Instrumentation du code Java dans AWS Lambda - AWS Lambda

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Instrumentation du code Java dans AWS Lambda

Lambda s'intègre pour vous aider AWS X-Ray à suivre, à déboguer et à optimiser les applications Lambda. Vous pouvez utiliser X-Ray pour suivre une demande lorsque celle-ci parcourt les ressources de votre application, qui peuvent inclure des fonctions Lambda et d'autres services AWS .

Pour envoyer des données de suivi à X-Ray, vous pouvez utiliser l'une des deux bibliothèques SDK suivantes :

Chacune d'entre elles SDKs propose des moyens d'envoyer vos données de télémétrie au service X-Ray. Vous pouvez ensuite utiliser X-Ray pour afficher, filtrer et avoir un aperçu des métriques de performance de votre application, afin d’identifier les problèmes et les occasions d’optimiser votre application.

Important

Les outils X-Ray et Powertools pour AWS Lambda SDKs font partie d'une solution d'instrumentation étroitement intégrée proposée par AWS. Les couches ADOT Lambda font partie d’une norme industrielle pour l’instrumentation de traçage qui collecte plus de données en général, mais qui peut ne pas convenir à tous les cas d’utilisation. Vous pouvez implémenter le end-to-end traçage dans X-Ray en utilisant l'une ou l'autre solution. Pour en savoir plus sur le choix entre les deux, consultez Choosing between the AWS Distro for Open Telemetry and X-Ray. SDKs

Utilisation de Powertools pour AWS Lambda (Java) et AWS SAM pour le traçage

Suivez les étapes ci-dessous pour télécharger, créer et déployer un exemple d'application Java Hello World avec des modules Powertools for AWS Lambda (Java) intégrés à l'aide du AWS SAM. Cette application met en œuvre un backend API de base et utilise Powertools pour émettre des journaux, des métriques et des traces. Elle se compose d’un point de terminaison Amazon API Gateway et d’une fonction Lambda. Lorsque vous envoyez une requête GET au point de terminaison API Gateway, la fonction Lambda appelle, envoie des journaux et des métriques au format métrique intégré à CloudWatch, et envoie des traces à. AWS X-Ray La fonction renvoie un message hello world.

Prérequis

Pour exécuter la procédure indiquée dans cette section, vous devez satisfaire aux exigences suivantes :

Déployer un exemple d' AWS SAM application
  1. Initialisez l’application à l’aide du modèle Hello World Java.

    sam init --app-template hello-world-powertools-java --name sam-app --package-type Zip --runtime java11 --no-tracing
  2. Créez l’application.

    cd sam-app && sam build
  3. Déployez l’application.

    sam deploy --guided
  4. Suivez les invites à l’écran. Appuyez sur Enter pour accepter les options par défaut fournies dans l’expérience interactive.

    Note

    Car l'autorisation n'a HelloWorldFunction peut-être pas été définie, est-ce que ça va ? , assurez-vous de participery.

  5. Obtenez l’URL de l’application déployée :

    aws cloudformation describe-stacks --stack-name sam-app --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`HelloWorldApi`].OutputValue' --output text
  6. Invoquez le point de terminaison de l’API :

    curl -X GET <URL_FROM_PREVIOUS_STEP>

    En cas de succès, vous obtiendrez cette réponse :

    {"message":"hello world"}
  7. Pour obtenir les traces de la fonction, exécutez sam traces.

    sam traces

    La sortie de la trace ressemble à ceci :

    New XRay Service Graph Start time: 2023-02-03 14:31:48+01:00 End time: 2023-02-03 14:31:48+01:00 Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-y9Iu1FLJJBGD - Edges: [] Summary_statistics: - total requests: 1 - ok count(2XX): 1 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 5.587 Reference Id: 1 - client - sam-app-HelloWorldFunction-y9Iu1FLJJBGD - Edges: [0] Summary_statistics: - total requests: 0 - ok count(2XX): 0 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0 XRay Event [revision 3] at (2023-02-03T14:31:48.500000) with id (1-63dd0cc4-3c869dec72a586875da39777) and duration (5.603s) - 5.587s - sam-app-HelloWorldFunction-y9Iu1FLJJBGD [HTTP: 200] - 4.053s - sam-app-HelloWorldFunction-y9Iu1FLJJBGD - 1.181s - Initialization - 4.037s - Invocation - 1.981s - ## handleRequest - 1.840s - ## getPageContents - 0.000s - Overhead
  8. Il s’agit d’un point de terminaison d’API public accessible par Internet. Nous vous recommandons de supprimer le point de terminaison après un test.

