在 CodePipeline 中的管道中调用 AWS Lambda 函数
AWS Lambda 是一项计算服务，可使您无需调配或管理服务器即可运行代码。您可以创建 Lambda 函数并将其作为操作添加到管道中。由于 Lambda 允许您编写函数来执行几乎任何任务，因此您可以自定义管道的工作方式。
重要
请勿记录 CodePipeline 发送到 Lambda 的 JSON 事件，因为这可能会导致用户凭证被记录在 CloudWatch Logs 中。CodePipeline 角色使用 JSON 事件，将 artifactCredentials 字段中的临时凭证传递给 Lambda。有关示例事件，请参阅JSON 事件示例。
以下是可在管道中使用 Lambda 函数的一些方法：
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使用 AWS CloudFormation 在管道的一个阶段按需创建资源，并在另一个阶段将其删除。
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使用将交换 CNAME 值的 Lambda 函数，在 AWS Elastic Beanstalk 中零停机时间部署应用程序版本。
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部署到 Amazon ECS Docker 实例。
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通过创建 AMI 快照在生成或部署之前备份资源。
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将与第三方产品的集成添加到您的管道中，例如将消息发布到 IRC 客户端。
注意
创建和运行 Lambda 函数可能会导致您的 AWS 账户产生费用。有关更多信息，请参阅定价
本主题假定您熟悉 AWS CodePipeline 和 AWS Lambda 并且知道如何创建管道、函数和 IAM 策略以及它们所依赖的角色。此主题向您演示如何：
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创建一个 Lambda 函数以测试网页是否已成功部署。
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配置 CodePipeline 和 Lambda 执行角色，以及将函数作为管道的一部分运行所需的权限。
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编辑管道，将 Lambda 函数作为一个操作添加到其中。
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通过手动发布更改来测试操作。
注意
在 CodePipeline 中使用跨区域 Lambda 调用操作时，应将使用 PutJobSuccessResult 和 PutJobFailureResult 的 Lambda 执行的状态发送到 Lambda 函数所在的 AWS 区域，而不是 CodePipeline 所在的区域。
本主题包含一些示例函数，用于展示在 CodePipeline 中使用 Lambda 函数的灵活性：
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创建基本 Lambda 函数以便与 CodePipeline 一起使用。
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在操作的详细信息链接中，将成功或失败结果返回到 CodePipeline。
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使用 AWS CloudFormation 模板的 Python 函数示例
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使用 JSON 编码的用户参数向函数 (
get_user_params) 传递多个配置值。 -
与项目存储桶 (
get_template) 中的 .zip 项目交互。 -
使用延续令牌监控长期异步过程 (
continue_job_later)。这将允许操作继续进行，使函数取得成功，即使已超过十五分钟的运行时（Lambda 中的限制）也不例外。
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每个示例函数都包含有关您必须添加到角色的权限的信息。有关 AWS Lambda 中的限制的更多信息，请参阅 AWS Lambda 开发者指南 中的限制。
重要
本主题中包含的示例代码、角色和策略仅作为示例，并按原样提供。
主题
步骤 1：创建管道
在此步骤中，您将创建一个管道，稍后您将向其中添加 Lambda 函数。这与您在CodePipeline 教程中创建的管道相同。如果该管道仍然配置用于您的账户，并且属于您计划创建 Lambda 函数的相同区域，则可以跳过此步骤。
创建管道
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按照 教程：创建一个简单的管道（S3 存储桶） 中的前三个步骤操作，创建一个 Amazon S3 桶、CodeDeploy 资源和一个两阶段管道。为您的实例类型选择 Amazon Linux 选项。您可以对管道使用任意名称，但此主题中的步骤使用的是 MyLambdaTestPipeline。
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在管道的状态页上，在 CodeDeploy 操作中选择详细信息。在部署组的部署详细信息页中，从列表中选择一个实例 ID。
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在 Amazon EC2 控制台上，在实例的详细信息选项卡中，复制公有 IPv4 地址中的 IP 地址（例如，
192.0.2.4）。您应将此地址用作 AWS Lambda 中的函数的目标。
注意
CodePipeline 的默认服务角色策略包含调用函数所需的 Lambda 权限。但是，如果您修改了该默认服务角色或选择了另一个角色，请确保该角色的策略允许 lambda:InvokeFunction 和 lambda:ListFunctions 权限。否则，包含 Lambda 操作的管道将会失败。
第 2 步：创建 Lambda 函数
在此步骤中，您将创建一个 Lambda 函数，该函数会发出 HTTP 请求，并检查网页上的一行文本。作为此步骤的一部分，您还必须创建 IAM 策略和 IAM 执行角色。有关更多信息，请参阅 AWS Lambda 开发者指南 中的权限模型。
创建执行角色
登录 AWS Management Console，单击 https://console.aws.amazon.com/iam/
打开 IAM 控制台。 -
选择 Policies，然后选择 Create Policy。选择 JSON 选项卡，然后将以下策略粘贴到字段中。
