在Lambda中构建pymssql(FreeTDS)
正如我在之前的文章中讨论过的，在Lambda中使用Python连接MSSQL可能会很棘手。虽然我之前已经用pyodbc解决了这个问题，但使用pymssql/FreeTDS是另一个选择，我想同样分享创建相应Lambda层的构建过程。
多阶段Dockerfile配置
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.9 as builder
ENV FREETDS_VERSION=1.3.9
ENV INSTALLDIR='/tmp/freetds'
RUN yum update -y
RUN yum install wget tar gzip zip gcc make gcc gcc-c++ python39-devel unixODBC-devel -y
RUN mkdir $INSTALLDIR build
RUN wget ftp://ftp.freetds.org/pub/freetds/stable/freetds-${FREETDS_VERSION}.tar.gz && \
tar -xzf freetds-${FREETDS_VERSION}.tar.gz && \
cd freetds-${FREETDS_VERSION} && \
./configure --prefix=${INSTALLDIR} --with-tdsver=7.3 && \
make && \
make install
ENV CPPFLAGS="-I/usr/include/python3.9m"
RUN pip install --upgrade pip
RUN mkdir /opt/python/ && pip install pymssql -t /opt/python
FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.9
COPY --from=builder /opt/python /opt/python
|
Lambda层构建
与前一篇文章类似，您可以通过构建镜像并运行copy命令将依赖项提取到本地文件系统：
1
2
|
docker build -t pymssql-3-9 .
docker run --rm --entrypoint bash -v $PWD:/local pymssql-3-9 -c "cp -R /opt /local"
|
构建和部署层所需的所有内容现在都在./opt目录中。
本地测试
我们可以使用MSSQL容器在本地测试。首先添加一个本地app.py脚本作为上面Lambda容器中的处理程序：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
import os
import pymssql
DB_HOST = "db"
DB_USER = "sa"
DB_PASSWORD = os.getenv("SA_PASSWORD")
DB_NAME = "master"
def handler(event, context=None):
sql = "SELECT @@VERSION"
with pymssql.connect(DB_HOST, DB_USER, DB_PASSWORD, DB_NAME) as conn:
with conn.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql)
return str(list(cursor)[0])
return False
|
这些可以通过docker-compose.yml文件连接起来：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
|
version: "3.9"
services:
db:
image: mcr.microsoft.com/mssql/server:2019-GA-ubuntu-16.04
ports:
- "1433:1433"
environment:
SA_PASSWORD: "Your_password123"
ACCEPT_EULA: "Y"
lambda:
ports:
- "9000:8080"
environment:
SA_PASSWORD: "Your_password123"
volumes:
- "$PWD/app.py:/var/task/app.py"
command:
- app.handler
build:
context: .
dockerfile: ./Dockerfile
depends_on:
- db
invoke:
depends_on:
- lambda
image: alpine/curl:3.14
entrypoint: >
/bin/sh -c "sleep 10 && curl -X POST 'http://lambda:8080/2015-03-31/functions/function/invocations' -d '{}'"
|
10秒后，invoke容器将对Lambda处理程序运行HTTP POST。您应该看到如下输出：
1
2
3
4
5
|
lambda_1 | START RequestId: 9f5d1fcc-280a-4a36-8d00-bb192b9e58c6 Version: $LATEST
lambda_1 | END RequestId: 9f5d1fcc-280a-4a36-8d00-bb192b9e58c6
lambda_1 | REPORT RequestId: 9f5d1fcc-280a-4a36-8d00-bb192b9e58c6 Init Duration: 0.21 ms Duration: 89.99 ms Billed Duration: 90 ms Memory Size: 3008 MB Max Memory Used: 3008 MB
100 202 100 200 100 2 2185 21 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 2195
invoke_1 | "('Microsoft SQL Server 2019 (RTM) - 15.0.2000.5 (X64) \\n\\tSep 24 2019 13:48:23 \\n\\tCopyright (C) 2019 Microsoft Corporation\\n\\tDeveloper Edition (64-bit) on Linux (Ubuntu 16.04.6 LTS) <X64>',)"python3-9-pymssql_invoke_1 exited with code 0
|
如您所见，Lambda能够成功连接到MSSQL容器并运行SELECT @@VERSION查询。