    sam delete

Utilisation de Powertools pour AWS Lambda (Java) et AWS CDK pour le traçage

Suivez les étapes ci-dessous pour télécharger, créer et déployer un exemple d'application Java Hello World avec des modules Powertools for AWS Lambda (Java) intégrés à l'aide du AWS CDK. Cette application met en œuvre un backend API de base et utilise Powertools pour émettre des journaux, des métriques et des traces. Elle se compose d’un point de terminaison Amazon API Gateway et d’une fonction Lambda. Lorsque vous envoyez une requête GET au point de terminaison API Gateway, la fonction Lambda appelle, envoie des journaux et des métriques au format métrique intégré à CloudWatch, et envoie des traces à. AWS X-Ray La fonction renvoie un message hello world.

Prérequis

Pour exécuter la procédure indiquée dans cette section, vous devez satisfaire aux exigences suivantes :

Déployer un exemple d' AWS CDK application
  1. Créez un répertoire de projets pour votre nouvelle application.

    mkdir hello-world cd hello-world
  2. Initialisez l'application.

    cdk init app --language java
  3. Créez un projet Maven avec la commande suivante :

    mkdir app cd app mvn archetype:generate -DgroupId=helloworld -DartifactId=Function -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
  4. Ouvrez pom.xml dans le répertoire hello-world\app\Function et remplacez le code existant par le code suivant qui inclut les dépendances et les plugins Maven pour Powertools.

    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>helloworld</groupId> <artifactId>Function</artifactId> <packaging>jar</packaging> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <name>Function</name> <url>http://maven.apache.org</url> <properties> <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target> <log4j.version>2.17.2</log4j.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>software.amazon.lambda</groupId> <artifactId>powertools-tracing</artifactId> <version>1.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>software.amazon.lambda</groupId> <artifactId>powertools-metrics</artifactId> <version>1.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>software.amazon.lambda</groupId> <artifactId>powertools-logging</artifactId> <version>1.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.amazonaws</groupId> <artifactId>aws-lambda-java-core</artifactId> <version>1.2.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.amazonaws</groupId> <artifactId>aws-lambda-java-events</artifactId> <version>3.11.1</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.codehaus.mojo</groupId> <artifactId>aspectj-maven-plugin</artifactId> <version>1.14.0</version> <configuration> <source>${maven.compiler.source}</source> <target>${maven.compiler.target}</target> <complianceLevel>${maven.compiler.target}</complianceLevel> <aspectLibraries> <aspectLibrary> <groupId>software.amazon.lambda</groupId> <artifactId>powertools-tracing</artifactId> </aspectLibrary> <aspectLibrary> <groupId>software.amazon.lambda</groupId> <artifactId>powertools-metrics</artifactId> </aspectLibrary> <aspectLibrary> <groupId>software.amazon.lambda</groupId> <artifactId>powertools-logging</artifactId> </aspectLibrary> </aspectLibraries> </configuration> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> <version>3.4.1</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>shade</goal> </goals> <configuration> <transformers> <transformer implementation="com.github.edwgiz.maven_shade_plugin.log4j2_cache_transformer.PluginsCacheFileTransformer"> </transformer> </transformers> <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom> <finalName>function</finalName> </configuration> </execution> </executions> <dependencies> <dependency> <groupId>com.github.edwgiz</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin.log4j2-cachefile-transformer</artifactId> <version>2.15</version> </dependency> </dependencies> </plugin> </plugins> </build> </project>
  5. Créez le répertoire hello-world\app\src\main\resource et créez log4j.xml pour la configuration du journal.

    mkdir -p src/main/resource cd src/main/resource touch log4j.xml
  6. Ouvrez log4j.xml et ajoutez le code suivant.