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "logs:*" ], "Effect": "Allow", "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*" }, { "Action": [ "codepipeline:PutJobSuccessResult", "codepipeline:PutJobFailureResult" ], "Effect": "Allow", "Resource": "*" } ] } -
选择查看策略。
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在 Review policy (查看策略) 页面上，在 Name (名称) 中，键入策略的名称（例如，
CodePipelineLambdaExecPolicy）。在 Description (描述) 中，输入Enables Lambda to execute code。选择创建策略。
注意
这些是 Lambda 函数与 CodePipeline 和 Amazon CloudWatch 进行交互时所需的最低权限。如果要扩展此策略，以便允许使用与其他 AWS 资源交互的函数，则您应修改此策略，允许执行这些 Lambda 函数所请求的操作。
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在策略控制面板页上，选择 Roles (角色)，然后选择 Create role (创建角色)。
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在创建角色页面上，选择 AWS 服务。选择 Lambda，然后选择 Next: Permissions (下一步: 权限)。
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在附加权限策略页面上，选中 CodePipelineLambdaExecPolicy 旁边的复选框，然后选择下一步: 标签。选择 下一步: 审核。
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在 Review (审核) 页面上的 Role name (角色名称) 中，输入名称，然后选择 Create role (创建角色)。
创建示例 Lambda 函数以便与 CodePipeline 一起使用
登录到 AWS Management Console，然后通过以下网址打开 AWS Lambda 控制台：https://console.aws.amazon.com/lambda/
。 -
在 Functions (LAM 函数) 页面上，选择 Create function (创建函数)。
注意
如果您看到欢迎页面而不是 Lambda 页面，请选择立即开始使用。
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在创建函数页面上，选择从头开始创作。在函数名称中，输入 Lambda 函数的名称（例如
MyLambdaFunctionForAWSCodePipeline）。在运行时中，选择 Node.js 20.x。 -
在 Role (角色) 下，选择 Choose an existing role (选择现有角色)。在 Existing role (现有角色) 中，选择角色，然后选择 Create function (创建函数)。
此时将打开供您创建函数的详细信息页面。
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在 Function code (函数代码) 框中，复制贴以下代码：
注意
CodePipeline.job 密钥下的事件对象包含 job details。有关 CodePipeline 返回到 Lambda 的 JSON 事件的完整示例，请参阅 JSON 事件示例。
import { CodePipelineClient, PutJobSuccessResultCommand, PutJobFailureResultCommand } from "@aws-sdk/client-codepipeline"; import http from 'http'; import assert from 'assert'; export const handler = (event, context) => { const codepipeline = new CodePipelineClient(); // Retrieve the Job ID from the Lambda action const jobId = event["CodePipeline.job"].id; // Retrieve the value of UserParameters from the Lambda action configuration in CodePipeline, in this case a URL which will be // health checked by this function. const url = event["CodePipeline.job"].data.actionConfiguration.configuration.UserParameters; // Notify CodePipeline of a successful job const putJobSuccess = async function(message) { const command = new PutJobSuccessResultCommand({ jobId: jobId }); try { await codepipeline.send(command); context.succeed(message); } catch (err) { context.fail(err); } }; // Notify CodePipeline of a failed job const putJobFailure = async function(message) { const command = new PutJobFailureResultCommand({ jobId: jobId, failureDetails: { message: JSON.stringify(message), type: 'JobFailed', externalExecutionId: context.awsRequestId } }); await codepipeline.send(command); context.fail(message); }; // Validate the URL passed in UserParameters if(!url || url.indexOf('http://') === -1) { putJobFailure('The UserParameters field must contain a valid URL address to test, including http:// or