仪器化 AWS Lambda 函数

Scorekeep 使用两个 AWS Lambda 函数。第一个是lambda分支中的一个 Node.js 函数，它为新用户生成随机名称。如果用户在创建会话时未输入名称，则该应用程序将通过 适用于 Java 的 AWS SDK调用名为 random-name 的函数。 X-Ray 适用于 Java 的 SDK 在子分段中记录有关 Lambda 调用的信息，就像使用仪器 AWS 化的 SDK 客户端进行的任何其他调用一样。

第二个函数为 scorekeep-worker，它是一个独立于 Scorekeep API 运行的 Python 函数。当游戏结束时，API 将会话 ID 和游戏 ID 写入 SQS 队列。工作线程函数将从队列中读取项目，然后调用 Scorekeep API 来为 Amazon S3 中的存储构建每个游戏会话的完整记录。

Scorekeep 包括用于创建这两个函数的 CloudFormation 模板和脚本。由于您需要将 X-Ray SDK 与函数代码捆绑在一起，因此模板无需任何代码即可创建函数。在部署 Scorekeep 时，.ebextensions 文件夹中包含的配置文件将创建一个包含 SDK 的源包并使用 AWS Command Line Interface更新函数代码和配置。

随机名称

当用户在没有登录或指定用户名的情况下启动游戏会话时，Scorekeep 将调用随机名称函数。当 Lambda 处理对的调用时random-name，它会读取跟踪标头，其中包含由 Java X-Ray SDK 编写的跟踪 ID 和采样决策。

对于每个采样请求，Lambda 都会运行守护程序并 X-Ray 写入两个分段。第一个分段记录有关调用函数的 Lambda 调用的信息。但从 Lambda 的角度看，该分段包含与 Scorekeep 记录的子分段相同的信息。第二个分段表示函数所做的工作。

Lambda 通过函数上下文将函数段传递给 X-Ray 软件开发工具包。在检测 Lambda 函数时，您不使用 SDK 为传入请求创建分段。Lambda 将提供分段，并且您将使用 SDK 检测客户端和写入子分段。

该random-name函数是在中实现的 Node.js。它使用的 SDK 通过 JavaScript Amazon SNS 发送通知，使用的 S X-Ray DK Node.js 来检测 SD AWS K 客户端。 Node.js 为了写入注释，该函数利用 AWSXRay.captureFunc 创建一个自定义子分段，并在经过检测的函数中写入注释。在 Lambda 中，您无法直接将注释写入函数分段，而只能将其写入您创建的子分段。

var AWSXRay = require('aws-xray-sdk-core');
var AWS = AWSXRay.captureAWS(require('aws-sdk'));

AWS.config.update({region: process.env.AWS_REGION});
var Chance = require('chance');

var myFunction = function(event, context, callback) {
  var sns = new AWS.SNS();
  var chance = new Chance();
  var userid = event.userid;
  var name = chance.first();

  AWSXRay.captureFunc('annotations', function(subsegment){
    subsegment.addAnnotation('Name', name);
    subsegment.addAnnotation('UserID', event.userid);
  });

  // Notify
  var params = {
    Message: 'Created randon name "' + name + '"" for user "' + userid + '".',
    Subject: 'New user: ' + name,
    TopicArn: process.env.TOPIC_ARN
  };
  sns.publish(params, function(err, data) {
    if (err) {
      console.log(err, err.stack);
      callback(err);
    }
    else {
      console.log(data);
      callback(null, {"name": name});
    }
  });
};

exports.handler = myFunction;

在您将示例应用程序部署到 Elastic Beanstalk 时，将自动创建此函数。xray 分支包括一个用于创建空白 Lambda 函数的脚本。.ebextensions文件夹中的配置文件在部署npm install期间使用构建函数包，然后使用 CLI AWS 更新 Lambda 函数。

工作线程

经过检测的工作线程函数在自己的分支 xray-worker 中提供，这是因为，除非您先创建工作线程函数和相关资源，否则该函数无法运行。有关说明，请参阅分支自述文件。

该函数由每 5 分钟一次捆绑的 Amazon Events CloudWatch 事件触发。当该函数运行时，它会从 Scorekeep 管理的 Amazon SQS 队列中拉取项目。每条消息均包含有关已完成游戏的信息。

工作线程将从游戏记录引用的其他表中拉取游戏记录和文档。例如，DynamoDB 中的游戏记录包含在游戏期间执行的移动的列表。该列表不包含移动本身，而是包含存储在单独的表中的移动 ID。

会话和状态也将存储为引用。虽然这可阻止游戏表中的条目过大，但需要额外调用来获取有关游戏的所有信息。工作线程会取消引用所有这些条目，并将游戏的完整记录构建为 Amazon S3 中的单一文档。当您要对数据进行分析时，您可以利用 Amazon Athena 直接在 Amazon S3 中对数据运行查询，而无需运行读取密集型数据迁移来拉取 DynamoDB 中的数据。

工作线程函数已在自身在 AWS Lambda的配置中启用活动跟踪。与随机命名函数不同，worker 不会收到来自已检测应用程序的请求，因此 AWS Lambda 不会收到跟踪标头。利用活动跟踪，Lambda 将创建跟踪 ID 并制定采样决策。

适用于 Python 的 X-Ray 软件开发工具包只是函数顶部的几行，用于导入软件开发工具包并运行其patch_all函数来修补它用来调用 Amazon SQS AWS SDK for Python (Boto) 和 Amazon S3 的 httClients 和 HttClients。当工作线程调用 Scorekeep API 时，SDK 会将跟踪标头添加到通过 API 跟踪调用的请求中。

import os
import boto3
import json
import requests
import time
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.core import patch_all

patch_all()
queue_url = os.environ['WORKER_QUEUE']

def lambda_handler(event, context):
    # Create SQS client
    sqs = boto3.client('sqs')
    s3client = boto3.client('s3')

    # Receive message from SQS queue
    response = sqs.receive_message(
        QueueUrl=queue_url,
        AttributeNames=[
            'SentTimestamp'
        ],
        MaxNumberOfMessages=1,
        MessageAttributeNames=[
            'All'
        ],
        VisibilityTimeout=0,
        WaitTimeSeconds=0
    )
   ...