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration> <Appenders> <Console name="JsonAppender" target="SYSTEM_OUT"> <JsonTemplateLayout eventTemplateUri="classpath:LambdaJsonLayout.json" /> </Console> </Appenders> <Loggers> <Logger name="JsonLogger" level="INFO" additivity="false"> <AppenderRef ref="JsonAppender"/> </Logger> <Root level="info"> <AppenderRef ref="JsonAppender"/> </Root> </Loggers> </Configuration>
  7. Ouvrez App.java à partir du répertoire hello-world\app\Function\src\main\java\helloworld et remplacez le code existant par le code suivant. Il s'agit du code de la fonction Lambda.

    package helloworld; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.URL; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.events.APIGatewayProxyRequestEvent; import com.amazonaws.services.lambda.runtime.events.APIGatewayProxyResponseEvent; import org.apache.logging.log4j.LogManager; import org.apache.logging.log4j.Logger; import software.amazon.lambda.powertools.logging.Logging; import software.amazon.lambda.powertools.metrics.Metrics; import software.amazon.lambda.powertools.tracing.CaptureMode; import software.amazon.lambda.powertools.tracing.Tracing; import static software.amazon.lambda.powertools.tracing.CaptureMode.*; /** * Handler for requests to Lambda function. */ public class App implements RequestHandler<APIGatewayProxyRequestEvent, APIGatewayProxyResponseEvent> { Logger log = LogManager.getLogger(App.class); @Logging(logEvent = true) @Tracing(captureMode = DISABLED) @Metrics(captureColdStart = true) public APIGatewayProxyResponseEvent handleRequest(final APIGatewayProxyRequestEvent input, final Context context) { Map<String, String> headers = new HashMap<>(); headers.put("Content-Type", "application/json"); headers.put("X-Custom-Header", "application/json"); APIGatewayProxyResponseEvent response = new APIGatewayProxyResponseEvent() .withHeaders(headers); try { final String pageContents = this.getPageContents("https://checkip.amazonaws.com"); String output = String.format("{ \"message\": \"hello world\", \"location\": \"%s\" }", pageContents); return response .withStatusCode(200) .withBody(output); } catch (IOException e) { return response .withBody("{}") .withStatusCode(500); } } @Tracing(namespace = "getPageContents") private String getPageContents(String address) throws IOException { log.info("Retrieving {}", address); URL url = new URL(address); try (BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(url.openStream()))) { return br.lines().collect(Collectors.joining(System.lineSeparator())); } } }
  8. Ouvrez HelloWorldStack.java à partir du répertoire hello-world\src\main\java\com\myorg et remplacez le code existant par le code suivant. Ce code utilise le constructeur Lambda et le constructeur ApiGatewayv 2 pour créer une API REST et une fonction Lambda.

    package com.myorg; import software.amazon.awscdk.*; import software.amazon.awscdk.services.apigatewayv2.alpha.*; import software.amazon.awscdk.services.apigatewayv2.integrations.alpha.HttpLambdaIntegration; import software.amazon.awscdk.services.apigatewayv2.integrations.alpha.HttpLambdaIntegrationProps; import software.amazon.awscdk.services.lambda.Code; import software.amazon.awscdk.services.lambda.Function; import software.amazon.awscdk.services.lambda.FunctionProps; import software.amazon.awscdk.services.lambda.Runtime; import software.amazon.awscdk.services.lambda.Tracing; import software.amazon.awscdk.services.logs.RetentionDays; import software.amazon.awscdk.services.s3.assets.AssetOptions; import software.constructs.Construct; import java.util.Arrays; import java.util.List; import static java.util.Collections.singletonList; import static software.amazon.awscdk.BundlingOutput.ARCHIVED; public class HelloWorldStack extends Stack { public HelloWorldStack(final Construct scope, final String id) { this(scope, id, null); } public HelloWorldStack(final Construct scope, final String id, final StackProps props) { super(scope, id, props); List<String> functionPackagingInstructions = Arrays.asList( "/bin/sh", "-c", "cd Function " + "&& mvn clean install " + "&& cp /asset-input/Function/target/function.jar /asset-output/" ); BundlingOptions.Builder builderOptions = BundlingOptions.builder() .command(functionPackagingInstructions) .image(Runtime.JAVA_11.getBundlingImage()) .volumes(singletonList( // Mount local .m2 repo to avoid download all the dependencies again inside the container DockerVolume.builder() .hostPath(System.getProperty("user.home") + "/.m2/") .containerPath("/root/.m2/") .build() )) .user("root") .outputType(ARCHIVED); Function function = new Function(this, "Function", FunctionProps.builder() .runtime(Runtime.JAVA_11) .code(Code.fromAsset("app", AssetOptions.builder() .bundling(builderOptions .command(functionPackagingInstructions) .build()) .build())) .handler("helloworld.App::handleRequest") .memorySize(1024) .tracing(Tracing.ACTIVE) .timeout(Duration.seconds(10)) .logRetention(RetentionDays.ONE_WEEK) .build()); HttpApi httpApi = new HttpApi(this, "sample-api", HttpApiProps.builder() .apiName("sample-api") .build()); httpApi.addRoutes(AddRoutesOptions.builder() .path("/") .methods(singletonList(HttpMethod.GET)) .integration(new HttpLambdaIntegration("function", function, HttpLambdaIntegrationProps.builder() .payloadFormatVersion(PayloadFormatVersion.VERSION_2_0) .build())) .build()); new CfnOutput(this, "HttpApi", CfnOutputProps.builder() .description("Url for Http Api") .value(httpApi.getApiEndpoint()) .build()); } }
  9. Ouvrez pom.xml à partir du répertoire hello-world et remplacez le code existant par le code suivant.

