前言 - 現有架構的挑戰

最近，我在一個 Serverless 專案中遇到了一個讓人頭疼的挑戰。這個專案運行在多個 Lambda Functions 之上，為了避免冷啟動帶來的延遲問題影響使用者體驗，需要確保 Functions 處於「熱啟動」狀態（Warm Start），如何有效管理大量的預熱 (prewarm) 操作變得非常棘手。

常見的解決方案之一，是為每個 Lambda Function 配置一個 EventBridge Scheduler，雖然可以達到預熱效果，但：

  • 管理成本高：需要單獨為每個 Lambda Function 配置 Scheduler，數量多難以管理。
  • 靈活性不足：難以快速響應需求變更，重新部署新的 Lambda Function 時，需要修改 Scheduler 的 Target。

基於這些挑戰，我開發了 Tag-Based Lambda Warmer Terraform Module，提供了一種低成本、高靈活性的解決方案。

Tag-Based Lambda Warmer 介紹

AWS Tag-based Lambda Warmer Archietecure Diagram

Tag-Based Lambda Warmer 的核心理念非常簡單：

將需要被預熱 (prewarm) 的 Lambda Function 加上指定的 Tag（例如：Prewarm=true）。

當你部署 Terraform Module 後，EventBridge Schduler 會定期調用 Tag-Based Lambda Warmer，Warmer 會根據 Tag 自動篩選需要被預熱的 Lambda Functions

這套解決方案特別適合以下情境：

  1. 低流量、間歇性工作負載：例如開發環境或小型應用中的 Lambda Functions，需要偶爾處於熱啟動狀態，但不需要持續高效能。
  2. 多環境管理：通過不同的 Tag（例如 Environment=dev 或 Environment=prod），可以輕鬆在多個環境中靈活部署。
  3. 成本敏感型專案：對於中小型 Serverless 應用，這種解決方案能有效降低運維成本。

還是要提醒，這種透過定期調用來保持熱啟動狀態的解決方案，只能讓你保持至少有一個熱啟動狀態的 Execution Environment，今天流量突然有一個高峰，碰上冷啟動是不可避免的

我已經將 Tag-Based Lambda Warmer 寫成 Terraform Module 並發布到 Terraform Registry 囉，你只需要在你的 Terraform 配置中引用模組:

module "lambda_warmer" {
  source  = "aws-educate-tw/tag-based-lambda-warmer/aws"
  # version = "0.2.1"

  aws_region = "ap-northeast-1"

  # Optional: Custom configuration
  environment = "prod"
  prewarm_tag_key = "Project"
  prewarm_tag_value = "MyProject"
  lambda_schedule_expression = "rate(5 minutes)"
  scheduler_max_retry_attempts = 0
  invocation_type = "Event"
}

執行流程

  1. EventBridge Scheduler 定時觸發 Tag-Based Lambda Warmer Function。
  2. Warmer Function 調用 Lambda API，獲取所有 Lambda Functions 列表。
  3. 根據指定的 Tag Key 和 Value，篩選出需要預熱的 Lambda Functions。
  4. 非同步觸發這些函數進行預熱。
  5. 執行日誌記錄在 CloudWatch Logs，方便後續監控與調試。

優點

如果某個 Lambda Function 不再需要預熱，只需 移除 Tag 或修改其值；如果日後又有預熱需求，只需重新加上 Tag，即可輕鬆加入預熱名單。

這種 Tag-Based 的設計具有以下幾個關鍵優勢：

  1. 靈活性高：
    • 可以快速調整預熱範圍，無需重新部署基礎設施。
    • 支援客製化篩選條件，例如基於專案名稱 (Project=MyApp) 或環境 (Environment=prod) 的 Tag。
  2. 低成本：
    • 只需一個 EventBridge Scheduler 和一個 Lambda Function 的組合，即可實現多個 Lambda 的集中化管理。
    • 避免了高昂的 Provisioned Concurrency 成本，完全按需付費。
  3. 簡單易用：
    • 部署 Module 後，唯一需要做的就是為 Lambda Functions 添加或移除 Tag，無需其他額外配置。 (視情況需要新增一小段程式碼)

注意事項

那些需要被預熱的 Lambda Functions 視情況可能需要在請求一到達時先檢查是否是 Prewarming 操作，避免被預熱後就執行了業務邏輯

以下是 Python 範例程式碼，你可以將以下程式碼插入至 lambda_handler 函數中，用來檢查是否是 Prewarming 操作：

def lambda_handler(event, context):
    # Identify if the incoming event is a prewarm request
    if event.get("action") == "PREWARM":
        logger.info("Received a prewarm request. Skipping business logic.")
        return {
            "statusCode": 200,
            "body": "Successfully warmed up"
        }

結語

Tag-Based Lambda Warmer 是一個低成本、高靈活性的 Lambda 預熱解決方案。無論是小型專案還是多環境部署，它都能幫助你有效管理和優化 Lambda Functions 的冷啟動問題。

如果你對這個模組感興趣，歡迎參考以下資源：

有任何問題，歡迎提交 Issue。希望這個工具能幫助你更好地管理 Serverless 專案中的 Lambda Functions！