可以使用boto3包来使用SES服务发送邮件，而无需任何额外的配置。我们需要在代码中记录想要发送的邮件地址。由于我们处于沙箱模式，所以我们只能向经过验证的邮件地址发送邮件。因此，发送的邮件地址必须是我们在SES服务中验证过的地址。当代码准备就绪时，我们可以通过点击Deploy来更新Lambda函数代码。新的Lambda函数版本已经准备好，可以通过SNS主题触发。

为了从头到尾测试它，我们可以运行 app.py 脚本来验证它。

    $ python app.py  
    消息已发到SNS, 87633e01-380e-5060-a9a4-619089a9bc6a

邮件应该已经到了我们的邮箱。不过，给 Lambda 函数赋予 AWSLambdaBasicExecutionRole 权限后，它就可以访问 CloudWatch 日志了。怎么查看这个日志呢？

• 导航到您的Lambda函数的页面。
• 点击监控（Monitoring）选项卡。
• 点击在CloudWatch中查看日志按钮。

AWS Lambda 监控选项卡,

• 点击最新的一条日志流。（每个部署的版本都会有自己独立的日志流。）

AWS Lambda 日志流清单

• 看看日志。

AWS Lambda 日志流

我们可以看到请求 21c1841e-a6c2-4ecc-9856-fe6a1682454d 这一信息，成功发送邮件给 user+577461@example.com 的日志。邮件我也在我的收件箱里找到了。

收到了一封邮件

结论部分

最终，虽然我们的示例Lambda函数很直接，但一个准备投入生产的版本应该考虑到更多的复杂性，例如重试机制、针对不同通知类型（电子邮件、短信、推送）的决策，以及强大的错误处理措施。需要仔细考虑这些场景，以确保可靠性和可扩展性。如果您对成本有所顾虑，可以使用诸如AWS定价计算器之类的工具来估算，根据您的使用情况估算Lambda的成本。

虽然 AWS Lambda 是一个强大的无服务器事件驱动工具，但重要的是要认识到它不是一个适用于所有情况的解决方案。了解它的局限性和它在某些特定场景中的优势是最大化利用此服务，特别是在分布式系统架构中的关键。