AWS Lambda + EventBridge 事件驅動架構實戰教學

引言：為什麼事件驅動是現代架構的趨勢

你的系統是這樣運作的嗎？

服務 A 直接呼叫服務 B，服務 B 再呼叫服務 C。

一個服務掛了，整條鏈都掛了。

這就是傳統「同步呼叫」架構的問題。服務之間耦合太緊，牽一髮動全身。

事件驅動架構（Event-Driven Architecture）完全不同。

服務之間不直接呼叫，而是透過「事件」溝通。發生了什麼事？誰有興趣就去處理。服務之間鬆耦合，可以獨立擴展、獨立部署。

這篇文章會帶你用 Lambda + EventBridge 建立事件驅動系統。

如果你還不熟悉 Lambda 的基本概念，建議先閱讀 AWS Lambda 完整指南。

事件驅動架構概念

在開始實作前，先理解核心概念。

什麼是事件驅動

事件驅動架構的核心是「事件」。

事件（Event） 是一個已經發生的事實。例如：

• 用戶註冊了
• 訂單成立了
• 檔案上傳了
• 時間到了

當事件發生時，有興趣的服務會被通知並處理。

這與傳統的「命令式」呼叫不同：

• 命令式：「嘿，服務 B，幫我處理這筆訂單」
• 事件式：「有一筆訂單成立了」（誰想處理誰來）

與傳統架構的差異

特性	傳統同步架構	事件驅動架構
服務耦合	緊耦合（直接呼叫）	鬆耦合（透過事件）
失敗影響	連鎖失敗	隔離失敗
擴展性	需同步擴展	可獨立擴展
回應時間	同步等待	非同步處理
新增功能	需修改呼叫方	只需訂閱事件

優點與適用場景

優點：

• 高可用性：單一服務故障不影響整體
• 易擴展：各服務獨立擴展
• 靈活性：新增功能只需訂閱事件
• 成本效益：按事件量付費

適用場景：

• 微服務架構的服務間通訊
• 資料處理 pipeline（ETL）
• 非同步任務處理
• 定時排程任務
• 跨系統整合

不適用場景：

• 需要即時回應的同步操作
• 強一致性要求的交易處理
• 簡單的單體應用

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AWS EventBridge 介紹

EventBridge 是 AWS 的 Serverless 事件匯流排服務。

它是事件驅動架構的核心元件。

Event Bus 概念

Event Bus 是事件的「集中站」。

所有事件都發送到 Event Bus，再根據規則路由到目標。

AWS 提供三種 Event Bus：

• default：AWS 服務的預設事件（EC2 狀態變更、S3 事件等）
• custom：自訂 Event Bus，用於應用程式事件
• partner：第三方 SaaS 服務的事件

事件規則（Rules）

Rule 定義「什麼事件」要路由到「哪個目標」。

一個 Rule 包含：

• Event Pattern：過濾條件（符合才處理）
• Target：目標服務（Lambda、SQS、SNS 等）

例如：「當 S3 有新檔案上傳時，觸發 Lambda 處理」

事件模式（Patterns）

Event Pattern 用 JSON 格式定義過濾條件。

{
  "source": ["aws.s3"],
  "detail-type": ["Object Created"],
  "detail": {
    "bucket": {
      "name": ["my-bucket"]
    }
  }
}

這個 Pattern 只匹配來自 my-bucket 的物件建立事件。

Pattern 支援多種匹配方式：

• 精確匹配："status": ["completed"]
• 前綴匹配："prefix": "order-"
• 數值範圍："numeric": [">", 100]
• 存在檢查："exists": true

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Lambda 事件觸發方式

Lambda 支援多種事件觸發方式。理解差異很重要。

同步呼叫 vs 非同步呼叫

同步呼叫（Synchronous）：

• 呼叫方等待 Lambda 執行完成
• 適合需要即時回應的場景
• 例如：API Gateway 觸發

非同步呼叫（Asynchronous）：

• 呼叫方立即返回，不等待執行結果
• Lambda 會自動重試失敗（最多 2 次）
• 適合背景處理、批次任務
• 例如：S3、EventBridge、SNS 觸發