https://'); return; } // Helper function to make a HTTP GET request to the page. // The helper will test the response and succeed or fail the job accordingly const getPage = function(url, callback) { var pageObject = { body: '', statusCode: 0, contains: function(search) { return this.body.indexOf(search) > -1; } }; http.get(url, function(response) { pageObject.body = ''; pageObject.statusCode = response.statusCode; response.on('data', function (chunk) { pageObject.body += chunk; }); response.on('end', function () { callback(pageObject); }); response.resume(); }).on('error', function(error) { // Fail the job if our request failed putJobFailure(error); }); }; getPage(url, function(returnedPage) { try { // Check if the HTTP response has a 200 status assert(returnedPage.statusCode === 200); // Check if the page contains the text "Congratulations" // You can change this to check for different text, or add other tests as required assert(returnedPage.contains('Congratulations')); // Succeed the job putJobSuccess("Tests passed."); } catch (ex) { // If any of the assertions failed then fail the job putJobFailure(ex); } }); }; -
保留 Handler (处理程序) 和 Role (角色) 的默认值
CodePipelineLambdaExecRole。 -
在 Basic settings (基本设置) 中，对于 Timeout (超时)，输入
20秒。 -
选择保存。
步骤 3：在 CodePipeline 控制台中向管道添加 Lambda 函数
在此步骤中，您将在管道中添加一个新阶段，然后向该阶段添加调用您的函数的 Lambda 操作。
添加阶段
通过以下网址登录AWS Management Console并打开 CodePipeline 控制台：http://console.aws.amazon.com/codesuite/codepipeline/home
。 -
在 Welcome (欢迎使用) 页面上，选择您创建的管道。
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在管道视图页中，选择 Edit。
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在编辑页面上，选择 + 添加阶段，以便在 CodeDeploy 部署阶段之后添加一个阶段。输入阶段的名称（例如，
LambdaStage），然后选择 Add stage (添加阶段)。注意
您还可以选择将您的 Lambda 操作添加到现有阶段。出于演示目的，我们将 Lambda 函数作为阶段中的唯一操作进行添加，以便您可以轻松地在构件通过管道时查看该操作的进度。
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选择 + 添加操作组。在编辑操作的操作名称中，键入 Lambda 操作的名称（例如，
MyLambdaAction）。在 Provider (提供方) 中，选择 AWS Lambda。在函数名称中，选择或输入 Lambda 函数的名称（例如，MyLambdaFunctionForAWSCodePipeline）。在用户参数中，指定前面复制的 Amazon EC2 实例的 IP 地址（例如，http://），然后选择完成。192.0.2.4注意
本主题使用 IP 地址，但在真实场景中，您可以提供您注册的网站名称（例如，
http://）。有关 AWS Lambda 中事件数据和处理程序的更多信息，请参阅 AWS Lambda 开发者指南 中的编程模型。www.example.com -
在 Edit action (编辑操作) 页面上，选择 Save (保存)。
步骤 4：使用 Lambda 函数测试管道
要测试函数，请通过管道发布最近的更改。
使用控制台，通过管道运行最新版本的项目
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在管道详细信息页中，选择发布更改。这会通过管道运行在源操作中指定的每个源位置中提供的最新修订。
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Lambda 操作完成后，选择详细信息链接，以查看 Amazon CloudWatch 中的函数日志流，包括事件的计费持续时间。如果函数失败，CloudWatch 日志将提供有关原因的信息。
步骤 5：后续步骤
既然已成功创建 Lambda 函数并将其作为操作添加到管道中，接下来您便可以尝试以下操作：
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向阶段中添加更多 Lambda 操作以检查其他网页。
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修改 Lambda 函数以检查其他文本字符串。
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探究 Lambda 函数并创建您自己的 Lambda 函数，然后将其添加到管道中。
试验完 Lambda 函数后，请考虑将其从管道中移除，并从 AWS Lambda 中删除，然后从 IAM 中删除角色，以避免可能产生的费用。有关更多信息，请参阅在 CodePipeline 中编辑管道、在 CodePipeline 中删除管道和删除角色或实例配置文件。
JSON 事件示例
以下示例显示了 CodePipeline 发送给 Lambda 的示例 JSON 事件。此事件的结构类似于对 GetJobDetails API 的响应，但没有 actionTypeId 和 pipelineContext 数据类型。JSON 事件和对 GetJobDetails API 的响应中都包含两个操作配置详细信息 FunctionName 和 UserParameters。红色斜体文字 中的值是示例或解释，而不是实际值。
