先日の記事では、S3 同期の際に Lambda で自動的に CloudFront のキャッシュをパージする 仕組みをご紹介しましたが、その中で作成する Lambda 関数で、ランタイムに Python を選択していました。今回は Node.js を使って同じ仕組みを構築してみましょう。
全体の流れ
先日の記事 でご紹介している手順とほぼ同じで、「Lambda 関数の作成」のみが今回ご紹介する Node.js に変わります。
また今回、コードを差し替えるだけでは面白くないので、合わせて Node.js の動作に必要なモジュールを追加する手順もご紹介します。
準備
先日の記事 のうち、「前提」から「キャッシュパージの回数を記録するための S3 バケットを作成する」までを行ってください。
Lambda 関数の作成(Node.js 版)
新しい関数を作成します。関数名はここでは「limited-cloudfront-purge-by-file-nodejs」とし、ランタイムに「Node.js 14.x」を指定します。他の項目はデフォルトのまま [関数を作成] ボタンを押します。
関数が作成されたら、コードソースに下記をコピー&ペーストします。DISTRIBUTION_ID, ORIGIN_BUCKET_NAME, COUNT_BUCKET_NAME をご利用環境に合わせて変更してください。また、ここでは、ファイル名が「.purge」のファイルに変更があったら、一日に 10 回までキャッシュのパージを行う設定になっています。状況に合わせて COUNT_MAX, TARGET_FILE を変更してください。
また、念のため、CloudWatch Logs に記録するための console.log を入れています。
require('date-utils');
const AWS = require('aws-sdk');
const s3 = new AWS.S3();
const cloudfront = new AWS.CloudFront();
const DISTRIBUTION_ID = 'CloudFront の ID';
const ORIGIN_BUCKET_NAME = 'オリジンである S3 バケットの名前';
const COUNT_BUCKET_NAME='パージ回数を記録する S3 バケットの名前';
const COUNT_MAX=10;
const TARGET_FILE='.purge';
const pattern = new RegExp('^' + TARGET_FILE + '$');
exports.handler = async (event) => {
let dt = new Date();
let key = dt.toFormat("YYYY-MM-DD") + '.txt';
let count = 0;
await s3.getObject(
{
Bucket: COUNT_BUCKET_NAME,
Key: key,
}, (err, data) => {
if (! err) {
count = parseInt(data.Body.toString(),10);
if (isNaN(count)) {
count = 0;
}
}
}
).promise().catch(
function (error) {
count = 0;
}
);
console.log(count);
if ( count < COUNT_MAX ) {
console.log('NOT MAX');
for (let i = 0; i < event["Records"].length; i++) {
let item = event["Records"][i];
if (item["s3"]["bucket"]["name"] == ORIGIN_BUCKET_NAME ) {
if (item["s3"]["object"]["key"].match(pattern)) {
console.log('FILENAME PATTERN MATCHED');
let params = {
DistributionId: DISTRIBUTION_ID,
InvalidationBatch: {
Paths: {
Quantity: 1,
Items: ['/*']
},
CallerReference: dt.toFormat("YYYYMMDDHH24MISS")
}
};
await cloudfront.createInvalidation(params).promise();
console.log('INVALIDATION CREATED');
}
}
}
} else {
console.log('IS MAX');
return;
}
var params = {
Bucket: COUNT_BUCKET_NAME,
Key: key,
Body: String(count)
};
await s3.putObject(params).promise();
return;
};
パージ回数を記録するバケットには、「2021-08-06.txt」のように、日付ごとにファイルを作成し、内容としてパージ回数が記録していきます。月ごとにする場合は、"YYYY-MM-DD" の部分を "YYYY-MM" にしてください。合わせて COUNT_MAX も増やしたほうがいいかもしれません。
※ このコードでは日付が UTC となりますが、内容の簡略化のため、JST にする方法はここでは触れません
コードソースの編集が終わったら、[Deploy] ボタンを押してデプロイします。
このコード内では、日付の作成処理を簡易化するために date-utils を使用していますが、Lambda 標準では利用できません。続いてレイヤーの追加を行うことで date-utils を利用できるようにしていきます。
※ date-utils を使わずに動作させる場合は、dt.toFormat() 部分を任意のコードに置き換えてください
レイヤーの追加
ローカルで ZIP アーカイブを作成し、AWS にアップロードする流れになります。
下記のように、新しく作成した nodejs フォルダの中で date-utils をインストールしたあと、nodejs フォルダを ZIP アーカイブし、「nodejs.zip」を作成します。
※ npm コマンドがインストールされていない場合はインストールを行ってください
mkdir nodejs
cd nodejs
npm install date-utils
cd ../
zip -r nodejs.zip nodejsインストールコマンド実行後の nodejs ディレクトリ内は下記のようになっています。
AWS コンソールに戻り、[Lambda] > 左メニュー [その他のリソース] 内 [レイヤー] > [レイヤーの作成] と進みます。ここでは、レイヤーの名前を「NodeJS-Modules」とし、[.zip ファイルをアップロード] から作成した「nodejs.zip」をアップロード、[互換性のあるランタイム] では「Node.js 14.x」を選択しました。
レイヤーの追加が終わったら、作成中の関数のコードソース編集画面に戻り、同ページ下部の [レイヤー] 内 [レイヤーの追加] を選択します。
[レイヤーソース] では「カスタムレイヤー」を選択し、[カスタムレイヤー] で先ほど作成した「NodeJS-Modules」を、[バージョン] では「1」を選択し、[追加] ボタンを押します。
関数にレイヤーが追加されると、下記のような状態になります。これで date-utils が使えるようになりました。
アクセス権限の設定〜動作テスト
先日の記事 の「アクセス権限の設定」以降の手順を実施し、動作テストを行ってください。
なお、Lambda はデフォルトのタイムアウト設定が 3 秒ですが、CloudWatch Logs にタイムアウトが記録されるようであれば、タイムアウト設定を延ばしてみてください。この記事の作成時には 20 秒に設定していました。
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