Xây dựng và triển khai Serverless Microservice thủ công
Xây dựng và triển khai Serverless Microservice thủ công
Trong bài tập này, bạn sẽ tự tạo và cấu hình một serverless microservice. Trong quá trình làm bài thực hành, bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật khác nhau để xây dựng và triển khai, khi đó bạn có thể so sánh và đối chiếu hiệu quả của từng cách tiếp cận và phương pháp tự động hóa làm cho việc phát triển ứng dụng trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn cho các developer.
Bạn sẽ tạo thủ công TripSearch microservice. TripSearch microservice cung cấp các hàm sau:
- /trips - trả về danh sách tất cả các chuyến đi có sẵn trong hệ thống.
- /tripsfromcity - trả về danh sách tất cả các chuyến đi xuất phát từ một thành phố nhất định.
- /tripstocity - trả về danh sách tất cả các chuyến đi có điểm đến là một thành phố nhất định
Đây là cùng một microservice mà chúng ta đã xem xét trong bài thực hành trước đây. Nhưng lần này, chúng ta sẽ cung cấp chức năng này trong trang web TravelBuddy của chúng ta và do đó, cần triển khai dịch vụ để chuẩn bị cho trang web. Trước đây, việc cấu hình API Gateway được quản lý bởi pipeline triển khai cho bạn - trong bài tập này, bạn sẽ cấu hình thủ công thiết cho cả hàm Lambda và API Gateway.
Tải mã nguồn và xây dựng thành phần cho triển khai
- Bạn hãy tải tập tin TripSearchFull.zip và giải nén
- Mở Command Prompt và chuyển đường dẫn đến project TripSearchFull đã giải nén ở bước 1
- Chạy lệnh dưới đây:
set AWS_PROFILE=devaxacademy
set DDB_TABLENAME_TRIPSECTOR=TravelBuddyTripSectors
mvn test
3. Bạn sẽ thấy kết quả:
Nhớ rằng thành phố đi và đến thể hiện ở đây và thời gian, ngày tháng sẽ khác so với môi trường triển khai của bạn vì nó được tạo ngẫu nhiên.
Bạn sẽ thấy không có thông báo lỗi nào khi chạy unit test và điều đó chắc chắn rằng mã nguồn của bạn đã chạy được như dự kiến. Nếu vẫn thấy lỗi, hãy thử kiểm tra thêm.
Tại sao bạn lại thấy thông báo AWS X-ray unavailable - ignoring?
Khi bạn chạy test trong môi trường Development local, AWS X-RAy agent không khả dụng, và vì như vậy việc gọi từ AWS SDK không được ghi nhận vào X-Ray. Tuy nhiên, thiết lập trong pom.xml xác định sử dụng AWS X-Ray recorder, tất cả các lệnh gọi tới thông qua SDK (VD: gọi tới DynamoDB) sẽ được ghi nhận. Việc này sẽ gây phát sinh lỗi và test sẽ fail.
Chú ý rằng mỗi một lớp Lambda handler đều extend từ một lớp nền tên là LambdaHandlerWithXRayBase. Trong lớp này, có một khởi tạo static và nó xây dựng đối tượng ContextMissingStrategy, ghi đè hành động khi không có AWS X-Ray và thiết lập đó là hành động mặc định. Trong quá trình triển khai contextMissing handler, chúng ta có xuất ra một nội dung ra console, thay vì hành động mặc định là đưa ra exception. Việc triển khai lớp LambdaHandlerWithXRayBase tương tự như sau:
public class LambdaHandlerWithXRayBase
{
static
{
AWSXRayRecorderBuilder builder = AWSXRayRecorderBuilder.standard();
builder.withContextMissingStrategy(new ContextMissingStrategy()
{
@Override
public void contextMissing(String arg0, Class<? extends RuntimeException> arg1)
{
System.out.println("AWS X-ray unavailable - ignoring");
}
});
AWSXRay.setGlobalRecorder(builder.build());
}
}
Là một thử nghiệm tùy chọn, bạn có thể thử xóa trình khởi tạo static khỏi lớp cơ sở LambdaHandlerWithXRayBase và chạy lại Maven build. Bạn sẽ thấy các lỗi như:
com.amazonaws.xray.exceptions.SegmentNotFoundException: Thread failed to begin a subsegment: segment not found. Verify that a segment is in progress, and that the SegmentContextResolverChain is configured correctly in order to discover the segment.
Nếu không có agent, và lệnh gọi hàm Lambda trong trường hợp Id tương quan được chuyển chính xác đến nó, SegmentContextResolverChain không thể xác định phân vùng AWS X-ray để đính kèm metadata đã ghi vào và đưa ra exception. Việc triển khai chúng ta cung cấp trong lớp cơ sở sẽ ghi đè hành vi này, nhằm bỏ qua điều kiện này một cách an toàn trong khi thử nghiệm trên môi trường phát triển của bạn.