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd" xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.myorg</groupId> <artifactId>hello-world</artifactId> <version>0.1</version> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <cdk.version>2.70.0</cdk.version> <constructs.version>[10.0.0,11.0.0)</constructs.version> <junit.version>5.7.1</junit.version> </properties> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.8.1</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.codehaus.mojo</groupId> <artifactId>exec-maven-plugin</artifactId> <version>3.0.0</version> <configuration> <mainClass>com.myorg.HelloWorldApp</mainClass> </configuration> </plugin> </plugins> </build> <dependencies> <!-- AWS Cloud Development Kit --> <dependency> <groupId>software.amazon.awscdk</groupId> <artifactId>aws-cdk-lib</artifactId> <version>${cdk.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>software.constructs</groupId> <artifactId>constructs</artifactId> <version>${constructs.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.junit.jupiter</groupId> <artifactId>junit-jupiter</artifactId> <version>${junit.version}</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>software.amazon.awscdk</groupId> <artifactId>apigatewayv2-alpha</artifactId> <version>${cdk.version}-alpha.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>software.amazon.awscdk</groupId> <artifactId>apigatewayv2-integrations-alpha</artifactId> <version>${cdk.version}-alpha.0</version> </dependency> </dependencies> </project>
  10. Assurez-vous d'être dans le répertoire hello-world et déployez votre application.

    cdk deploy
  11. Obtenez l'URL de l'application déployée :

    aws cloudformation describe-stacks --stack-name HelloWorldStack --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`HttpApi`].OutputValue' --output text
  12. Invoquez le point de terminaison de l’API :

    curl -X GET <URL_FROM_PREVIOUS_STEP>

    En cas de succès, vous obtiendrez cette réponse :

    {"message":"hello world"}
  13. Pour obtenir les traces de la fonction, exécutez sam traces.

    sam traces

    La sortie de la trace ressemble à ceci :

    New XRay Service Graph Start time: 2023-02-03 14:59:50+00:00 End time: 2023-02-03 14:59:50+00:00 Reference Id: 0 - (Root) AWS::Lambda - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [1] Summary_statistics: - total requests: 1 - ok count(2XX): 1 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0.924 Reference Id: 1 - AWS::Lambda::Function - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [] Summary_statistics: - total requests: 1 - ok count(2XX): 1 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0.016 Reference Id: 2 - client - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - Edges: [0] Summary_statistics: - total requests: 0 - ok count(2XX): 0 - error count(4XX): 0 - fault count(5XX): 0 - total response time: 0 XRay Event [revision 1] at (2023-02-03T14:59:50.204000) with id (1-63dd2166-434a12c22e1307ff2114f299) and duration (0.924s) - 0.924s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j [HTTP: 200] - 0.016s - sam-app-HelloWorldFunction-YBg8yfYtOc9j - 0.739s - Initialization - 0.016s - Invocation - 0.013s - ## lambda_handler - 0.000s - ## app.hello - 0.000s - Overhead
  14. Il s’agit d’un point de terminaison d’API public accessible par Internet. Nous vous recommandons de supprimer le point de terminaison après un test.

    cdk destroy

Utilisation d'ADOT pour instrumenter vos fonctions Java

ADOT fournit des couches Lambda entièrement gérées qui regroupent tout ce dont vous avez besoin pour collecter des données de télémétrie à l'aide du SDK. OTel En consommant cette couche, vous pouvez instrumenter vos fonctions Lambda sans avoir à modifier le code de fonction. Vous pouvez également configurer votre couche pour effectuer une initialisation personnalisée de OTel. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration personnalisée pour ADOT Collector sur Lambda dans la documentation ADOT.

