如何在AWS Lambda中缓存多个AWS参数存储值？
背景
我希望限制AWS参数存储在我的AWS中被调用的次数。使用全局变量，我在第一次调用Parameter时缓存一个Parameter值。
main.py
import os
import boto3
redis_password = None
def get_redis_password():
global redis_password
if not redis_password:
client = boto3.client("ssm")
redis_password = client.get_parameter(
Name=f"{os.environ["ENV"]}.redis-cache.password",
WithDecryption=True
)
return redis_password["Parameter"]["Value"]
def lambda_handler(event, context):
get_redis_password()但是，如果要缓存多个参数存储值，则必须创建多个全局变量和if not [INSERT_GLOBAL_VARIABLE]检查。例如：
main.py
import os
import boto3
redis_password = None
another_parameter_store_value = None
def get_redis_password():
global redis_password
if not redis_password:
client = boto3.client("ssm")
redis_password = client.get_parameter(
Name=f"{os.environ["ENV"]}.redis-cache.password",
WithDecryption=True
)
return redis_password["Parameter"]["Value"]
def get_another_parameter_store_value():
global another_parameter_store_value
if not another_parameter_store_value:
client = boto3.client("ssm")
another_parameter_store_value = client.get_parameter(
Name=f"{os.environ["ENV"]}.another.parameter.store.key",
WithDecryption=True
)
return redis_password["Parameter"]["Value"]
def lambda_handler(event, context):
get_redis_password()
get_another_parameter_store_value()尝试解决方案
为了解决这个问题，我创建了一个Parameter实用程序。
parameter_util.py
import os
import boto3
class ParameterUtil:
def __init__(self):
self.boto_client = boto3.client("ssm")
def get_parameter(self, parameter_path):
response = self.boto_client.get_parameter(
Name=f"{os.environ['ENV']}.{parameter_path}", WithDecryption=True
)
return response["Parameter"]["Value"]我的理论是，通过实例化AWS Boto客户端作为实例变量，它将缓存整个Boto客户端对象。然后将使用缓存的Boto客户端调用get_parameter。例如：
main.py
import os
import boto3
from parameter_util import ParameterUtil
redis_password = None
def get_redis_password():
global redis_password
if not redis_password:
client = boto3.client("ssm")
redis_password = client.get_parameter(
Name=f"{os.environ["ENV"]}.redis-cache.password",
WithDecryption=True
)
return redis_password["Parameter"]["Value"]
def lambda_handler(event, context):
param_util = ParameterUtil()
param_util.get_parameter(".redis-cache.password")
param_util.get_parameter(".another.parameter.store.key")然而，我不太确定这是否解决了这个问题。
问题
当调用get_parameter时，缓存Boto客户端是否只导致每个参数对parameter的一个调用？还是我在错误的地方优化？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-01-03 21:15:57
您的原始代码无法工作，因为param_util是一个局部变量，它将超出每个Lambda调用的范围。
您可以使用内置的@functools.lru_cache创建一个处理任何参数的简单函数。它将根据函数的输入(Python )缓存返回值。
使用可调用的回忆录封装一个函数，该函数保存到maxsize最近的调用。当周期性地使用相同的参数调用昂贵的或I/O绑定函数时，它可以节省时间。
示例：
ssm_client = boto3.client("ssm")
@lru_cache(maxsize=None)
def get_param(name):
return ssm_client.get_parameter(
Name=f"{os.environ['ENV']}.{name}",
WithDecryption=True
)["Parameter"]["Value"]
def lambda_handler(event, context):
redis_password = get_param("redis-cache.password")
another_parameter_store_key = get_param("another.parameter.store.key")Stack Overflow用户
发布于 2020-01-03 20:39:53
我喜欢这种方法。我可能会建议把它抽象成这样的东西：
main.py
parameter_store_values = {}
client = boto3.client("ssm")
def lookup_function(key):
global parameter_store_values
global client
if parameter_store_values.get(key) is None:
value = client.get_parameter(
Name=key,
WithDecryption=True)["Parameter"]["Value"]
parameter_store_values[key] = value
return value
def lambda_handler(event, context):
redis_password = lookup_function(f"{os.environ["ENV"]}.redis-cache.password")
another_parameter_store_key = lookup_function(f"{os.environ["ENV"]}.another.parameter.store.key")https://stackoverflow.com/questions/59584849
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