Symfony ExpressionLanguage : Comment utiliser ce composant ?
Le composant Symfony ExpressionLanguage : qu'est-ce que c'est ? Quand et comment l'utiliser ? Comment créer des expressions lors de cas plus complexes ?
Sommaire
Cet article est la suite d'un premier article qui fait l'introduction du Serverless. Dans cette deuxième partie, nous allons d'abord voir ce que sont les layers dans AWS Lambda et comment les implémenter. Ensuite, nous verrons l'utilisation du framework Bref.
Un environnement AWS Lambda inclut :
Le cycle de vie d'un environnement d'exécution Lambda est composé d'une phase d'initialisation et de plusieurs (autant que nécessaire) phases d'invocation.
La phase d'initialisation représente le temps entre le moment où l'environnement démarre le runtime et le moment où le code d'une fonction est exécuté. Cette phase n'est exécutée qu'une seule fois durant le cycle de vie de l'environnement.
Après l'initialisation, l'environnement d'exécution se met dans la phase d'invocation et va sans cesse vérifier et exécuter des tâches, et ce jusqu'à ce que l'environnement s'éteigne.
Depuis novembre 2018, il est possible de déclarer ses propres environnements d'exécution pour des fonctions Lambda, mais aussi d'y incorporer des composants réutilisables sous forme de Layers.
On peut implémenter un runtime dans n'importe quel langage. Un runtime est un programme qui exécute le handler
d'une fonction Lambda lorsqu'elle est appelée. Un runtime peut être inclus dans le package de déploiement d'une fonction sous forme d'un fichier exécutable nommé bootstrap
(nous verrons un exemple plus bas dans l'article).
Une fonction Lambda peut être configurée pour télécharger du code et du contenu additionnel sous forme d'un layer. Un layer est une archive ZIP qui contient des librairies, un runtime personnalisé ou d'autres dépendances.
Si vous avez déjà écrit des fonctions serverless en Node.js, vous savez qu'il faut packager tout le dossier node_modules
pour chacune des fonctions (puisqu'elles sont déployées de façon indépendante les unes des autres). Ceci ralentit le process de déploiement et rend les builds lents.
Mais désormais il est possible de publier le dossier node_modules
sous forme d'un Layer partagé et réutilisable pour toutes nos fonctions. Cela veut dire que l'on pourrait avoir un layer pour notre runtime custom, un autre layer qui contient nos dépendances et configurer nos fonctions pour utiliser ces 2 layers. Notez qu'une fonction a une limite de 5 layers.
Fonction PHP
Prenons la fonction suivante simple comme exemple :
// src/profession.php
function occupation()
{
$jobs = [
'Fireman',
'Astronaut',
'Super hero',
'Pilot',
'Professional cook',
'Artist',
];
return ['occupation' => $jobs[array_rand($jobs)]];
}
Layer PHP
Je vais créer un dossier layers/php
dans mon application et je vais y placer mon layer.
Pour créer un runtime custom, nous avons besoin d'un fichier bootstrap
qui contiendra la logique de notre runtime responsable d'appeler nos fonctions.
Nous avons également besoin d'un exécutable PHP capable d’interpréter notre code. Je vais créer un dossier bin
dans le dossier de mon layer pour y placer mon binaire php
. Pour générer un binaire, je vous recommande de regarder cet article.
Lorsqu'on déploie un layer, il est placé dons le dossier /opt
dans les containers. Ainsi, mon fichier bootstrap
pourrait ressembler à ceci :
#!/bin/sh
#go into the source directory
cd $LAMBDA_TASK_ROOT
#execute the runtime
/opt/bin/php /opt/runtime.php
Voici un exemple de runtime.php
inspiré de l'article sur le blog AWS.