Pour les environnements d'exécution Java, vous pouvez choisir entre deux couches à consommer :

  • AWS couche Lambda gérée pour ADOT Java (agent d'instrumentation automatique) : cette couche transforme automatiquement le code de votre fonction au démarrage pour collecter des données de suivi. Pour obtenir des instructions détaillées sur la façon d'utiliser cette couche avec l'agent Java ADOT, consultez AWS Distro for Lambda OpenTelemetry Support for Java (agent d'instrumentation automatique) dans la documentation ADOT.

  • AWS couche Lambda gérée pour ADOT Java — Cette couche fournit également une instrumentation intégrée pour les fonctions Lambda, mais elle nécessite quelques modifications de code manuelles pour initialiser le SDK. OTel Pour obtenir des instructions détaillées sur la façon de consommer cette couche, consultez AWS Distro for OpenTelemetry Lambda Support for Java dans la documentation ADOT.

Utilisation du kit SDK X-Ray pour instrumenter vos fonctions Java

Pour enregistrer des données sur les appels effectués par votre fonction à d'autres ressources et services de votre application, vous pouvez ajouter le kit SDK X-Ray pour Java à la configuration de votre création. L'exemple suivant montre une configuration de build Gradle qui inclut les bibliothèques qui activent l'instrumentation automatique des AWS SDK for Java 2.x clients.

Exemple build.gradle – Dépendances du suivi
dependencies { implementation platform('software.amazon.awssdk:bom:2.16.1') implementation platform('com.amazonaws:aws-xray-recorder-sdk-bom:2.11.0') ... implementation 'com.amazonaws:aws-xray-recorder-sdk-core' implementation 'com.amazonaws:aws-xray-recorder-sdk-aws-sdk' implementation 'com.amazonaws:aws-xray-recorder-sdk-aws-sdk-v2-instrumentor' ... }

Une fois que vous avez ajouté les bonnes dépendances et effectué les modifications de code nécessaires, activez le suivi dans la configuration de votre fonction via la console Lambda ou l'API.

Activation du suivi avec la console Lambda

Pour activer/désactiver le traçage actif sur votre fonction Lambda avec la console, procédez comme suit :

Pour activer le traçage actif
  1. Ouvrez la page Functions (Fonctions) de la console Lambda.

  2. Choisissez une fonction.

  3. Choisissez Configuration, puis choisissez Outils de surveillance et d’opérations.

  4. Choisissez Modifier.

  5. Sous X-Ray, activer/désactiver Active tracing (Traçage actif).

  6. Choisissez Save (Enregistrer).

Activation du suivi avec l’API Lambda

Configurez le suivi sur votre fonction Lambda avec le AWS SDK AWS CLI or, utilisez les opérations d'API suivantes :

L'exemple de AWS CLI commande suivant active le suivi actif sur une fonction nommée my-function.

aws lambda update-function-configuration --function-name my-function \ --tracing-config Mode=Active

Le mode de suivi fait partie de la configuration spécifique de la version lorsque vous publiez une version de votre fonction. Vous ne pouvez pas modifier le mode de suivi sur une version publiée.

Activation du traçage avec AWS CloudFormation

Pour activer le suivi d'une AWS::Lambda::Function ressource dans un AWS CloudFormation modèle, utilisez la TracingConfig propriété.

Exemple function-inline.yml – Configuration du suivi
Resources: function: Type: AWS::Lambda::Function Properties: TracingConfig: Mode: Active ...

Pour une AWS::Serverless::Function ressource AWS Serverless Application Model (AWS SAM), utilisez la Tracing propriété.

Exemple template.yml – Configuration du suivi
Resources: function: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Tracing: Active ...

