AWS Lambda 架构深入探究

AWS Lambda 是现代云架构中最受欢迎的服务之一，因其能够在完全托管的无服务器环境中运行代码而广受认可。然而，尽管 Lambda 广受欢迎，许多开发者和架构师对它的底层运作机制却知之甚少，常常将其视为“编写能够在云端神奇运行的代码”的简单方法。

本文将探讨 AWS Lambda 背后的架构，详细解析它如何以真正的无服务器方式管理实例、配置资源并处理执行。最终，您将全面了解 Lambda 的内部工作原理，从而能够进行更明智的优化，并在应用程序中更有效地利用它。

Lambda 中的关键概念

在讨论无服务器和云计算时，务必记住服务器确实在后台运行。但是，这些服务器完全由云提供商管理——这意味着它们负责配置、扩展、安全和隔离。这使得开发者可以专注于他们的应用程序，而无需承担管理基础设施的开销。

让我们深入了解 Lambda 架构中您需要了解的一些基本概念。

Lambda 运行时

AWS Lambda 通过使用运行时支持多种编程语言。运行时提供特定于语言的环境，用于管理 Lambda 和函数代码之间调用事件、上下文信息和响应的传递。您可以从 AWS 提供的运行时中进行选择，或者，如果您的应用程序需要不同的环境，您可以灵活地创建自定义运行时。

每个受支持的编程语言的主要版本都带有唯一的运行时标识符，例如 nodejs20.x 或 python3.13，允许您选择最适合您应用程序需求的版本。

工作主机和 MicroVM

Lambda 使用工作主机（EC2 Spot 实例）运行，这些主机管理由 Firecracker（我们接下来会讨论 Firecracker）构建的众多 microVM（承载执行环境的虚拟机）。每个 microVM 都专用于单个函数调用，从而确保执行环境的隔离和安全。此外，该架构的设计使得多个工作器主机可以并发处理同一 Lambda 函数的调用。这种设置不仅提供了高可用性和强大的负载均衡，还增强了服务在不同可用区之间的可扩展性和可靠性；

Worker 的最大租约期限为 14 小时。当 Worker 达到最大租约期限时，将不再路由任何调用，MicroVM 将被正常终止，底层 Worker 实例也将终止。Lambda 会持续监控其队列生命周期内的活动并发出警报。

Firecracker

Firecracker 是驱动所有 Lambda 函数的引擎。它是 Amazon 开发的虚拟化技术，使用 Rust 编写。

Firecracker 是 Lambda 架构中的一个重要组件。它支持为每个函数调用创建轻量级、安全的 microVM。此机制确保根据 Lambda 函数的需求高效地分配和扩展资源；

Firecracker 在 EC2 Spot 实例内管理 MicroVM，而 Lambda 服务则管理所有工作线程

Lambda 调用

AWS Lambda 提供多种调用方法以满足各种应用需求，其架构旨在高效支持每种方法。目前为止，我们讨论的关键概念根据所使用的调用方法以不同的方式运作，并以不同的方式进行交互，从而优化性能和可扩展性。

在深入了解 Lambda 环境中如何处理每个调用之前，让我们先回顾一下可用的调用类型。

同步调用：通常用于 API 等交互式工作负载。例如，API 网关触发 Lambda 函数，该函数随后查询数据库并直接响应。此方法即时响应，适用于实时数据处理。
异步调用：用于处理上传到 S3 的数据等场景。事件触发由 AWS Lambda 管理的内部队列，然后该队列异步处理该函数。此方法非常适合不需要立即响应触发事件的工作负载。
事件源映射：对于 Kinesis 或 DynamoDB Streams 等流数据服务尤其有用。Lambda 会轮询这些源，并根据传入的数据调用相应的函数。此方法能够高效地进行批处理，对于处理连续数据流的应用程序而言至关重要。