{ "CodePipeline.job": { "id": "11111111-abcd-1111-abcd-111111abcdef", "accountId": "111111111111", "data": { "actionConfiguration": { "configuration": { "FunctionName": "MyLambdaFunctionForAWSCodePipeline", "UserParameters": "some-input-such-as-a-URL" } }, "inputArtifacts": [ { "location": { "s3Location": { "bucketName": "the name of the bucket configured as the pipeline artifact store in Amazon S3, for example codepipeline-us-east-2-1234567890", "objectKey": "the name of the application, for example CodePipelineDemoApplication.zip" }, "type": "S3" }, "revision": null, "name": "ArtifactName" } ], "outputArtifacts": [], "artifactCredentials": { "secretAccessKey": "wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY", "sessionToken": "MIICiTCCAfICCQD6m7oRw0uXOjANBgkqhkiG9w 0BAQUFADCBiDELMAkGA1UEBhMCVVMxCzAJBgNVBAgTAldBMRAwDgYDVQQHEwdTZ WF0dGxlMQ8wDQYDVQQKEwZBbWF6b24xFDASBgNVBAsTC0lBTSBDb25zb2xlMRIw EAYDVQQDEwlUZXN0Q2lsYWMxHzAdBgkqhkiG9w0BCQEWEG5vb25lQGFtYXpvbi5 jb20wHhcNMTEwNDI1MjA0NTIxWhcNMTIwNDI0MjA0NTIxWjCBiDELMAkGA1UEBh MCVVMxCzAJBgNVBAgTAldBMRAwDgYDVQQHEwdTZWF0dGxlMQ8wDQYDVQQKEwZBb WF6b24xFDASBgNVBAsTC0lBTSBDb25zb2xlMRIwEAYDVQQDEwlUZXN0Q2lsYWMx HzAdBgkqhkiG9w0BCQEWEG5vb25lQGFtYXpvbi5jb20wgZ8wDQYJKoZIhvcNAQE BBQADgY0AMIGJAoGBAMaK0dn+a4GmWIWJ21uUSfwfEvySWtC2XADZ4nB+BLYgVI k60CpiwsZ3G93vUEIO3IyNoH/f0wYK8m9TrDHudUZg3qX4waLG5M43q7Wgc/MbQ ITxOUSQv7c7ugFFDzQGBzZswY6786m86gpEIbb3OhjZnzcvQAaRHhdlQWIMm2nr AgMBAAEwDQYJKoZIhvcNAQEFBQADgYEAtCu4nUhVVxYUntneD9+h8Mg9q6q+auN KyExzyLwaxlAoo7TJHidbtS4J5iNmZgXL0FkbFFBjvSfpJIlJ00zbhNYS5f6Guo EDmFJl0ZxBHjJnyp378OD8uTs7fLvjx79LjSTbNYiytVbZPQUQ5Yaxu2jXnimvw 3rrszlaEXAMPLE=", "accessKeyId": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }, "continuationToken": "A continuation token if continuing job", "encryptionKey": { "id": "arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab", "type": "KMS" } } } }
其他示例函数
以下示例 Lambda 函数演示了您可以在 CodePipeline 中用于您的管道的其他功能。要使用这些函数，您可能必须修改 Lambda 执行角色的策略，如每个示例的介绍中所述。
使用 AWS CloudFormation 模板的 Python 函数示例
以下示例显示了基于提供的 AWS CloudFormation 模板创建或更新堆栈的函数。此模板将创建一个 Amazon S3 桶。它只用于演示用途，以将成本降至最低。理想情况下，您应该在向存储桶上传任何内容之前删除堆栈。如果您将文件上传到存储桶，那么在删除堆栈时将无法删除存储桶。您必须手动删除存储桶中的所有内容，然后才能删除存储桶本身。
该 Python 示例假设您有一个使用 Amazon S3 桶作为源操作的管道，或者您有权访问可与管道一起使用的版本控制型 Amazon S3 桶。您创建 AWS CloudFormation 模板，压缩它，并将其作为 .zip 文件上传到该存储桶。然后，您必须向管道中添加一个源操作，以从存储桶中检索此 .zip 文件。
注意
当 Amazon S3 是您的管道的源提供程序时，您可以将一个或多个源文件压缩到单个 .zip 文件中，然后将 .zip 文件上传到源桶。您也可以上传单个解压缩的文件；但是，需要 .zip 文件的下游操作将失败。
此示例演示：
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使用 JSON 编码的用户参数向函数 (
get_user_params) 传递多个配置值。 -
与项目存储桶 (
get_template) 中的 .zip 项目交互。 -
使用延续令牌监控长期异步过程 (
continue_job_later)。这将允许操作继续进行，使函数取得成功，即使已超过十五分钟的运行时（Lambda 中的限制）也不例外。
要使用此示例 Lambda 函数，Lambda 执行角色的策略在 AWS CloudFormation、Amazon S3 和 CodePipeline 中必须具有 Allow 权限，如此示例策略中所示：
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "logs:*" ], "Effect": "Allow", "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*" }, { "Action": [ "codepipeline:PutJobSuccessResult", "codepipeline:PutJobFailureResult" ], "Effect": "Allow", "Resource": "*" }, { "Action": [ "cloudformation:DescribeStacks", "cloudformation:CreateStack", "cloudformation:UpdateStack" ], "Effect": "Allow", "Resource": "*" }, { "Action": [ "s3:*" ], "Effect": "Allow", "Resource": "*" } ] }
