使用更新的 AWS Serverless Java Container 迁移 Java 应用程序

关键要点

• 本文介绍如何使用 AWS Serverless Java Container 现代化遗留 Java 应用程序，以在 Lambda 上运行，最小化代码更改。
• Java 凭借其可移植性与多功能性，成为企业构建应用程序的热门选择。
• AWS Lambda 允许开发者以事件驱动的方式运行短寿命的功能，提升效率。
• 新版本的 AWS Serverless Java Container 支持最新的 Jakarta EE 规范以及 Spring 和 Jersey 框架。

该文章由首席解决方案架构师 Dennis Kieselhorst 撰写。

在过去的 25 年里，Java 以其可移植性、效率、社区支持和众多特性，成为企业构建应用程序的首选语言。AWS Lambda的出现引入了无服务器功能，这改变了我们对编程语言和运行环境的需求。无服务器功能通常是短暂的、单一用途的，并且不需要复杂的基础设施配置。

本文展示了如何利用更新的 将一个遗留的 Java应用程序现代化，使其在 Lambda 上运行，且只需最少的代码更改。

部署模型对比

经典的 Java 企业应用程序通常运行在 JBoss/WildFly、Oracle WebLogic、IBM WebSphere 等应用服务器上，或在 Apache Tomcat 等 Servlet 容器中。底层的 Java 虚拟机通常 24/7 运行，并利用多线程技术处理多个请求。


在构建 Java 的 Lambda 函数时，HTTP 服务器不再必要，同时在 Lambda环境中运行代码需要考虑其他因素。代码在执行环境中运行，每次处理一个请求。函数最多运行 15 分钟，并且最大可以分配 10GB 的内存。

函数是由 触发的，例如带有有效负载的 HTTP 请求。一个 HTTP 请求会调用该函数，并传入对应的 JSON有效负载：


用于处理这些事件的代码与传统应用中的实现方式不同。

AWS Serverless Java Container

使得在 Lambda 中运行使用 Spring、Spring Boot、或者 JAX-RS/Jersey 等框架编写的 Java应用程序变得更简单。

该容器提供适配器逻辑，以最小化代码变更。传入事件被翻译为 ，使得框架可以如同以往那样工作。


该库的第一个版本于 2018 年发布。如今，AWS 正在宣布第二版的发布，该版本支持最新的 Jakarta EE 规范，以及 SpringFramework 6.x、Spring Boot 3.x 和 Jersey 3.x。

示例：修改 Spring Boot 应用程序

下面的示例展示了如何迁移一个 Spring Boot 3 应用程序的过程。您可以在 找到 Spring 和其他框架的完整示例。

1. 将 AWS Serverless Java 依赖项添加到您的 Maven POM 构建文件中（或相应地在 Gradle 中）：

xml <dependency> <groupId>com.amazonaws.serverless</groupId> <artifactId>aws- serverless-java-container-springboot3</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency>

2. Spring Boot 默认嵌入 Apache Tomcat 以处理 HTTP 请求。为了使用 Amazon API Gateway 处理入站 HTTP 请求，您可以排除该依赖项。

xml <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId> <configuration> <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom> </configuration> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>shade</goal> </goals> <configuration> <artifactSet> <excludes> <exclude>org.apache.tomcat.embed:*</exclude> </excludes> </artifactSet> </configuration> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build>

AWS Serverless Java Container 接受 API Gateway 代理请求，并将其转换为普通的 Java对象。该库还会将输出转换为适合的 API Gateway 响应对象。

一旦您运行构建过程，Maven 的 Shade 插件将生成一个包含所有依赖项的 Uber-JAR 文件，您可以将其 。

1. Lambda 运行时必须知道要调用哪个处理函数。您可以配置并使用 SpringDelegatingLambdaContainerHandler 实现，或 来委托给 AWS Serverless Java Container。如果您想添加额外功能，这种方式非常有用。
2. 在函数的运行时设置中配置处理程序名称。


1. 配置一个名为 MAIN_CLASS 的 ，以便于通用处理程序知道在哪里查找您原始应用程序的主类，通常该类标注了 @SpringBootApplication。


您也可以使用基础设施即代码 (IaC) 工具如 、AWS 云开发工具包 (AWSCDK) 或 AWS 无服务器应用程序模型 (AWSSAM) 配置这些设置。

在 AWS SAM 模板中，相关更改如下。完整模板的内容可以在 找到。

yaml Handler: com.amazonaws.serverless.proxy.spring.SpringDelegatingLambdaContainerHandlerEnvironment: Variables: MAIN_CLASS: com.amazonaws.serverless.sample.springboot3.Application

优化内存配置

在运行 Lambda 函数时，启动时间和内存占用是重要的考量因素。您为 Lambda 函数配置的内存量还决定了可用的虚拟 CPU数量。增加更多内存会成比例增加 CPU 的数量，从而提高整体计算能力。如果一个函数是 CPU、网络或内存密集型的，增加更多内存可能会改善其性能。

Lambda 按照函数消耗的总字节-秒（gigabyte-seconds）收费。字节-秒是内存总量（以 GB为单位）和持续时间（以秒为单位）的组合。增加内存会产生额外成本。然而，在许多情况下，增加可用的内存会因增加了 CPU而导致函数执行时间减少。因此，在获得额外性能的情况下，总的成本增加可能微不足道，甚至可能下降。

选择分配给 Lambda函数的内存是一个优化过程，需要平衡速度（执行时长）和成本。您可以手动测试函数，通过选择不同的内存分配并测量完成时间来评估性能。 是一个简化和自动化该过程的工具，您可以使用它来优化配置。

Power Tuning 使用 在不同内存分配下运行多个并行版本的 Lambda 函数，并测量其性能。该函数在您的 AWS 账户中运行，执行实时 HTTP 调用和 SDK交互，以测量生产环境中的性能。

通过 AWS Lambda SnapStart 提高冷启动时间

传统应用程序往往具有庞大的依赖树。Lambda 在函数生命周期的

加载函数代码并初始化依赖项。对于许多依赖项，初始化时间可能超出您的要求。 对于基于 Java 的函数可以提供高达 10 倍的启动性能。

Lambda SnapStart 在每次冷启动时，不再重复执行函数初始化过程，而是在部署时执行函数初始化过程。Lambda会对初始化的执行环境拍摄快照。此快照经过加密并保存在分层缓存中，以便快速访问。当函数被调用并扩展时，Lambda会从持久化的快照恢复执行环境，而不是执行完整的初始化过程。这大大减少了启动延迟。

要 ，您首先必须启用配置设置，并且还要 。


确保您的 API Gateway 端点指向发布的版本或 ，以确保您使用的是启用了 SnapStart 的函数。

在 AWS SAM 模板中的对应设置为：

yaml SnapStart: ApplyOn: PublishedVersions AutoPublishAlias: my-function- alias

请阅读 文档，因为您的应用程序可能包含需要注意的特定代码。

结论

在构建无服务器应用程序时，使用 Lambda 使功能开发更快速，但您的语言和运行时必须符合无服务器架构模型。AWS Serverless JavaContainer 帮助传统 Java 企业应用程序和现代云原生无服务器函数之间建立桥梁。

您可以使用 AWS Lambda Power Tuning 工具来优化 Java Lambda 函数的内存配置，并通过启用 SnapStart来优化初始冷启动时间。

可以通过自学的 研讨会，学习如何构建云原生 Java 应用程序以及将现有 Java 应用程序迁移至 Lambda。

探索 的 GitHub 仓库，您可以在此报告相关 。

欲获取更多无服务器学习资源，请访问 。

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