AWS SDKのClientは Factory経由で作ろう

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1. AWS SDKのClientは
   Factory経由で作ろう
   クラスメソッド株式会社
   岩⽥ 智哉
   1
   

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2. 2
   ⾃⼰紹介
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   クラスメソッド株式会社 サーバーサイドエンジニア
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   2023 Japan AWS Top Engineer
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   2023 Japan AWS All Certifications Engineer
   l
   前⼗字靭帯再建⼿術リハビリ中
   岩⽥ 智哉
   

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3. 3
   ⾔いたいこと
   AWS SDKのClientは
   Factory経由で作ろう
   

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4. 4
   LambdaとEC2/ECSの違い
   リクエストとコンピューティング環境がN:1
   リクエストとコンピューティング環境が1:1
   

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5. 5
   リクエストとコンピューティング環境が1:1だと…
   ソケット ソケット
   ソケット
   ソケット
   DynamoDB等のAWSサービス
   ソケット
   ソケット
   Lambda実⾏環境で⽣成するソケットは1つで⼗分
   (なことが多い)
   

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6. 6
   これらを意識すると
   AWS SDKのClientの扱いが
   最適化できる
   

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7. 7
   良くない例1
   import boto3
   class TableA:
   def __init__(self):
   self._client = boto3.client('dynamodb')
   def put_item(self, item):
   self._client.put_item(TableName='tableA', Item=item)
   class TableB:
   def __init__(self, client):
   self._client = boto3.client('dynamodb')
   def put_item(self, item):
   self._client.put_item(TableName='tableB', Item=item)
   def handler(event, context):
   table_a = TableA()
   table_a.put_item({'foo': 'bar’})
   table_b = TableB()
   table_b.put_item({'hoge': 'fuga'})
   

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8. 8
   何が良くないのか︖
   

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9. 9
   よくある解決策
   class TableA:
   def __init__(self, client):
   self._client = client
   def put_item(self, item):
   self._client.put_item(TableName='tableA', Item=item)
   class TableB:
   def __init__(self, client):
   self._client = client
   def put_item(self, item):
   self._client.put_item(TableName='tableB', Item=item)
   import boto3
   client = boto3.client('dynamodb’)
   def handler(event, context):
   table_a = TableA(client)
   table_a.put_item({'foo': 'bar'})
   table_b = TableB(client)
   table_b.put_item({'hoge': 'fuga'})
   

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10. 10
    そうはいっても
    • 現実世界のアプリはもっと複雑。呼び出し階層も深くなる
    • 呼び出し先の呼び出し先の呼び出し先…にclientを伝搬するのは⾯倒
    • clientの処理化処理はもっと⾊々やることがある
    import boto3
    client = boto3.client('dynamodb’)
    def handler(event, context):
    table_a = TableA(client)
    table_a.put_item({'foo': 'bar'})
    table_b = TableB(client)
    table_b.put_item({'hoge': 'fuga'})
    

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11. 11
    提案
    Factoryクラスを使おう︕
    

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    実装例(簡易版)
    import boto3
    class Boto3ClientFactory:
    # ⽣成したclientクラスのインスタンスをクラス変数に保持しておく
    _clients = {}
    @classmethod
    def get_singleton_client(cls, service_name, **kwargs):
    # 対象サービスのclientクラスを⽣成済みならクラス変数のキャッシュから返却
    # 複数リージョンを扱う場合はキャッシュキーにリージョンを含めるなど追加の考慮が必要
    if service_name in cls._clients:
    return cls._clients[service_name]
    client = boto3.client(service_name, **kwargs)
    cls._clients[service_name] = client
    return client
    

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13. 13
    Factoryクラスの追加実装例
    • タイムアウト値の調整
    • デフォルト値はLambda実⾏環境の設定値としては不適切
    • connect_timeout:60, read_timeout:60
    • Event Systemを利⽤したフックの登録
    • API呼び出し前にパラメータをクラス変数に保存
    • 例外キャッチ時にクラス変数に保存したパラメータをログ出⼒
    • ⾮シングルトンなclientクラス⽣成処理
    • たまにはPromise.All的な実装が必要になることもある
    

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14. 14
    Factoryクラスの利⽤例
    client = Boto3ClientFactory.get_singleton_client('dynamodb')
    def handler(event, context):
    table_a = TableA(client)
    table_a.put_item({'foo': 'bar'})
    table_b = TableB(client)
    table_b.put_item({'hoge': 'fuga'})
    def foo():
    bar()
    def bar():
    baz()
    def baz():
    client = Boto3ClientFactory.get_singleton_client('dynamodb')
    table_a = TableA(client)
    table_a.put_item({'foo': 'bar'})
    def handler(event, context):
    foo()
    タイムアウト値など適切に設定された
    clientクラスが1発で取得可能
    呼び出し階層の深いところまでclientクラ
    スを引き回さなくて良くなる
    

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15. 15
    Provisioned Concurrency利⽤時の注意
    Boto3ClientFactory.get_singleton_client('dynamodb’)
    def handler(event, context):
    …
    Init処理の中でclientクラスの⽣成を「空打ち」しておく
    

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16. 16
    初回のClientクラス⽣成処理は重い
    https://github.com/boto/botocore/blob/40d6219947f4d047088cbeb80f8f222f599f9c7c/botocore/loaders.py
    • 初回のclientクラス⽣成時はJSONファイルを読み込んで動的にクラスを⽣成するので「重い」
    • 2回⽬以後はキャッシュを使う
    • Init処理の中でclientクラス向けのキャッシュを「暖気」することでProvisioned Concurrencyに最適化
    https://github.com/boto/botocore/blob/40d6219947f4d047088cbeb80f8f222f599f9c7c/botocore/data/dynamo
    db/2012-08-10/service-2.json
    

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17. 17
    以上
    ありがとうございました
    

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18. 18
    

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