Interprétation d’un suivi X-Ray

Votre fonction a besoin d’une autorisation pour charger des données de suivi vers X-Ray. Lorsque vous activez le suivi actif dans la console Lambda, Lambda ajoute les autorisations requises au rôle d’exécution de votre fonction. Sinon, ajoutez la AWSXRayDaemonWriteAccesspolitique au rôle d'exécution.

Une fois que vous avez configuré le suivi actif, vous pouvez observer des demandes spécifiques via votre application. Le graphique de services X-Ray affiche des informations sur votre application et tous ses composants. L’exemple suivant montre une application dotée de deux fonctions. La fonction principale traite les événements et renvoie parfois des erreurs. La deuxième fonction située en haut traite les erreurs qui apparaissent dans le groupe de journaux de la première et utilise le AWS SDK pour appeler X-Ray, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon Logs. CloudWatch

Diagramme qui montre deux applications distinctes et leurs cartes de service respectives dans X-Ray

X-Ray ne trace pas toutes les requêtes vers votre application. X-Ray applique un algorithme d’échantillonnage pour s’assurer que le suivi est efficace, tout en fournissant un échantillon représentatif de toutes les demandes. Le taux d’échantillonnage est 1 demande par seconde et 5 % de demandes supplémentaires. Vous ne pouvez pas configurer ce taux d’échantillonnage X-Ray pour vos fonctions.

Dans X-Ray, un suivi enregistre des informations sur une demande traitée par un ou plusieurs services. Lambda enregistre deux segments par suivi, ce qui a pour effet de créer deux nœuds sur le graphique du service. L’image suivante met en évidence ces deux nœuds :

Cartographie du service X-Ray avec une seule fonction.

Le premier nœud sur la gauche représente le service Lambda qui reçoit la demande d’invocation. Le deuxième nœud représente votre fonction Lambda spécifique. L’exemple suivant illustre une trace avec ces deux segments. Les deux sont nommés my-function, mais l’un a pour origine AWS::Lambda et l’autre a pour origine AWS::Lambda::Function. Si le segment AWS::Lambda affiche une erreur, cela signifie que le service Lambda a rencontré un problème. Si le segment AWS::Lambda::Function affiche une erreur, cela signifie que votre fonction a rencontré un problème.

Trace de X-Ray qui montre la latence sur chaque sous-segment d’une invocation Lambda spécifique.

Cet exemple développe le segment AWS::Lambda::Function pour afficher ses trois sous-segments.

Note

AWS met actuellement en œuvre des modifications du service Lambda. En raison de ces modifications, vous pouvez constater des différences mineures entre la structure et le contenu des messages du journal système et des segments de suivi émis par les différentes fonctions Lambda de votre Compte AWS.

L’exemple de suivi présenté ici illustre le segment de fonction à l’ancienne. Les différences entre les segments à l’ancienne et de style moderne sont décrites dans les paragraphes suivants.

Ces modifications seront mises en œuvre au cours des prochaines semaines, et toutes les fonctions, Régions AWS sauf en Chine et dans les GovCloud régions, seront transférées pour utiliser le nouveau format des messages de journal et des segments de trace.

Le segment de fonction à l’ancienne contient les sous-segments suivants :

  • Initialization (Initialisation) : représente le temps passé à charger votre fonction et à exécuter le code d’initialisation. Ce sous-segment apparaît pour le premier événement traité par chaque instance de votre fonction.

  • Invocation – Représente le temps passé à exécuter votre code de gestionnaire.

  • Overhead (Travail supplémentaire) – Représente le temps que le fichier d’exécution Lambda passe à se préparer à gérer l’événement suivant.

Le segment de fonction de style moderne ne contient pas de sous-segment Invocation. À la place, les sous-segments du client sont directement rattachés au segment de fonction. Pour plus d’informations sur la structure des segments de fonction à l’ancienne et de style moderne, consultez Comprendre les suivis X-Ray.

Note

Les fonctions Lambda SnapStart incluent également un sous-segment Restore. Le Restore sous-segment indique le temps nécessaire à Lambda pour restaurer un instantané, charger le moteur d'exécution et exécuter les éventuels hooks d'exécution après la restauration. Le processus de restauration des instantanés peut inclure du temps consacré à des activités en dehors de la MicroVM. Cette heure est indiquée dans le sous-segment Restore. Le temps passé en dehors de la microVM pour restaurer un instantané ne vous est pas facturé.

