尽管使用了依赖层，Lambda 函数包仍然很大

Question

我有一个 Python Lambda，自从我开始使用 AWS X-Ray 以来，包大小已从 445KB 增加到 9.5MB。

并加快代码的部署，我单独打包了我的需求，并在我的模板中添加了一个层。 文档表明这种方法应该有效。

将依赖项打包在层中可以减少修改代码时上传的部署包的大小。

pip install --target ../package/python -r requirements.txt

Resources:
  ...

  ProxyFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Architectures:
        - x86_64
      CodeUri: proxy/
      Handler: app.lambda_handler
      Layers:
        - !Ref ProxyFunctionLibraries
      Role: !GetAtt ProxyFunctionRole.Arn
      Runtime: python3.8
      Tracing: Active

  ProxyFunctionLibraries:
    Type: AWS::Serverless::LayerVersion
    Properties:
      LayerName: proxy-function-lib
      Description: Dependencies for the ProxyFunction.
      ContentUri: package/.
      CompatibleRuntimes:
        - python3.8

然而，这似乎并没有阻止 Lambda 仍然将所有内容打包在顶层，每次部署包仍然是 9.5MB。由于某种原因，新层的大小为 11MB，但仅在进行更改时才会部署。

如何减小Lambda函数包的大小？

Answer 1

实际上这里的解决方案非常简单，尽管对于非 Lambda 专家来说并不明显。

正如问题中所述，第一步是构建包库。

pip install --target ../package/python -r requirements.txt

但是，当使用 sam build -u 构建 Lambda 时，会使用相同的“requirements.txt”文件，并再次安装所需的依赖项，这次是作为应用程序的一部分。

因此，我所要做的就是删除我希望打包在单独层中的需求并进行重建。这确实意味着我必须维护 2x 'requirements.txt'，但这完全是可以管理的。

我已经打开了一个 问题，希望 AWS 能够更新他们的文档。

Answer 2

我正在努力解决同样的问题并以不同的方式解决它。将此答案留给未来的提问者。

我当前的 lambda 结构如下：

├── events
│   └── event.json
├── ingress
│   ├── app.py # lambda code
│   └── __init__.py
├── __init__.py
├── lib_layer # contains self written helpers and python dependencies
│   ├── helper.py
│   └── requirements.txt
├── samconfig.toml
├── template.yaml
└── tests
    ├── ...

在我的 template.yaml 中，我有以下代码片段：

SQSIngestion:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: ingress/
      Handler: app.lambda_handler
      Runtime: python3.9
      Layers:
        - !Ref PythonLibLayer
      Architectures:
        - x86_64

  PythonLibLayer:
    Type: AWS::Serverless::LayerVersion
    Properties:
      ContentUri: lib_layer
      CompatibleRuntimes:
        - python3.9
    Metadata:
      BuildMethod: python3.9

由于 Lambda 函数已经具有包含所有依赖项 + 我附加的帮助程序的层，因此 requirements.txt /ingress 中的 可以省略，但在 AWS 中调用该函数时仍然有效。通过致电
sam build 会自动构建依赖层并忽略构建依赖的函数文件夹。

作为提示，如果使用 VSCode，请在 settings.json 中添加以下行来修复自行编写的包的 pylances 导入错误。

{
  "python.analysis.extraPaths": ["lib_layer"]
}