Event Source Mapping 詳解

Event Source Mapping 是一種特殊的觸發方式。

Lambda 服務會主動從資料來源拉取（poll）事件，而不是被動接收。

支援的來源：

• SQS：訊息佇列
• DynamoDB Streams：資料變更事件
• Kinesis Data Streams：串流資料
• Amazon MQ：訊息代理
• Kafka：分散式串流平台

這種方式的特點：

• Lambda 批次處理多筆事件
• 自動管理 polling 和擴展
• 支援並行處理

Batch Size 與 Batch Window 設定

Event Source Mapping 的兩個關鍵參數：

Batch Size：一次處理幾筆事件

• SQS：1-10,000
• DynamoDB/Kinesis：1-10,000
• 預設：10

Batch Window：最多等待幾秒收集事件

• 範圍：0-300 秒
• 預設：0（有事件就立即處理）

選擇建議：

• 低延遲需求：小 Batch Size + Batch Window = 0
• 高吞吐需求：大 Batch Size + 適當 Batch Window
• 成本優化：大 Batch Size（減少呼叫次數）

想了解 Batch Size 對費用的影響，請參考 AWS Lambda 費用計算完整指南。

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不確定該用同步還是非同步？預約架構諮詢，讓專家幫你選擇。

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實作教學

來看三個常見的使用情境。

情境一：定時排程任務（Cron）

每天凌晨 3 點執行資料備份。

步驟 1：建立 Lambda 函數

import json
from datetime import datetime

def lambda_handler(event, context):
    print(f"Backup started at {datetime.now()}")

    # 執行備份邏輯
    backup_result = perform_backup()

    print(f"Backup completed: {backup_result}")

    return {
        "status": "success",
        "timestamp": str(datetime.now())
    }

def perform_backup():
    # 實際備份邏輯
    return "backup_2024_01_15.tar.gz"

步驟 2：建立 EventBridge 排程規則

前往 EventBridge → 規則 → 建立規則：

• 名稱：daily-backup-rule
• 事件匯流排：default
• 規則類型：排程
• 排程表達式：cron(0 3 * * ? *)（每天 UTC 03:00）
• 目標：選擇你的 Lambda 函數

Cron 表達式說明：

cron(分 時 日 月 星期 年)
cron(0 3 * * ? *)  = 每天 03:00
cron(0 */2 * * ? *)  = 每 2 小時
cron(0 9 ? * MON *)  = 每週一 09:00

情境二：S3 → EventBridge → Lambda

檔案上傳到 S3 時自動處理。

步驟 1：啟用 S3 EventBridge 通知

1. 前往 S3 bucket 設定
2. 屬性 → 事件通知
3. 啟用「Amazon EventBridge」

步驟 2：建立 EventBridge 規則

Event Pattern：

{
  "source": ["aws.s3"],
  "detail-type": ["Object Created"],
  "detail": {
    "bucket": {
      "name": ["my-upload-bucket"]
    },
    "object": {
      "key": [{
        "prefix": "uploads/"
      }]
    }
  }
}

步驟 3：Lambda 處理函數

import json
import boto3

s3 = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    # 從 EventBridge 事件取得 S3 資訊
    detail = event['detail']
    bucket = detail['bucket']['name']
    key = detail['object']['key']

    print(f"Processing file: s3://{bucket}/{key}")

    # 讀取檔案
    response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    content = response['Body'].read()

    # 處理檔案（例如：轉換格式、分析內容）
    result = process_file(content)

    return {"status": "processed", "file": key}

情境三：自訂事件（PutEvents）

應用程式發送自訂事件。

發送事件（Python SDK）：

import boto3
import json

eventbridge = boto3.client('events')

def send_order_created_event(order):
    response = eventbridge.put_events(
        Entries=[
            {
                'Source': 'myapp.orders',
                'DetailType': 'Order Created',
                'Detail': json.dumps({
                    'orderId': order['id'],
                    'customerId': order['customer_id'],
                    'amount': order['amount'],
                    'items': order['items']
                }),
                'EventBusName': 'my-custom-bus'
            }
        ]
    )
    return response

