


Sesuaikan Go Builds pada AWS SAM dengan Dockerfiles dan Makefiles
Siaran ini meneruskan siri Membina APLIKASI dengan AWS SAM dan Go, dibina berdasarkan ansuran pertama. Bab sebelumnya menyerlahkan panduan terhad AWS tentang penstrukturan projek Go boleh skala tanpa kod berlebihan.
Artikel ini menunjukkan teknik untuk mengurus proses binaan menggunakan Dockerfiles dan Makefiles.
Kod yang disertakan tersedia di sini: https://www.php.cn/link/5655cf23be4dda7082c8bb3a8d8f8016. Terokai cawangan Git yang berbeza untuk pelbagai kes penggunaan.
Mari mulakan!
Cabarannya
Selepas membangunkan struktur projek baharu, saya memilih Nix untuk pengurusan pergantungan (bahasa, alatan, perpustakaan). Nix beroperasi dengan mencipta cangkerang sementara dengan kebergantungan yang ditentukan.
Saya mengalami ralat semasa melaksanakan binari yang dibina dalam cangkerang Nix:
<code>libc.so.6 not found in /nix/23fj39chsggb09s.libc</code>
Ini menghentikan pelaksanaan Lambda. Penyahpepijatan mendedahkan punca utama: Pergi kadangkala memautkan perpustakaan C secara dinamik kepada boleh laku, menentukan laluan sistem. Perpustakaan yang dipautkan kepada boleh laku binaan Nix ialah:
<code>$ ldd bootstrap linux-vdso.so.1 (0x00007ffff7fc4000) libresolv.so.2 => /nix/store/65h17wjrrlsj2rj540igylrx7fqcd6vq-glibc-2.40-36/lib/libresolv.so.2 (0x00007ffff7fac000) libpthread.so.0 => /nix/store/65h17wjrrlsj2rj540igylrx7fqcd6vq-glibc-2.40-36/lib/libpthread.so.0 (0x00007ffff7fa7000) libc.so.6 => /nix/store/65h17wjrrlsj2rj540igylrx7fqcd6vq-glibc-2.40-36/lib/libc.so.6 (0x00007ffff7c00000) /nix/store/65h17wjrrlsj2rj540igylrx7fqcd6vq-glibc-2.40-36/lib/ld-linux-x86-64.so.2 => /nix/store/65h17wjrrlsj2rj540igylrx7fqcd6vq-glibc-2.40-36/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007ffff7fc6000)</code>
Storan pergantungan bukan standard Nix, digabungkan dengan bekas Docker terpencil Lambda, menghalang Lambda daripada mengesan perpustakaan ini, kerana ia hanya wujud dalam pemasangan Nix tempatan saya. Penyelesaian diperlukan untuk mengarahkan AWS SAM tentang cara menyusun kod dan mengurus pemautan perpustakaan.
Menggunakan Projek Go ke AWS
Dua kaedah penggunaan wujud:
Zip Fail ?
Kompilasi secara setempat dan hantar yang boleh laku kepada AWS dalam fail .zip. AWS menyalin boleh laku ke bekas Docker. Ini menawarkan permulaan sejuk terpantas.
Imej Docker ?
Sediakan AWS arahan untuk menyusun dalam bekas Docker pelaksanaan. Ini memastikan keserasian tetapi menghasilkan permulaan sejuk yang lebih perlahan.
Penyelesaian
Saya memilih Dockerfiles untuk terus menggunakan Nix, tetapi kedua-dua kaedah dibentangkan di bawah.
Zip Fail ?
Untuk fail Zip, gunakan struktur projek ini (perhatikan Makefile):
<code>. ├── cmd/ │ ├── function1/ │ │ └── function1.go # contains main() │ └── function2/ │ └── function2.go # contains main() ├── internal/ │ └── SHAREDFUNC.go ├── Makefile ├── go.mod ├── go.sum ├── samconfig.toml └── template.yaml</code>
Makefile mentakrifkan arahan binaan untuk setiap fungsi menggunakan corak build-<function_name>
(diperlukan oleh AWS SAM):
<code>.PHONY: build build: sam build build-HelloWorldFunction: GOARCH=amd64 GOOS=linux go build -tags lambda.norpc -o bootstrap ./cmd/function1/main.go cp ./bootstrap $(ARTIFACTS_DIR) build-ByeWorldFunction: GOARCH=amd64 GOOS=linux go build -tags lambda.norpc -o bootstrap ./cmd/function2/main.go cp ./bootstrap $(ARTIFACTS_DIR)</code>
Maklumkan SAM tentang proses ini:
<code> HelloWorldFunction: Type: AWS::Serverless::Function Metadata: BuildMethod: makefile Properties: CodeUri: ./ Handler: bootstrap Runtime: provided.al2023 Architectures: - x86_64 Events: CatchAll: Type: Api Properties: Path: /hello Method: GET</code>
BuildMethod: makefile
memberitahu SAM untuk menggunakan Makefile, terletak di mana CodeUri
menyatakan.
Imej Docker ?
Buat Dockerfile
dan .dockerignore
dalam direktori akar:
<code>. ├── cmd/ │ ├── function1/ │ │ └── function1.go # contains main() │ └── function2/ │ └── function2.go # contains main() ├── internal/ │ └── SHAREDFUNC.go ├── Dockerfile ├── .dockerignore ├── go.mod ├── go.sum ├── samconfig.toml └── template.yaml</code>
Dockerfile
menentukan langkah binaan. ARG ENTRY_POINT
menentukan titik masuk lambda pada masa binaan:
<code>FROM public.ecr.aws/docker/library/golang:1.19 as build-image ARG ENTRY_POINT # !IMPORTANT WORKDIR /src COPY go.mod go.sum ./ RUN go mod download COPY . . RUN go build -tags lambda.norpc -o lambda-handler ${ENTRY_POINT} FROM public.ecr.aws/lambda/provided:al2023 COPY --from=build-image /src/lambda-handler . ENTRYPOINT ./lambda-handler</code>
Ubah suai template.yaml
:
<code>libc.so.6 not found in /nix/23fj39chsggb09s.libc</code>
Nota Metadata
dan PackageType: Image
. DockerBuildArgs
pas ENTRY_POINT
daripada Dockerfile
, membenarkan satu Dockerfile
untuk semua lambda.
Kesimpulan
Penjelasan terperinci ini menyediakan pendekatan komprehensif untuk mengurus binaan Go dalam AWS SAM menggunakan kedua-dua fail Zip dan imej Docker. Pilihan bergantung pada keutamaan kelajuan binaan berbanding ketekalan penggunaan.
Atas ialah kandungan terperinci Sesuaikan Go Builds pada AWS SAM dengan Dockerfiles dan Makefiles. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Golang lebih baik daripada Python dari segi prestasi dan skalabiliti. 1) Ciri-ciri jenis kompilasi Golang dan model konkurensi yang cekap menjadikannya berfungsi dengan baik dalam senario konvensional yang tinggi. 2) Python, sebagai bahasa yang ditafsirkan, melaksanakan perlahan -lahan, tetapi dapat mengoptimumkan prestasi melalui alat seperti Cython.

