亚马逊AWS官方博客

Amazon CloudFront 部署小指南（六）- Lambda@Edge 基础与诊断

内容简介

本文适用于希望使用 CloudFront Lambda@Edge 提升 Amazon CloudFront 边缘计算能力的用户，旨在帮助您更好的进行 CloudFront Lambda@Edge 的开发、调试、测试、部署等工作。

首先我们会对 CloudFront Lambda@Edge 做个简单的介绍，然后分七个步骤为您讲述如何创建一个带有 CloudFront Lambda@Edge 处理能力的测试环境，并开展一些相关的调试工作。

步骤一：准备基于部署小指南（二）的整体架构

步骤二：创建一个 Lambda 函数

步骤三：添加 CloudFront 触发器来运行函数

步骤四：CloudFront Lambda@Edge 日志输出及查询

步骤五：使用 Response Header 提升调试效率

步骤六：查看 Lambda@Edge 资源利用率

步骤七：CloudFront Extension 中的 CFF 应用

通过本指南，您将学会如何使用 CloudFront，快速构建一个内容分发网络，并展示分发效果。

CloudFront Function 和 Lambda@Edge 的简单介绍

使用 Amazon CloudFront，您可以编写自己的代码来处理 HTTP 请求和响应。代码在您的用户附近运行以最大限度的减少延迟，并且您无需管理服务器或其他基础设施。您可编写代码来操纵流经 CloudFront 的请求和响应、执行基本身份验证和授权、在边缘生成 HTTP 响应等。您编写并附加到 CloudFront 分配的代码称为边缘函数。CloudFront 目前提供了两种编写和管理边缘函数的方法：

  • CloudFront Functions – 借助 CloudFront Functions，您可以使用 JavaScript 编写轻量级函数，以实现大规模、对延迟敏感的 CDN 自定义处理。CloudFront Functions 运行时环境提供亚毫秒级启动时间，可立即扩展以每秒处理数百万个请求，并且高度安全。CloudFront Functions 是 CloudFront 的原生功能，这意味着您可以完全在 CloudFront 中构建、测试和部署代码。
  • Lambda@Edge – Lambda@Edge 是 AWS Lambda 的扩展，它为复杂功能和完整的应用程序逻辑提供强大而灵活的计算，更接近您的查看者，并且高度安全。Lambda@Edge 函数在 js 或 Python 运行时环境中运行。您将它们发布到单个 AWS 区域，但当您将函数与 CloudFront 分配相关联时，Lambda@Edge 会自动在全球范围内复制您的代码。

有关 CloudFront Functions 和 Lambda@Edge 的区别以及选择可以参阅 CloudFront 文档。

本文会致力于介绍 CloudFront Lambda@Edge，有关 CloudFront Functions 的详细介绍可以参考 Amazon CloudFront 部署小指南（四）-  CloudFront Function 基础与诊断。

如下图所示，Lambda@Edge 既可以放在 Viewer 阶段，又可以放在 Origin 阶段。Lambda@Edge 非常适合以下场景：

  • 需要几毫秒或更长时间才能完成的函数。
  • 需要可调节 CPU 或内存的函数。
  • 依赖于第三方库（包括 AWS 开发工具包，用于与其他 AWS 服务集成）的函数。
  • 需要网络访问才能使用外部服务进行处理的函数。
  • 需要文件系统访问或访问 HTTP 请求正文的函数。

如何开始 CloudFront Lambda@Edge 的开发

CloudFront Lambda@Edge 是 Lambda 的扩展，实际使用时也是先完成 Lambda 的开发、测试、部署，然后将其与 CloudFront 分配相关联，CloudFront 则会将 Lambda 分发到边缘站点，在边缘站点中截获请求和响应进行处理，可以显著的减少延迟并改善用户体验。

与 Lambda 不同的是，Lambda@Edge 只支持 Node.js 和 Python 作为开发语言，且必须创建在 US East（N. Virginia）区域，它会自动分发到各个边缘站点去执行。更多对 Lambda@Edge 的限制可以参考开发人员指南。

下面我们就着手搭建一个最小的 CloudFront Lambda@Edge 环境。

步骤一： 准备基于部署小指南（二）的整体架构，来进行部署过程的演示

首先，让我们基于 CloudFront 部署小指南（二），搭建一个加速动静结合网站的 CloudFront 环境。在本文中，我们主要会用这个环境里动态网站的部分来完成调试。

在调试过程中，我们会主要使用/api 这个关闭缓存的 Behavior path 进行调试。利用 Echo-Sever 观察 CloudFront Lambda@Edge 带来的 Web 请求的改变。

步骤二：创建一个 Lambda 函数

您可以参考官方文档第三步，通过使用蓝图来快速创建一个修改响应头的示例函数。使用以下代码进行测试，以下代码中增加了 AWS_REGION 环境变量的输出，并和自定义的 function-version 一起放在 header 中返回给客户端。