訂閱事件（EventBridge Rule）：

{
  "source": ["myapp.orders"],
  "detail-type": ["Order Created"],
  "detail": {
    "amount": [{
      "numeric": [">=", 1000]
    }]
  }
}

這個規則只處理金額 >= 1000 的訂單。

如果你想用 Infrastructure as Code 管理這些設定，請參考 Terraform 部署 AWS Lambda 完整教學。

Event Source Mapping 進階

Event Source Mapping 適合處理串流型資料。

SQS 整合（標準 vs FIFO）

標準佇列：

• 高吞吐量（每秒數十萬訊息）
• 至少一次傳遞（可能重複）
• 適合容忍重複的場景

FIFO 佇列：

• 嚴格順序保證
• 精確一次傳遞
• 適合順序敏感的場景

Lambda 設定：

# SQS 觸發的 Lambda Handler
def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        body = json.loads(record['body'])
        message_id = record['messageId']

        try:
            process_message(body)
        except Exception as e:
            # 處理失敗，訊息會回到佇列重試
            print(f"Error processing {message_id}: {e}")
            raise

    return {"processed": len(event['Records'])}

DynamoDB Streams

監聽 DynamoDB 資料變更事件。

啟用 Streams：

1. 前往 DynamoDB 表格設定
2. 匯出和串流 → DynamoDB Streams
3. 選擇檢視類型（NEW_IMAGE、OLD_IMAGE、BOTH、KEYS_ONLY）

Lambda 處理：

def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        event_name = record['eventName']  # INSERT, MODIFY, REMOVE

        if event_name == 'INSERT':
            new_item = record['dynamodb']['NewImage']
            handle_new_item(new_item)

        elif event_name == 'MODIFY':
            old_item = record['dynamodb']['OldImage']
            new_item = record['dynamodb']['NewImage']
            handle_update(old_item, new_item)

        elif event_name == 'REMOVE':
            old_item = record['dynamodb']['OldImage']
            handle_delete(old_item)

    return {"processed": len(event['Records'])}

Kinesis Data Streams

處理即時串流資料。

特點：

• 高吞吐量（每 shard 每秒 1MB/1000 records）
• 資料保留 24 小時（可延長至 7 天）
• 支援多個消費者

Lambda 設定考量：

• Batch Size：根據處理能力調整
• Parallelization Factor：每個 shard 的並行處理數
• Starting Position：LATEST 或 TRIM_HORIZON

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事件驅動架構設計很複雜？ SQS、Kinesis、DynamoDB Streams 各有適用場景。

預約架構諮詢，讓我們幫你設計最佳事件流。

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非同步處理與錯誤處理

事件驅動系統的錯誤處理與同步系統不同。

Lambda Destinations

Lambda Destinations 讓你指定成功/失敗時的處理目標。

設定方式：

1. 前往 Lambda 函數設定
2. 非同步呼叫 → 目的地
3. 成功時：SQS、SNS、EventBridge、另一個 Lambda
4. 失敗時：SQS、SNS、EventBridge、另一個 Lambda

適用場景：

• 成功時通知下游服務
• 失敗時發送告警或存入 DLQ

DLQ（Dead Letter Queue）

處理失敗的事件需要有個去處。

DLQ 會捕捉所有重試失敗的事件，讓你可以：

• 分析失敗原因
• 手動重新處理
• 發送告警通知

設定 DLQ：

# 使用 SAM/CloudFormation
Resources:
  MyFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      DeadLetterQueue:
        Type: SQS
        TargetArn: !GetAtt DeadLetterQueue.Arn

  DeadLetterQueue:
    Type: AWS::SQS::Queue
    Properties:
      QueueName: my-function-dlq

更多錯誤處理細節，請參考 AWS Lambda 錯誤處理完整指南。

重試機制設定

非同步呼叫的預設重試：

• 最多重試 2 次
• 事件保留最長 6 小時

自訂設定：

# 使用 AWS CLI 設定
aws lambda put-function-event-invoke-config \
    --function-name my-function \
    --maximum-retry-attempts 1 \
    --maximum-event-age-in-seconds 3600