要创建 AWS CloudFormation 模板，请打开任何纯文本编辑器，然后复制并粘贴以下代码：
{ "AWSTemplateFormatVersion" : "2010-09-09", "Description" : "CloudFormation template which creates an S3 bucket", "Resources" : { "MySampleBucket" : { "Type" : "AWS::S3::Bucket", "Properties" : { } } }, "Outputs" : { "BucketName" : { "Value" : { "Ref" : "MySampleBucket" }, "Description" : "The name of the S3 bucket" } } }
使用名称 template.json 将此内容保存为名为 template-package 目录中的一个 JSON 文件。创建此目录和文件的压缩 (.zip) 文件并命名为 template-package.zip，然后将压缩文件上传到受版本控制的 Amazon S3 桶。如果您已经为管道配置了存储桶，则可以使用该存储桶。接下来，编辑您的管道以添加检索 .zip 文件的源操作。将此操作的输出命名为 MyTemplate。有关更多信息，请参阅 在 CodePipeline 中编辑管道。
注意
示例 Lambda 函数期望使用这些文件名和压缩结构。但是，您可以使用您自己的 AWS CloudFormation 模板替换此示例。如果您使用自己的模板，请确保修改 Lambda 执行角色的策略，以允许使用您的 AWS CloudFormation 模板所需的任何额外功能。
添加以下代码以作为 Lambda 中的函数
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打开 Lambda 控制台，选择创建函数。
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在创建函数页面上，选择从头开始创作。在函数名称中，为您的 Lambda 函数输入一个名称。
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在 Runtime (运行时) 中，选择 Python 2.7。
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在选择或创建执行角色下，选择使用现有角色。在 Existing role (现有角色) 中，选择角色，然后选择 Create function (创建函数)。
此时将打开供您创建函数的详细信息页面。
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在 Function code (函数代码) 框中，复制贴以下代码：
from __future__ import print_function from boto3.session import Session import json import urllib import boto3 import zipfile import tempfile import botocore import traceback print('Loading function') cf = boto3.client('cloudformation') code_pipeline = boto3.client('codepipeline') def find_artifact(artifacts, name): """Finds the artifact 'name' among the 'artifacts' Args: artifacts: The list of artifacts available to the function name: The artifact we wish to use Returns: The artifact dictionary found Raises: Exception: If no matching artifact is found """ for artifact in artifacts: if artifact['name'] == name: return artifact raise Exception('Input artifact named "{0}" not found in event'.format(name)) def get_template(s3, artifact, file_in_zip): """Gets the template artifact Downloads the artifact from the S3 artifact store to a temporary file then extracts the zip and returns the file containing the CloudFormation template. Args: artifact: The artifact to download file_in_zip: The path to the file within the zip containing the template Returns: The CloudFormation template as a string Raises: Exception: Any exception thrown while downloading the artifact or unzipping it """ tmp_file = tempfile.NamedTemporaryFile() bucket = artifact['location']['s3Location']['bucketName'] key = artifact['location']['s3Location']['objectKey'] with tempfile.NamedTemporaryFile() as tmp_file: s3.download_file(bucket, key, tmp_file.name) with zipfile.ZipFile(tmp_file.name, 'r') as zip: return zip.read(file_in_zip) def update_stack(stack, template): """Start a CloudFormation stack update Args: stack: The stack to update template: The template to apply Returns: True if an update was started, false if there were no