要实现AWS FIFO队列与每个消息组一个并发lambda函数的解决方法,可以按照以下步骤进行操作:
创建一个AWS FIFO队列:
import boto3
sqs = boto3.resource('sqs')
queue = sqs.create_queue(
QueueName='my-fifo-queue.fifo',
Attributes={
'FifoQueue': 'true'
}
)
这将创建一个名为'my-fifo-queue.fifo'的FIFO队列。
创建一个Lambda函数:
import boto3
lambda_client = boto3.client('lambda')
def lambda_handler(event, context):
for record in event['Records']:
# 处理每条消息的逻辑
message_body = record['body']
print(f"Processing message: {message_body}")
这是一个简单的Lambda函数,它将每个消息的主体打印到日志中。
设置Lambda函数的并发限制:
lambda_client.put_function_concurrency(
FunctionName='my-lambda-function',
ReservedConcurrentExecutions=1
)
这将设置Lambda函数的并发限制为1,确保每个消息组只有一个Lambda函数实例处理。
创建一个事件源映射以将FIFO队列与Lambda函数关联起来:
lambda_client.create_event_source_mapping(
EventSourceArn='arn:aws:sqs:us-west-2:123456789012:my-fifo-queue.fifo',
FunctionName='my-lambda-function',
BatchSize=1,
MaximumBatchingWindowInSeconds=0,
MaximumRecordAgeInSeconds=300,
BisectBatchOnFunctionError=True
)
这将创建一个事件源映射,将FIFO队列中的每个消息组与Lambda函数关联起来。每个消息组的大小为1,意味着每个消息都将触发一个Lambda函数实例。
现在,当你向FIFO队列发送消息时,每个消息组都将触发一个并发的Lambda函数实例来处理该消息组中的消息。