Nous allons utiliser Guzzle
pour faire les appels réseau, par conséquent je vais d'abord exécuter la commande suivante :
composer require guzzlehttp/guzzle
<?php
// Invoke Composer's autoloader to use Guzzle
require $_ENV['LAMBDA_TASK_ROOT'] . '/vendor/autoload.php';
// Request processing loop => barring unrecoverable failure, this loop runs until the environment shuts down
do {
// Ask the runtime API for a request to handle
$request = getNextRequest();
// Obtain the function name from the _HANDLER environment variable and ensure the function's code is available
list($handlerFile, $handlerFunction) = explode(".", $_ENV['_HANDLER']);
require_once $_ENV['LAMBDA_TASK_ROOT'] . '/src/' . $handlerFile . '.php';
// Execute the desired function and obtain the response
$response = $handlerFunction($request['payload']);
// Submit the response back to the runtime API
sendResponse($request['invocationId'], $response);
} while (true);
function getNextRequest()
{
$client = new \GuzzleHttp\Client();
$response = $client->get(sprintf(
'http://%s/2018-06-01/runtime/invocation/next',
$_ENV['AWS_LAMBDA_RUNTIME_API']
));
return [
'invocationId' => $response->getHeader('Lambda-Runtime-Aws-Request-Id')[0],
'payload' => json_decode((string) $response->getBody(), true),
];
}
function sendResponse($invocationId, $response)
{
$client = new \GuzzleHttp\Client();
$client->post(
sprintf(
'http://%s/2018-06-01/runtime/invocation/%s/response',
$_ENV['AWS_LAMBDA_RUNTIME_API'],
$invocationId
),
['body' => $response]
);
}
Pour résumer, nous avons actuellement la structure de fichiers suivante :
layers/
php/
bin/
php #binary file
bootstrap
runtime.php
src/
profession.php
vendor/
guzzlehttp/
Déploiement
Je vais utiliser le framework serverless pour le déploiement de mon layer et de ma fonction :
# serverless.yml service: php-serverless provider: name: aws runtime: provided region: eu-west-3 memorySize: 512 layers: php: path: layers/php functions: occupation: handler: profession.occupation layers: - {Ref: PhpLambdaLayer}
Comme on peut constater, dans ma fonction occupation
, le handler
contient le nom de mon fichier profession.php
et la méthode occupation
. C'est comme ça que je l'ai configuré dans le runtime.php
:
//... list($handlerFile, $handlerFunction) = explode(".", $_ENV['_HANDLER']); require_once $_ENV['LAMBDA_TASK_ROOT'] . '/src/' . $handlerFile . '.php'; $response = $handlerFunction($request['payload']);
C'est donc à nous de bien configurer la façon dont on nomme les handlers et la façon de les exécuter dans le runtime.
Le nom de notre layer PhpLambdaLayer
correspond à sa référence CloudFormation. Vous pouvez lire les détails ici.
Pour déployer la fonction et le layer, exécutons la commande suivante :
$ sls deploy
Serverless: Packaging service...
#...
Serverless: Stack update finished...
Service Information
service: php-serverless
stage: dev
region: eu-west-3
stack: php-serverless-dev
resources: 7
api keys:
None
endpoints:
None
functions:
occupation: php-serverless-dev-occupation
layers:
php: arn:aws:lambda:eu-west-3:087017887086:layer:php:1
Enfin, appelons la fonction occupation
:
$ sls invoke -f occupation -l { "occupation": "Fireman" } -------------------------------------------------------------------- START RequestId: d09f2191-7233-47d3-a4fe-8de2a621a608 Version: $LATEST END RequestId: d09f2191-7233-47d3-a4fe-8de2a621a608 REPORT RequestId: d09f2191-7233-47d3-a4fe-8de2a621a608 Duration: 38.15 ms Billed Duration: 300 ms Memory Size: 512 MB Max Memory Used: 59 MB Init Duration: 191.10 ms
Récapitulatif
Nous venons donc de réaliser un exemple fonctionnel avec un layer capable d'exécuter du code PHP.
Maintenant, imaginez que vous avez une grande application, disons une API REST en Symfony, que vous voudriez déployer sur AWS Lambda. Il faudrait développer un runtime beaucoup plus poussé capable de s'intégrer avec le front controller de Symfony, et pourquoi pas aussi avec la console. Il faudrait également modifier le layer PHP pour ajouter toutes les librairies dont nous aurions besoin et de recompiler le binaire PHP.