changes to the template since the last update. Raises: Exception: Any exception besides "No updates are to be performed." """ try: cf.update_stack(StackName=stack, TemplateBody=template) return True except botocore.exceptions.ClientError as e: if e.response['Error']['Message'] == 'No updates are to be performed.': return False else: raise Exception('Error updating CloudFormation stack "{0}"'.format(stack), e) def stack_exists(stack): """Check if a stack exists or not Args: stack: The stack to check Returns: True or False depending on whether the stack exists Raises: Any exceptions raised .describe_stacks() besides that the stack doesn't exist. """ try: cf.describe_stacks(StackName=stack) return True except botocore.exceptions.ClientError as e: if "does not exist" in e.response['Error']['Message']: return False else: raise e def create_stack(stack, template): """Starts a new CloudFormation stack creation Args: stack: The stack to be created template: The template for the stack to be created with Throws: Exception: Any exception thrown by .create_stack() """ cf.create_stack(StackName=stack, TemplateBody=template) def get_stack_status(stack): """Get the status of an existing CloudFormation stack Args: stack: The name of the stack to check Returns: The CloudFormation status string of the stack such as CREATE_COMPLETE Raises: Exception: Any exception thrown by .describe_stacks() """ stack_description = cf.describe_stacks(StackName=stack) return stack_description['Stacks'][0]['StackStatus'] def put_job_success(job, message): """Notify CodePipeline of a successful job Args: job: The CodePipeline job ID message: A message to be logged relating to the job status Raises: Exception: Any exception thrown by .put_job_success_result() """ print('Putting job success') print(message) code_pipeline.put_job_success_result(jobId=job) def put_job_failure(job, message): """Notify CodePipeline of a failed job Args: job: The CodePipeline job ID message: A message to be logged relating to the job status Raises: Exception: Any exception thrown by .put_job_failure_result() """ print('Putting job failure') print(message) code_pipeline.put_job_failure_result(jobId=job, failureDetails={'message': message, 'type': 'JobFailed'}) def continue_job_later(job, message): """Notify CodePipeline of a continuing job This will cause CodePipeline to invoke the function again with the supplied continuation token. Args: job: The JobID message: A message to be logged relating to the job status continuation_token: The continuation token Raises: Exception: Any exception thrown by .put_job_success_result() """ # Use the continuation token to keep track of any job execution state # This data will be available when a new job is scheduled to continue the current execution continuation_token = json.dumps({'previous_job_id': job}) print('Putting job continuation') print(message) code_pipeline.put_job_success_result(jobId=job, continuationToken=continuation_token) def start_update_or_create(job_id, stack, template): """Starts the stack update or create process If the stack exists then update, otherwise create. Args: job_id: The ID of the CodePipeline job stack: The