Lambda_layer 概念和實作

前言

針對 Lambda 設定，絕大多數人一定碰過 ImportModuleError 所以各位可以跟著以下的情境，開一個一樣的 Lambda 環境逐步操作。

情境

Region: IAD(us-east-1)
Runtime: Python3.11
Lambda Name: “ITHomeLambdaFunction”

Lambda code

import json requests

def lambda_handler(event, context):
    # TODO implement
    x = requests.get('https://www.ntust.edu.tw/')
    print(x.text)
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
    }

[Error]: Runtime.ImportModuleError

如果你按照上述情境部署，並且進行測試，可能會報出類似下面的錯誤

{
  "errorMessage": "Unable to import module 'lambda_function': No module named 'requests'",
  "errorType": "Runtime.ImportModuleError",
  "requestId": ".......",
  "stackTrace": []
}

這個錯誤的原因在於，在 AWS Lambda python 3.8 Runtime 之後的版本就沒有原生支援 requests 模組，會需要自己添加層（layer）

什麼是 Lambda 層（Layer）

在 Lambda 中， Layer 是用來存放dependency 或者是模組用的zip 壓縮檔。不同的 Lambda 函數也可以通過 layer 來去共享資料。

一旦你為你的 Lambda 函數新增一個 Layer，Lambda 就會去將你 layer當中的資料放到 Lambda 執行環境中的 /opt 目錄底下。

注意：每個函數最多只能包含5個 Layer

打包模組到 Layer

每個 Layer 當中的模組，隨著你使用 Runtime 的不同，打包 zip檔時會需要遵循不同的檔案結構 [1]。

以 Python 來說檔案結構可以是:

/opt/python
/opt/python/lib/python3.x/site-packages

而所有 Runtime 都支援以下兩種額外的目錄：

/bin (PATH)
/lib (LD_LIBRARY_PATH)

現在我們就來為 requests 打包成壓縮檔吧

本機封裝層內容，請執行下面的指令，若您的套件安裝工具是 pip3 則將指令開頭替換成 pip3

1	pip install requests --target=./python

這會在你本地當中建立 python/ 目錄，並將所需的模組下載到目錄中，請注意這裡的目錄名稱需要與 Runtime 所使用的語言匹配。

打包目录
1
zip -r layer.zip python/
去將 python 目錄底下的所有檔案打包至一個 zip檔
在Lambda 主控台中，左側導覽區域中有個 layer，點選後會跳轉至layer頁面，可以在頁面中選擇新增新的layer

為Layer 取名並且在頁面中上傳剛才建立的 layer.zip，接著選擇 Runtime 以及架構後就可以建立Layer了。

完成後就回到 Lambda 主頁去新增 Layer

新增 Layer 的頁面中選擇 Custom Layer，就可以看到剛剛建立的 Layer了。

測試

這時再度從主控台按下測試，就不會報錯了

或者通過 AWS CLI 去調用

aws lambda invoke \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    --function-name ITHomeLambdaFunction \
    --payload '{ "Test": "ITHome" }' \
    response.json