AWS Lambda Python 链路可观测最佳实践

原创于 2025-12-12 19:29:26 发布 · 457 阅读

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#AWS Lambda

背景

随着企业核心业务全面向云原生和无服务器架构迁移，AWS Lambda 因其免运维、自动扩缩容和按调用计费的优势，已成为支撑高并发、事件驱动型业务的首选计算平台。然而，Serverless 的“黑盒化”特征也带来了新的可观测性挑战：

分布式链路断裂：Lambda 函数往往作为事件触发链中的关键一环，与 API Gateway、S3、SQS、DynamoDB 等服务交叉调用，传统 APM 难以串联完整调用链。
冷启动与性能瓶颈难定位：函数初始化耗时、依赖库加载、网络延迟等性能指标缺乏细粒度追踪，影响用户体验与成本控制。
多环境、多账号下的观测一致性缺失：Dev、QA、Prod 环境函数数量众多，若没有统一的链路标准和标签规范，问题定位效率低，跨团队协作成本高。

为保障线上稳定性、优化函数性能、实现 Serverless 场景下的可观测闭环，亟需基于 Python 运行时构建一套标准化方案，提供从原理、代码示例到生产级部署的完整落地方案，助力企业在 Serverless 架构下实现“问题可追踪、性能可量化、成本可优化”的目标。

AWS 提供了两种链路协议支持用于 Lambda 函数的链路追踪：OpenTelemetry、X-Ray。当前最佳实践主要是采用 OpenTelemetry 协议来实现链路可观测。

观测云

观测云是一款专为 IT 工程师打造的全链路可观测产品，它集成了基础设施监控、应用程序性能监控和日志管理，为整个技术栈提供实时可观察性。支持通过一键集成 OpenTelemetry 标准 SDK/Collector，把分布式链路、指标、日志三信号统一采集并云端托管，在 OTel 的厂商中立格式之上提供即开即用的仪表、告警与 AI 异常检测，让用户免运维后端即可把云原生应用的可观测数据“拿来即用”，实现从链路到业务场景的端到端可视化。

实践

AWS Lambda 使用 Python 语言编写函数，并调用应用服务，应用服务为 java 语言。同时需要将可观测数据上报至观测云。

准备 Lambda Layer

需要新增以下两个 Layer

Opentelemetry Layer：用于链路插桩
DataKit Layer: 用于接收 Opentelemetry 的可观测数据

Opentelemetry Layer

使用 OpenTelemetry 自动插桩方式可以零侵入 Python 代码实现链路追踪，这里 OpenTelemetry 可以作为 layer 附着到 Lambda 函数内部。

AWS 宁夏节点需要手动构建 OpenTelemetry layer，其他节点可直接使用对应的 ARN，这里主要介绍手动构建方式：

1、下载源码

git clone https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-lambda.git

2、构建

构建前，主要安装相关 AWS 工具，可以参考仓库 README 文件，假设以及装好了相关工具，执行下面操作进行构建：

liurui@liurui:~/code/opentelemetry-lambda$ cd python/src
liurui@liurui:~/code/opentelemetry-lambda/python/src$ ./run.sh -r cn-northwest-1

构建部分日志如下：

running...
Invoked with: -r cn-northwest-1
sam building...
run.sh: Starting sam build.
Starting Build inside a container                                                                                                                               
Building layer 'OTelLayer'                                                                                                                                      
For container layer build, first compatible runtime is chosen as build target for container.                                                                    

Fetching public.ecr.aws/sam/build-python3.9:latest-x86_64 Docker container image......
Mounting /home/liurui/code/opentelemetry-lambda/python/src/otel as /tmp/samcli/source:ro,delegated, inside runtime container       


Successfully created/updated stack - otel-stack in cn-northwest-1


OTel Lambda layer ARN:
arn:aws-cn:lambda:cn-northwest-1:888888888:layer:otel-layer:2

构建成功后，自动上传在 AWS Layer 上 otel-layer，复制当前 ARN，后续操作会用到。

DataKit Layer

DataKit Layer 是观测云研发的 AWS Lambda Layer，用于采集、上报链路、指标、日志等数据。可以接收 OpenTelemetry 链路信息。

Lambda 函数

创建 Lambda 函数

创建 Lambda 函数，运行时选择 Python，架构选择 x86_64。

新增示例代码

在 lambda_function.py 新增以下内容：

import json
import urllib.request
import urllib.error
import time

# 上游接口
UPSTREAM_URL = "http://java服务接口:8090/user"

def lambda_handler(event, context):
    """
    带日志的接口转发示例
    """
    # 1. 取 Lambda RequestId，方便全链路追踪
    request_id = context.aws_request_id
    print(json.dumps({
        "level": "INFO",
        "requestId": request_id,
        "message": "Lambda invoke start",
        "event": event
    }))

    try:
        # 2. 解析入参
        params = event.get("queryStringParameters") or {}
        todo_id = params.get("id", "1")
        print(json.dumps({
            "level": "INFO",
            "requestId": request_id,
            "message": "Parsed todo_id",
            "todo_id": todo_id
        }))

        # 3. 调用上游
        upstream = UPSTREAM_URL
        print(json.dumps({
            "level": "INFO",
            "requestId": request_id,
            "message": "Upstream request start",
            "url": upstream
        }))
        start = time.time()

        req = urllib.request.Request(upstream, method="GET")
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=5) as resp:
            upstream_body = resp.read().decode("utf-8")
            upstream_json = json.loads(upstream_body)

        latency = round((time.time() - start) * 1000, 2)
        print(json.dumps({
            "level": "INFO",
            "requestId": request_id,
            "message": "Upstream request finish",
            "statusCode": resp.status,
            "latency_ms": latency
        }))

        # 4. 返回
        response_body = {
            "message": "Hello from Lambda!",
            "upstream": upstream_json
        }
        print(json.dumps({
            "level": "INFO",
            "requestId": request_id,
            "message": "Lambda invoke success",
            "response": response_body
        }))
        return {
            "statusCode": 200,
            "headers": {"Content-Type": "application/json"},
            "body": json.dumps(response_body)
        }

    # 5. 异常分支日志
    except urllib.error.HTTPError as e:
        print(json.dumps({
            "level": "ERROR",
            "requestId": request_id,
            "message": "Upstream HTTPError",
            "statusCode": e.code,
            "reason": e.reason
        }))
        return {
            "statusCode": e.code,
            "body": json.dumps({"error": f"Upstream HTTPError: {e.reason}"})
        }

    except urllib.error.URLError as e:
        print(json.dumps({
            "level": "ERROR",
            "requestId": request_id,
            "message": "Upstream URLError",
            "reason": str(e.reason)
        }))
        return {
            "statusCode": 502,
            "body": json.dumps({"error": f"Upstream URLError: {e.reason}"})
        }

    except Exception as e:
        print(json.dumps({
            "level": "ERROR",
            "requestId": request_id,
            "message": "Unknown exception",
            "error": str(e)
        }))
        return {
            "statusCode": 500,
            "body": json.dumps({"error": str(e)})
        }

添加完成后，点击 Deploy 进行部署。

添加 Layer

点击 Layger 进行添加，选择指定一个 ARN 进行添加，ARN 为上面准备工作产生的 Layer ARN 地址。

确保已经添加了以下两个 Layer。

添加环境变量

在对应的函数配置里面进行添加。

# otel lambda handler
AWS_LAMBDA_EXEC_WRAPPER = /opt/python/otel-handler
# 观测云网关地址
ENV_DATAWAY = http://open****?token=xxxxxxx
# otel 上报地址，无需调整
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT = http://localhost:9529/otel