stack to create or update template: The template to create/update the stack with """ if stack_exists(stack): status = get_stack_status(stack) if status not in ['CREATE_COMPLETE', 'ROLLBACK_COMPLETE', 'UPDATE_COMPLETE']: # If the CloudFormation stack is not in a state where # it can be updated again then fail the job right away. put_job_failure(job_id, 'Stack cannot be updated when status is: ' + status) return were_updates = update_stack(stack, template) if were_updates: # If there were updates then continue the job so it can monitor # the progress of the update. continue_job_later(job_id, 'Stack update started') else: # If there were no updates then succeed the job immediately put_job_success(job_id, 'There were no stack updates') else: # If the stack doesn't already exist then create it instead # of updating it. create_stack(stack, template) # Continue the job so the pipeline will wait for the CloudFormation # stack to be created. continue_job_later(job_id, 'Stack create started') def check_stack_update_status(job_id, stack): """Monitor an already-running CloudFormation update/create Succeeds, fails or continues the job depending on the stack status. Args: job_id: The CodePipeline job ID stack: The stack to monitor """ status = get_stack_status(stack) if status in ['UPDATE_COMPLETE', 'CREATE_COMPLETE']: # If the update/create finished successfully then # succeed the job and don't continue. put_job_success(job_id, 'Stack update complete') elif status in ['UPDATE_IN_PROGRESS', 'UPDATE_ROLLBACK_IN_PROGRESS', 'UPDATE_ROLLBACK_COMPLETE_CLEANUP_IN_PROGRESS', 'CREATE_IN_PROGRESS', 'ROLLBACK_IN_PROGRESS', 'UPDATE_COMPLETE_CLEANUP_IN_PROGRESS']: # If the job isn't finished yet then continue it continue_job_later(job_id, 'Stack update still in progress') else: # If the Stack is a state which isn't "in progress" or "complete" # then the stack update/create has failed so end the job with # a failed result. put_job_failure(job_id, 'Update failed: ' + status) def get_user_params(job_data): """Decodes the JSON user parameters and validates the required properties. Args: job_data: The job data structure containing the UserParameters string which should be a valid JSON structure Returns: The JSON parameters decoded as a dictionary. Raises: Exception: The JSON can't be decoded or a property is missing. """ try: # Get the user parameters which contain the stack, artifact and file settings user_parameters = job_data['actionConfiguration']['configuration']['UserParameters'] decoded_parameters = json.loads(user_parameters) except Exception as e: # We're expecting the user parameters to be encoded as JSON # so we can pass multiple values. If the JSON can't be decoded # then fail the job with a helpful message. raise Exception('UserParameters could not be decoded as JSON') if 'stack' not in decoded_parameters: # Validate that the stack is provided, otherwise fail the job # with a helpful message. raise Exception('Your UserParameters JSON must include the stack name') if 'artifact' not in decoded_parameters: # Validate that the artifact name is provided, otherwise fail the job # with a helpful message. raise Exception('Your UserParameters