Heureusement pour nous, une solution open source existe pour gérer tout cela : Bref.
Bref est un package Composer open source qui nous permet de déployer des applications PHP sur AWS Lambda. Il est développé par Matthieu Napoli.
Bref fournit :
Je vous propose de déployer une application Symfony sur AWS Lambda en utilisant Bref.
Pour créer mon application,
$ composer create-project symfony/skeleton sf-serverless-example
Ensuite, modifions le controller par défaut comme ceci (pour reprendre le même exemple que plus haut) :
namespace App\Controller;
use Symfony\Component\HttpFoundation\JsonResponse;
class DefaultController
{
public function index()
{
$jobs = [
'Fireman',
'Astronaut',
'Super hero',
'Pilot',
'Professional cook',
'Artist',
];
return new JsonResponse([
'occupation' => $jobs[array_rand($jobs)],
]);
}
}
Ajoutons maintenant la librairie Bref :
$ composer require bref/bref
Enfin, configurons le déploiement avec serverless :
# serverless.yml service: php-serverless-sf-bref provider: name: aws region: eu-west-3 runtime: provided environment: # Symfony environment variables APP_ENV: prod plugins: - ./vendor/bref/bref functions: website: handler: public/index.php timeout: 28 # API Gateway has a timeout of 29 seconds layers: - ${bref:layer.php-74-fpm} events: - http: 'ANY /' - http: 'ANY /{proxy+}' console: handler: bin/console timeout: 120 # in seconds layers: - ${bref:layer.php-74} # PHP - ${bref:layer.console} # The "console" layer
La liste des layers mis à disposition par Bref peut être consultée ici. Je vous recommande également de lire la documentation de Bref, elle est très claire et fournit plein d'exemples dont vous pourriez avoir besoin.
Il ne faut pas oublier qu'avec la plupart des fournisseurs Cloud, le filesystem est disponible de lecture seulement. Ainsi, nous devons changer l'endroit où sont stockés les fichers de logs
et cache
:
public function getLogDir()
{
// When on the lambda only /tmp is writeable
if (getenv('LAMBDA_TASK_ROOT') !== false) {
return '/tmp/log/';
}
return parent::getLogDir();
}
public function getCacheDir()
{
// When on the lambda only /tmp is writeable
if (getenv('LAMBDA_TASK_ROOT') !== false) {
return '/tmp/cache/'.$this->environment;
}
return parent::getCacheDir();
}
Dernière étape, le déploiement :
$ sls deploy
Serverless: Packaging service...
Service Information
service: php-serverless-sf-bref
stage: dev
region: eu-west-3
stack: php-serverless-sf-bref-dev
resources: 15
api keys:
None
endpoints:
ANY - https://maeck9uwyf.execute-api.eu-west-3.amazonaws.com/dev
ANY - https://maeck9uwyf.execute-api.eu-west-3.amazonaws.com/dev/{proxy+}
functions:
website: php-serverless-sf-bref-dev-website
console: php-serverless-sf-bref-dev-console
layers:
None
L'URL à laquelle mon application est accessible est indiquée dans les endpoints. Voici donc le résultat :
Nous avons terminé ! Nous venons de déployer une application Symfony sur AWS Lambda en utilisant Bref. Comme vous avez vu, c'est assez simple au final...
Maintenant vous pouvez déployer vos applications PHP sur des infrastructures serverless :)
Auteur(s)
Marie Minasyan
Astronaute Raccoon @ ElevenLabs_🚀 De retour dans la Galaxie.
Vous souhaitez en savoir plus sur le sujet ?
Organisons un échange !
Notre équipe d'experts répond à toutes vos questions.
Nous contacterDécouvrez nos autres contenus dans le même thème
Le composant Symfony ExpressionLanguage : qu'est-ce que c'est ? Quand et comment l'utiliser ? Comment créer des expressions lors de cas plus complexes ?
Découvrez comment réaliser du typage générique en PHP : introduction et définition du concept, conseils et explications pas-à-pas de cas pratique.
Découvrez un cas d'usage d'intégration d'un CRM avec une application e-commerce, en asynchrone, avec Hubspot et RabbitMQ