在 aws lambda 中应用 jersey

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使用 aws serverless java container 实现。

使用 aws cli

创建项目，配置 aws cli

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# 利用原型创建项目
$ mvn archetype:generate -DgroupId=my.service -DartifactId=my-service -Dversion=1.0-SNAPSHOT \
       -DarchetypeGroupId=com.amazonaws.serverless.archetypes \
       -DarchetypeArtifactId=aws-serverless-jersey-archetype \
       -DarchetypeVersion=1.1.3


# 安装 aws cli
$ pip install awscli
# 配置 credentials
$ aws configure
AWS Access Key ID [None]: AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
AWS Secret Access Key [None]: wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
Default region name [None]: us-west-2
Default output format [None]: json


# 写代码，测试……

aws 安装之后一般要配置 credentials，详情可参见 aws cli 配置

打包部署

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# package
$ mvn clean package


# 上传 package 到 s3（需要先创建 s3 bucket）
$ aws s3 mb s3://BUCKET_NAME
$ aws cloudformation package --template-file sam.yaml --output-template-file output-sam.yaml --s3-bucket <YOUR S3 BUCKET NAME>


# 部署到 aws lambda
$ aws cloudformation deploy --template-file output-sam.yaml --stack-name your-stack-name --capabilities CAPABILITY_IAM

查看部署结果

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# 可查看 stack 详情
$ aws cloudformation describe-stacks --stack-name your-stack-name
{
    "Stacks": [
        {
            "StackId": "arn:aws:cloudformation:us-west-2:xxxxxxxx:stack/ServerlessJerseyApi/xxxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxx", 
            "Description": "AWS Serverless Jersey API - learning.aws::aws-lambda-jersey", 
            "Tags": [], 
            "Outputs": [
                {
                    "Description": "URL for application",
                    "ExportName": "AwsLambdaJerseyApi",  
                    "OutputKey": "AwsLambdaJerseyApi",
                    "OutputValue": "https://xxxxxxx.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/Prod/ping"
                }
            ], 
            "CreationTime": "2016-12-13T22:59:31.552Z", 
            "Capabilities": [
                "CAPABILITY_IAM"
            ], 
            "StackName": "ServerlessJerseyApi", 
            "NotificationARNs": [], 
            "StackStatus": "UPDATE_COMPLETE"
        }
    ]
}

# 根据生成的链接访问 api
$ curl https://xxxxxxx.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/Prod/ping

使用 sam-cli

aws-cli 只能部署到远端去查看运行效果。而 sam-cli 则可以本地 simulate 一个 lambda 环境，从而实现本地调试。

创建项目

aws-sam-cli 有个 sam init --runtime java，可以创建一个 sample 项目，但是目前支持的 template 并不包含 jersey 的。所以要创建项目还是通过 mvn archetype。

（所有支持的 runtime 可以查看 project status）

但是 sam init 创建了一个 template.yaml，这是之后所有 sam 命令的依据。这个文件会被翻译为 mvn archetype 创建的 sam.yaml。因为其后台是利用 aws cli 运行的。

所以我们需要在 mvn archetype 创建了原型之后，手动依据 sam.yaml 创建 template.yaml

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# 利用原型创建项目，配置 aws-cli，同上

# 创建 template.yaml
$ cp sam.yaml template.yaml

部署项目

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# package
$ mvn clean package


# 本地测试运行
$ sam local start-api


# 上传 package 到 s3（需要先创建 s3 bucket）
$ aws s3 mb s3://BUCKET_NAME
$ sam package \
    --template-file template.yaml \
    --output-template-file packaged.yaml \
    --s3-bucket YOUR_S3_BUCKET_NAME

# 部署到 aws lambda
$ sam deploy \
    --template-file packaged.yaml \
    --stack-name your-stack-name \
    --capabilities CAPABILITY_IAM \
    --parameter-overrides MyParameterSample=MySampleValue

如果在本地运行时，报错 No class found....，一般是因为 docker 的原因，我最后是通过重装 docker 解决的。由于 aws-sam-cli 使用 docker 去起一个 lambda 容器环境，所以可能是由于 credentials 等获取不到的原因？，总之可能会挂掉。可参见 stackoverflow ticket，

查看部署结果

这里跟上边是一样的，我们可以只看一部分

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# 可查看 stack 详情
$ aws cloudformation describe-stacks \
    --stack-name your-stack-name \
    --query 'Stacks[].Outputs'
[
    [
        {
            "Description": "URL for application",
            "ExportName": "AwsLambdaJerseyApi",  
            "OutputKey": "AwsLambdaJerseyApi",
            "OutputValue": "https://xxxxxxx.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/Prod/ping"
        }
    ]
]

# 根据生成的链接访问 api
$ curl https://xxxxxxx.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/Prod/ping¡