JSON must include the artifact name') if 'file' not in decoded_parameters: # Validate that the template file is provided, otherwise fail the job # with a helpful message. raise Exception('Your UserParameters JSON must include the template file name') return decoded_parameters def setup_s3_client(job_data): """Creates an S3 client Uses the credentials passed in the event by CodePipeline. These credentials can be used to access the artifact bucket. Args: job_data: The job data structure Returns: An S3 client with the appropriate credentials """ key_id = job_data['artifactCredentials']['accessKeyId'] key_secret = job_data['artifactCredentials']['secretAccessKey'] session_token = job_data['artifactCredentials']['sessionToken'] session = Session(aws_access_key_id=key_id, aws_secret_access_key=key_secret, aws_session_token=session_token) return session.client('s3', config=botocore.client.Config(signature_version='s3v4')) def lambda_handler(event, context): """The Lambda function handler If a continuing job then checks the CloudFormation stack status and updates the job accordingly. If a new job then kick of an update or creation of the target CloudFormation stack. Args: event: The event passed by Lambda context: The context passed by Lambda """ try: # Extract the Job ID job_id = event['CodePipeline.job']['id'] # Extract the Job Data job_data = event['CodePipeline.job']['data'] # Extract the params params = get_user_params(job_data) # Get the list of artifacts passed to the function artifacts = job_data['inputArtifacts'] stack = params['stack'] artifact = params['artifact'] template_file = params['file'] if 'continuationToken' in job_data: # If we're continuing then the create/update has already been triggered # we just need to check if it has finished. check_stack_update_status(job_id, stack) else: # Get the artifact details artifact_data = find_artifact(artifacts, artifact) # Get S3 client to access artifact with s3 = setup_s3_client(job_data) # Get the JSON template file out of the artifact template = get_template(s3, artifact_data, template_file) # Kick off a stack update or create start_update_or_create(job_id, stack, template) except Exception as e: # If any other exceptions which we didn't expect are raised # then fail the job and log the exception message. print('Function failed due to exception.') print(e) traceback.print_exc() put_job_failure(job_id, 'Function exception: ' + str(e)) print('Function complete.') return "Complete." -
将处理程序保留为默认值，将角色保留为您之前选择或创建的名称
CodePipelineLambdaExecRole。 -
在 Basic settings (基本设置) 中，对于 Timeout (超时)，将默认值 3 秒替换为
20秒。 -
选择保存。
-
在 CodePipeline 控制台中，编辑管道以添加函数，将其作为管道中一个阶段的操作。对要更改的管道选择编辑，然后选择添加操作组。在编辑操作页面的操作名称中，为您的操作输入一个名称。在操作提供程序中，选择 Lambda。
在输入构件中，选择
MyTemplate。在 UserParameters 中，您必须提供具有三个参数的 JSON 字符串：-
堆栈名称
-
AWS CloudFormation 模板名称和文件的路径
-
输入构件
使用大括号 ({})，并使用逗号分隔各个参数。例如，要创建名为
MyTestStack的堆栈，对于输入构件为MyTemplate的管道，在 UserParameters 中，输入：{"stack":"MyTestStack","file":"template-package/template.json","artifact":"MyTemplate"}。注意
即使您在 UserParameters 中指定了输入项目，您也必须在 Input artifacts 中为操作指定此输入项目。
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保存您对管道所做的更改，然后手动发布更改，以便测试操作和 Lambda 函数。