- Nếu quá trình chạy unit test thành công, chạy câu lệnh
mvn package shade:shadeđể build
- Sẽ mất một chút thời gian để build mã nguồn ứng dụng. Sau khi tập tin JAR đã được build sẽ nằm trong thư mục target của project và có tên là tripsearch-1.0.0.jar
- Truy cập Amazon CloudFormation Console.
- Click Stacks
- Nhập
DevAx-06vào ô tìm kiếm và nhấn Enter - Click DevAx-06
- Click tab Outputs
- Lưu giá trị LambdaRoleARN và S3BucketLambdaCodeBucketName để dùng trong bước tiếp theo
- Trong Command Prompt, chạy lệnh dưới đây
aws s3 cp target/tripsearch-1.0.0.jar s3://<S3BucketLambdaCodeBucketName> --region <YOUR_REGION>
Thay <S3BucketLambdaCodeBucketName> bằng giá trị S3BucketLambdaCodeBucketName chúng ta đã lưu trong bước 7
Thay <YOUR_REGION> bằng Region của bạn
9. Chạy lệnh dưới đây để tạo một hàm Lambda mới từ cấu phần triển khai này
aws lambda create-function --function-name idevelopTripSearchFull --runtime java8 --role <LambdaRoleARN> --handler devlounge.lambda.FindAllTripsHandler --code S3Bucket=<S3BucketLambdaCodeBucketName>,S3Key=tripsearch-1.0.0.jar --timeout 15 --description "TravelBuddy TripSearch microservice - FindAllTrips" --memory-size 1024 --region <YOUR_REGION>
Thay <LambdaRoleARN> bằng giá trị LambdaRoleARN chúng ta đã lưu trong bước 7
Thay <S3BucketLambdaCodeBucketName> bằng giá trị S3BucketLambdaCodeBucketName chúng ta đã lưu trong bước 7
Thay <YOUR_REGION> bằng Region của bạn
10. Nếu thành công, hàm Lambda mới của bạn sẽ được tạo và bạn sẽ thấy kết quả trả về tương tự như sau:
Tạo hai hàm Lambda mới sử dụng chung các thành phần triển khai
Mã triển khai chức năng TripSearch của chúng ta có ba handler được cung cấp - một để tìm tất cả các chuyến đi; một để tìm các chuyến đi bắt nguồn từ một thành phố nhất định; và một để tìm các chuyến đi có một thành phố nhất định làm điểm đến. Hiện tại, chúng ta mới chỉ tiếp xúc với một handler - tìm kiếm cho tất cả các chuyến đi. Trong phần này, chúng ta sẽ tạo hai hàm Lambda mới, mỗi hàm cung cấp một trong hai handler còn lại.
- Tạo một hàm Lambda mới từ cùng một cấu phần triển khai mà chúng ta đã tải lên trước đó. Chúng ta có thể tạo các hàm Lambda khác nhau từ cùng một thành phần vì tạo tác xuất ra nhiều Lambda handler. Ở bước trên, chúng ta đã cung cấp devlounge.lambda.FindAllTripsHandler. Trong bước này, chúng ta sẽ cung cấp devlounge.lambda.FindTripsFromCityHandler. Chạy câu lệnh dưới đây:
aws lambda create-function --function-name idevelopTripSearchFromCity --runtime java8 --role <LambdaRoleARN> --handler devlounge.lambda.FindTripsFromCityHandler --code S3Bucket=<S3BucketLambdaCodeBucketName>,S3Key=tripsearch-1.0.0.jar --timeout 15 --description "TravelBuddy TripSearch microservice - FindTripsFromCity" --memory-size 1024 --region <YOUR_REGION>
Thay <LambdaRoleARN> bằng giá trị LambdaRoleARN chúng ta đã lưu trong bước 7
Thay <S3BucketLambdaCodeBucketName> bằng giá trị S3BucketLambdaCodeBucketName chúng ta đã lưu trong bước 7
Thay <YOUR_REGION> bằng Region của bạn
12. Tạo hàm Lambda cuối cùng với cùng thành phần triển khai, lần này là cho FindTripsToCity. Cũng như các bước trên, lần này chúng ta sẽ cung cấp devlounge.lambda.FindTripsToCityHandler.Chạy câu lệnh dưới đây:
aws lambda create-function --function-name idevelopFindTripsToCity --runtime java8 --role <LambdaRoleARN> --handler devlounge.lambda.FindTripsToCityHandler --code S3Bucket=<S3BucketLambdaCodeBucketName>,S3Key=tripsearch-1.0.0.jar --timeout 15 --description "TravelBuddy TripSearch microservice - FindTripsToCity" --memory-size 1024 --region <YOUR_REGION>
Thay <LambdaRoleARN> bằng giá trị LambdaRoleARN chúng ta đã lưu trong bước 7
Thay <S3BucketLambdaCodeBucketName> bằng giá trị S3BucketLambdaCodeBucketName chúng ta đã lưu trong bước 7
Thay <YOUR_REGION> bằng Region của bạn
Chắc chắn rằng bạn sẽ được nhận các phản hồi thành công tương tự với hàm Lambda đã tạo đầu tiên.