Golang lebih baik daripada C dalam kesesuaian, manakala C lebih baik daripada Golang dalam kelajuan mentah. 1) Golang mencapai kesesuaian yang cekap melalui goroutine dan saluran, yang sesuai untuk mengendalikan sejumlah besar tugas serentak. 2) C Melalui pengoptimuman pengkompil dan perpustakaan standard, ia menyediakan prestasi tinggi yang dekat dengan perkakasan, sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pengoptimuman yang melampau.

GoisidealforbeginnersandSuekableforcloudandnetworkservicesduetoitssimplicity, kecekapan, danconcurrencyfeatures.1) installgofromtheofficialwebsiteandverifywith'goversion'.2)

Golang sesuai untuk pembangunan pesat dan senario serentak, dan C sesuai untuk senario di mana prestasi ekstrem dan kawalan peringkat rendah diperlukan. 1) Golang meningkatkan prestasi melalui pengumpulan sampah dan mekanisme konvensional, dan sesuai untuk pembangunan perkhidmatan web yang tinggi. 2) C mencapai prestasi muktamad melalui pengurusan memori manual dan pengoptimuman pengkompil, dan sesuai untuk pembangunan sistem tertanam.

Goimpactsdevelopmentpositivielythroughspeed, efficiency, andsimplicity.1) Speed: goCompilesquicklyandrunsefficiently, idealforlargeproject.2) Kecekapan: ITSComprehensivestandardlibraryraryrarexternaldependencies, enhingdevelyficiency.

Golang dan Python masing -masing mempunyai kelebihan mereka sendiri: Golang sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan serentak, sementara Python sesuai untuk sains data dan pembangunan web. Golang terkenal dengan model keserasiannya dan prestasi yang cekap, sementara Python terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kaya.

Perbezaan prestasi antara Golang dan C terutamanya ditunjukkan dalam pengurusan ingatan, pengoptimuman kompilasi dan kecekapan runtime. 1) Mekanisme pengumpulan sampah Golang adalah mudah tetapi boleh menjejaskan prestasi, 2) Pengurusan memori manual C dan pengoptimuman pengkompil lebih cekap dalam pengkomputeran rekursif.

Golang dan C masing-masing mempunyai kelebihan sendiri dalam pertandingan prestasi: 1) Golang sesuai untuk kesesuaian tinggi dan perkembangan pesat, dan 2) C menyediakan prestasi yang lebih tinggi dan kawalan halus. Pemilihan harus berdasarkan keperluan projek dan tumpukan teknologi pasukan.