Vous pouvez également utiliser des clients HTTP, enregistrer des requêtes SQL et créer des sous-segments personnalisés avec des annotations et des métadonnées. Pour plus d’informations, consultez Kit SDK AWS X-Ray pour Java dans le Guide du développeur AWS X-Ray .

Tarification

Vous pouvez utiliser le traçage X-Ray gratuitement chaque mois jusqu'à une certaine limite dans le cadre du niveau AWS gratuit. Au-delà de ce seuil, X-Ray facture le stockage et la récupération du suivi. Pour en savoir plus, consultez Pricing AWS X-Ray (Tarification).

Stockage des dépendances d’exécution dans une couche (kit SDK X-Ray)

Si vous utilisez le SDK X-Ray pour instrumenter le code de fonction des clients du AWS SDK, votre package de déploiement peut devenir très volumineux. Pour éviter de charger des dépendances d'environnement d'exécution chaque fois que vous mettez à jour votre code de fonction, empaquetez le kit SDK X-Ray dans une couche Lambda.

L'exemple suivant montre une ressource AWS::Serverless::LayerVersion qui stocke AWS SDK for Java et le kit SDK X-Ray pour Java.

Exemple template.yml : couche de dépendances
Resources: function: Type: AWS::Serverless::Function Properties: CodeUri: build/distributions/blank-java.zip Tracing: Active Layers: - !Ref libs ... libs: Type: AWS::Serverless::LayerVersion Properties: LayerName: blank-java-lib Description: Dependencies for the blank-java sample app. ContentUri: build/blank-java-lib.zip CompatibleRuntimes: - java21

Avec cette configuration, vous ne mettez à jour les fichiers de couche de bibliothèque que si vous modifiez vos dépendances d’exécution. Étant donné que le package de déploiement de la fonction contient uniquement votre code, cela peut contribuer à réduire les temps de chargement.

La création d'une couche pour les dépendances nécessite des modifications de configuration de création pour créer l'archive des couches avant le déploiement. Pour un exemple pratique, consultez l'exemple d'application java-basic sur. GitHub

Suivi de X-Ray dans des exemples d'applications (kit SDK X-Ray)

Le GitHub référentiel de ce guide inclut des exemples d'applications illustrant l'utilisation du traçage par rayons X. Chaque exemple d'application inclut des scripts pour faciliter le déploiement et le nettoyage, un AWS SAM modèle et des ressources de support.

Exemples d’applications Lambda en Java
  • java17-examples : fonction Java qui montre comment utiliser un enregistrement Java pour représenter un objet de données d’événement en entrée.

  • java-basic – Ensemble de fonctions Java minimales avec des tests unitaires et une configuration de journalisation variable.

  • java events – Ensemble de fonctions Java contenant du code squelette permettant de gérer les événements de divers services tels qu’Amazon API Gateway, Amazon SQS et Amazon Kinesis. Ces fonctions utilisent la dernière version de la aws-lambda-java-eventsbibliothèque (3.0.0 et versions ultérieures). Ces exemples ne nécessitent pas le AWS SDK comme dépendance.

  • s3-java – Fonction Java qui traite les événements de notification d’Amazon S3 et utilise la bibliothèque de classes Java (JCL) pour créer des miniatures à partir de fichiers d’image chargés.

  • Sérialisation personnalisée : exemples de mise en œuvre de la sérialisation personnalisée à l’aide de bibliothèques populaires telles que fastJson, Gson, Moshi et jackson-jr.

  • Utiliser API Gateway pour invoquer une fonction Lambda : Fonction Java qui analyse une table Amazon DynamoDB contenant les informations relatives aux employés. Il utilise ensuite Amazon Simple Notification Service pour envoyer un message texte aux employés qui fêtent leur anniversaire professionnel. Cet exemple utilise API Gateway pour invoquer la fonction.

Tous les exemples d'applications ont un suivi actif activé pour les fonctions Lambda. Par exemple, l's3-javaapplication montre l'instrumentation automatique des AWS SDK for Java 2.x clients, la gestion des segments pour les tests, les sous-segments personnalisés et l'utilisation de couches Lambda pour stocker les dépendances d'exécution.