如果想了解更多环境变量，可以参考官方文档检索环境变量。
*注意，修改响应头的函数需要关联 CloudFront 的 Viewer Response 或者源响应（Origin Response）事件，并且修改的是 CloudFront 的 response event 数据结构。该数据结构在 Viewer Request 和 Origin Request 事件里是无法获取的。

'use strict';
exports.handler = (event, context, callback) => {

    //Get contents of response
    const response = event.Records[0].cf.response;
    const headers = response.headers;
    
    let region = process.env.AWS_REGION;
    console.log("region: ", region);

    //Set new headers
    headers['strict-transport-security'] = [{key: 'Strict-Transport-Security', value: 'max-age= 63072000; includeSubdomains; preload'}];
    headers['content-security-policy'] = [{key: 'Content-Security-Policy', value: "default-src 'none'; img-src 'self'; script-src 'self'; style-src 'self'; object-src 'none'"}];
    headers['x-content-type-options'] = [{key: 'X-Content-Type-Options', value: 'nosniff'}];
    headers['x-frame-options'] = [{key: 'X-Frame-Options', value: 'DENY'}];
    headers['x-xss-protection'] = [{key: 'X-XSS-Protection', value: '1; mode=block'}];
    headers['referrer-policy'] = [{key: 'Referrer-Policy', value: 'same-origin'}];
    
    headers['function-version'] = [{key: 'Function-Version', value: 'V01'}];
    headers['function-region'] = [{key: 'Function-Region', value: region}];

    //Return modified response
    callback(null, response);
};

步骤三：添加 CloudFront 触发器来运行函数

您可以参考官方文档第四步，为 Lambda 函数配置 CloudFront 触发器以运行您的函数。这儿您可以选择步骤一中提前创建好的 CloudFront 分配，缓存行为选择 /api/*，这一次，CloudFront 事件类型我们选择源响应（Origin Response），勾选确认部署到 Lambda@Edge，点击部署。

部署完成后，可以通过 curl 命令进行测试，我们看到响应头中已经包含了在 Lambda 中添加的标头信息。

注意：Lambda@Edge 的部署需要一些时间，可以进入 CloudFront 分配中的常规页面查看上次修改时间，确认部署进度。

curl -i http://xxxx.cloudfront.net/api/test

更新 Lambda@Edge 函数

方式一：在 Lambda 控制台重新发布

对于已经部署到 Lambda@Edge 的函数，如果在 Lambda 中修改了代码，需要先点击部署（Deploy）按钮，保存修改后的代码。然后重复步骤三，将修改后的函数部署到 Lambda@Edge。

方式二：发布新版本后，更新 CloudFront

在部署（Deploy）之后，切换到版本标签页，点击发布新版本进行发布，发布后会得到一个新的版本号，然后到 CloudFront 控制台选择需要部署的目标分配，在行为（Behavior）中选择对应的行为，点击编辑按钮，在最下面的函数关联中更新函数 ARN/名称为刚刚生成的版本号，点击保存更改。

对于需要同时更新源请求和源响应的场景，可以采取方式二，同时变更源请求和源响应的版本，这样 CloudFront 在部署的时候则可以同时更新两个函数。

步骤四：CloudFront Lambda@Edge 日志输出及查询

使用 Console.log 进行日志输出，Lambda@Edge 会自动将日志发送到 CloudWatch 日志组，在函数运行的 AWS 区域中创建日志流，日志组名称的格式为 /aws/lambda/us-east-1.function-name，其中 function-name 是您在创建函数时为函数指定的名称，us-east-1 是运行函数的 AWS 区域的区域代码。

Lambda@Edge 的日志存放在函数实际执行的区域，而非函数部署的区域（us-east-1），所以在调试的时候，需要先确定函数执行的区域，在 CloudWatch 控制台中切换到对应的区域，搜索 function-name 进入日志组方能查看最新日志。在不确定执行区域的情况下，如果在各个区域之间不停的切换，查找日志信息，极其耽误时间。而且由于日志存在延迟，还会出现明明找对了区域，但是因为延迟而错过日志，然后不停的在错误区域中寻找，耽误了宝贵的时间。

官方文档中提到的通过在 CloudFront 控制台上查看对应函数的指标图表的方式，由于是统计信息，在请求非常少的时候或许适用，如果多个区域都存在一定的请求数量，就比较难判断。

通过 Header 中的 X-Amz-Cf-Pop 值，可以获得当前请求所对应的边缘位置编号，通过 AWS CloudFront CDN Edge Locations 网站查找可以指导其对应的国家和城市，可以在其邻近的区域中查找日志。

这里介绍一种可以快速准确的获得函数每一次执行所在区域的方法，就是获取 AWS_REGION 环境变量，并在 Response Header 中返回。这里的 AWS_REGION 指的是执行 Lambda 函数的 AWS 区域。

实现方式：

如果您已经创建了用于源响应（Origin Response）的 Lambda 代码，则在代码中返回修改后的 response 之前添加下面这行代码：

event.Records[0].cf.response.headers['execution-region'] = [{key: 'Execution-Region', value: process.env.AWS_REGION}];