Event Source Mapping 的重試：

• 會持續重試直到成功或資料過期
• 可設定 bisectBatchOnFunctionError 分割批次處理

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最佳實踐

建立穩健的事件驅動系統需要遵循一些原則。

冪等性設計

事件可能被處理多次（網路重傳、重試機制）。

冪等性：同一個事件處理多次，結果與處理一次相同。

實作方式：

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('processed-events')

def lambda_handler(event, context):
    event_id = event['id']

    # 檢查是否已處理過
    try:
        table.put_item(
            Item={'eventId': event_id, 'processedAt': datetime.now().isoformat()},
            ConditionExpression='attribute_not_exists(eventId)'
        )
    except dynamodb.meta.client.exceptions.ConditionalCheckFailedException:
        print(f"Event {event_id} already processed, skipping")
        return {"status": "skipped"}

    # 處理事件
    result = process_event(event)

    return {"status": "processed", "result": result}

事件版本管理

事件格式會隨時間演變。

建議做法：

• 在事件中加入版本號
• 保持向後相容
• 使用 Schema Registry 管理事件結構

{
  "version": "1.0",
  "source": "myapp.orders",
  "detail-type": "Order Created",
  "detail": {
    "orderId": "12345",
    "version": "v2",
    "data": { ... }
  }
}

監控與追蹤

關鍵指標：

• 事件處理延遲
• 失敗率
• DLQ 訊息數量
• 並發執行數

設定 CloudWatch Alarms：

• DLQ 有新訊息時告警
• 失敗率超過閾值時告警
• 處理延遲過高時告警

常見問題 FAQ

EventBridge 和 SNS/SQS 有什麼差別？

EventBridge 專注於事件路由和過濾，支援複雜的事件模式匹配；SNS 是發布/訂閱服務，適合簡單的訊息廣播；SQS 是訊息佇列，適合解耦和削峰。三者可以組合使用：EventBridge 路由事件到 SNS 廣播，或到 SQS 緩衝處理。

Event Source Mapping 的 Batch Size 怎麼選？

根據單筆事件處理時間和整體延遲需求決定。如果單筆處理 100ms，Batch Size 100 可能導致 10 秒延遲。建議從小值開始（10-50），監控效能後逐步調整。成本敏感時可增加 Batch Size 減少呼叫次數。

如何確保事件不會遺失？

使用 DLQ 捕捉處理失敗的事件，設定適當的重試機制，實作冪等性處理以支援安全重試。對於關鍵事件，考慮將事件先存入持久化儲存（S3、DynamoDB）再處理。

EventBridge 規則可以跨 Region 嗎？

可以。使用 EventBridge 的跨 Region 事件功能，可以將事件路由到其他 Region 的 Event Bus。這適合多 Region 部署的應用程式或災難復原場景。

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結語：擁抱事件驅動的未來

事件驅動架構不只是技術選擇，更是思維轉變。

從「這個服務要呼叫哪個服務」轉變為「發生了什麼事，誰需要知道」。

這種思維讓系統更有彈性、更易擴展、更好維護。

關鍵要點回顧：

1. EventBridge 是事件路由的核心
2. Event Source Mapping 適合串流型資料
3. 冪等性設計 是穩健系統的基礎
4. 監控和 DLQ 確保事件不遺失

如果你需要在 CDN 層面處理事件，可以參考 Lambda@Edge 邊緣運算，在全球節點執行輕量邏輯。

下一步建議：

• 從簡單的定時任務開始體驗
• 逐步將同步呼叫改為事件驅動
• 使用 Terraform 管理 EventBridge 規則

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事件驅動架構需要專業規劃？

如果你正在：

• 設計新的事件驅動系統
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參考資料

1. AWS 官方文件：Amazon EventBridge User Guide
2. AWS 官方文件：Lambda Event Source Mappings
3. AWS 官方文件：Lambda Destinations
4. AWS Blog：Building event-driven architectures on AWS
5. AWS Well-Architected：Event-driven architecture