如果您只创建了用于源请求（Origin Request）的 Lambda 代码，则建议您使用以下代码创建一个用于源响应（Origin Response）的 Lambda 代码，并部署到 Lambda@Edge。

'use strict';
exports.handler = (event, context, callback) => {
    event.Records[0].cf.response.headers['execution-region'] = [{key: 'Execution-Region', value: process.env.AWS_REGION}];
    callback(null, response);
};

下面是响应结果示例，只要能获得相应，就可以通过 response header 获悉执行函数的区域，接下来就可以在 CloudWatch 控制台中切换到该区域等待日志的出现。

注意：在发布到生产环境时，建议删除不必要的日志输出，以节约成本。如有需要，还可以禁用 Lambda 对 CloudWatch 日志输出的权限杜绝任何日志，将执行角色中的 Allow:logs:PutLogEvents 移除。

步骤五：使用 Response Header 提升调试效率

遇到在线调试的场景，可以通过在 Response Header 中添加版本标头的方式，来确定当前请求使用的是哪个版本的代码。在每次更新代码的时候需使用新的版本号，可以参考上面代码中的 Function-Version。

调试的时候，如果想打印查看某个变量的值，可以将该变量转换为 string 类型放到 Response Header 中输出。这样可以在得到响应结果后即可查看该值，无需再到控制台中查看，大大提高效率。

该方法在 Amazon CloudFront 部署小指南（四）-  CloudFront Function 基础与诊断中有详细介绍，思想和方式上都非常相似，可以参考。

使用 response header 输出信息进行调试的时候，需要遵循 response header 的规范，value 必须是 string 类型，且只有 CloudFront Function 执行正常将 response 完整返回给客户端时才能看到相关信息。如果代码执行异常，中断的情况，则无法获得正常响应，此时无法通过 response header 查看调试信息，这种情况下 console.log()可以将异常中断前的日志都打印出来。我们在实际开发测试时可以结合使用。

步骤六：查看 Lambda@Edge 资源利用率

我们可以通过 CloudWatch Logs 查看函数执行时长以及使用的内存信息。建议在发布到生产环境之前，使用 Lambda Power Tuning 进行测试，以获得最佳的内存配置。

步骤七：CloudFront Extension 中的 Lambda@Edge 应用

上面以修改 HTTP Response 为案例介绍了 CloudFront Lambda@Edge 的开发及调试全流程，在亚马逊解决方案团队（CSDC）维护的 CloudFront Extension 项目 中还有很多代码案例，可以供大家参考学习。CloudFront Extenstion 的 Github 链接在这里：aws-cloudfront-extensions。

总结

通过本篇文章，您应该通过动手操作对 CloudFront Lambda@Edge 有了一个初步的了解。您现在已经有了一个小巧实用的的 CloudFront Lambda@Edge 的调试环境，能够在这个环境中利用 CloudFront Lambda@Edge 代码按照自己的需要修改 Web 请求，并且通过 Echo-Server、CloudWatch 指标和日志观察它们的运行情况，更可以通过在 Response Header 里写入的日志头即时了解函数执行所在的区域以及程序的运行状态。

亚马逊云科技 CloudFront 部署小指南系列文章

Amazon CloudFront 部署小指南（一）- 快速构建 CDN 内容分发：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/amazon-cloudfront-deployment-handbook-part-one/

Amazon CloudFront 部署小指南 （二）- 进阶部署：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/amazon-cloudfront-deployment-handbook-part-two/

Amazon CloudFront 部署小指南 （三）- 持续部署：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/amazon-cloudfront-deployment-handbook-part-three/

Amazon CloudFront 部署小指南（四）- CloudFront Function 基础与诊断：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/amazon-cloudfront-deployment-handbook-part-four/

Amazon CloudFront 部署小指南（五）- 使用 AWS 边缘技术优化游戏内资源更新发布：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/amazon-cloudfront-deployment-handbook-part-five/

Amazon CloudFront 部署小指南（七）- 使用 CloudFront Function 模板加 EchoServer 进行快速调试：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/quick-debugging-using-cloudfront-function-templates-and-echoserver/

Amazon CloudFront 部署小指南（八）- 使用中国区 CloudFront 及 CloudFront SSL 插件部署免费证书：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/divert-website-access-traffic-from-ec2-to-amazon-cloudfront/

本篇作者

朱劲松

亚马逊云科技解决方案架构师，负责基于 AWS 云平台的解决方案咨询和设计，拥有 10 多年的 IT 行业工作经验，历任系统架构师、大数据总监、CTO 等职，在边缘计算、Serverless、大数据方面有丰富的实践经验。

崔俊杰

亚马逊云科技高级产品解决方案架构师，负责亚马逊云科技云边缘安全相关的服务产品。为亚马逊云用户提供 DDoS 防御/网站前端安全防御/域名安全相关的产品咨询。对 Cloudfront，Shield，WAF，Route53，Global Accelerator 等云边缘安全相关产品有深入了解。在计算机安全、数据中心和网络领域有多年的工作经验。