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aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 Docker 镜像下载 - 轩辕镜像

aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 镜像详细信息和使用指南

aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 镜像标签列表和版本信息

aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 镜像拉取命令和加速下载

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此镜像用于支持AWS SAM CLI的本地测试功能,提供Lambda执行环境模拟,包含Amazon Linux基础、运行时编程语言软件及Lambda编程模型支持文件。
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aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 镜像详细说明

aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 使用指南

aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 配置说明

aws-sam-cli-emulation-image-python3.8 官方文档

AWS SAM CLI Lambda 本地执行环境镜像

镜像概述和主要用途

该镜像为 AWS SAM CLI(Serverless Application Model Command Line Interface)提供本地测试支持,用于模拟 AWS Lambda 的执行环境。它基于 Amazon Linux 构建,集成了 Lambda 运行时所需的编程语言软件及核心文件,支持开发者在本地环境验证 Lambda 函数逻辑,无需直接部署至 AWS 云环境。

核心功能和特性

  • 模拟 Lambda 生产环境:复刻 AWS Lambda 云端执行环境,包括 Amazon Linux 基础系统、系统库及安全策略,确保本地测试与云端运行一致性。
  • 多运行时支持:集成 Lambda ***支持的主流编程语言运行时(如 Python、Node.js、Java、Go、.NET 等),匹配云端 runtime 版本。
  • Lambda 编程模型兼容:包含运行时接口客户端(Runtime Interface Client)、日志处理机制及环境变量注入逻辑,支持 Lambda 函数入口规范(如 handler 函数)。
  • 轻量级触发模拟:支持通过 SAM CLI 模拟 API Gateway、S3、SQS 等 Lambda 触发器,验证函数对事件的响应逻辑。

使用场景和适用范围

  • 本地开发与调试:开发者可在本地编写 Lambda 函数后,快速验证代码逻辑、依赖项及配置正确性,减少云端部署次数。
  • 跨环境一致性保障:确保开发、测试、CI/CD 流程使用统一的运行时环境,规避因环境差异导致的"本地正常、云端异常"问题。
  • 离线功能验证:在无网络连接或 AWS 服务访问受限场景下,仍可完成 Lambda 函数基础功能测试。
  • CI/CD 流程集成:作为自动化测试环节的一部分,在代码提交或构建阶段执行单元测试,提前发现运行时错误。

使用方法和配置说明

前提条件

  • 安装 AWS SAM CLI(建议版本 1.0.0+)
  • 安装 Docker 引擎(用于镜像拉取和容器管理)

典型使用流程(通过 SAM CLI 调用)

该镜像通常由 SAM CLI 自动管理,无需手动执行 docker run。通过以下 SAM CLI 命令触发本地测试时,镜像会被自动拉取并启动:

bash
# 本地调用指定 Lambda 函数(需提前准备事件文件 event.json)
sam local invoke "FunctionName" -e event.json

# 启动本地 API Gateway 模拟服务(用于测试 HTTP 触发型函数)
sam local start-api

# 启动 Lambda 本地模拟器(支持通过 AWS SDK 或 CLI 触发函数)
sam local start-lambda

手动运行镜像(高级场景)

如需自定义测试环境(如修改运行时参数、挂载本地依赖),可手动启动容器:

bash
docker run -d \
  --name lambda-local-env \
  -v /本地函数代码目录:/var/task \  # 挂载 Lambda 函数代码(必填)
  -e AWS_REGION="us-east-1" \       # 设置 AWS 区域(影响 SDK 客户端默认配置)
  -e LAMBDA_TASK_ROOT="/var/task" \ # 指定函数代码根目录(固定为 /var/task)
  -e LAMBDA_FUNCTION_NAME="MyFunc" \# 函数名称(自定义)
  -p 9000:8080 \                    # 映射运行时接口端口(8080 为 RIE 默认端口)
  amazon/aws-sam-cli-emulation-image-<runtime>:<tag>  # 替换为具体 runtime 和标签

说明:

  • <runtime> 需替换为目标函数运行时(如 python3.9、nodejs18.x);
  • <tag> 为镜像版本标签(如 latest 或具体版本号,可从 AWS ECR 仓库 获取)。

Docker Compose 配置示例

在多服务依赖场景(如 Lambda + 本地 DynamoDB)中,可通过 Docker Compose 集成:

yaml
version: '3.8'
services:
  lambda:
    image: amazon/aws-sam-cli-emulation-image-python3.9:latest
    volumes:
      - ./lambda-code:/var/task  # 挂载本地函数代码
    environment:
      - AWS_REGION=us-west-2
      - DYNAMODB_ENDPOINT=[***]  # 指向本地 DynamoDB 服务
    ports:
      - "9000:8080"  # 暴露 RIE 接口,用于接收函数调用请求
    depends_on:
      - dynamodb

  dynamodb:
    image: amazon/dynamodb-local:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    command: "-jar DynamoDBLocal.jar -inMemory"  # 内存模式运行(数据不持久化)

核心配置参数与环境变量

必配环境变量

环境变量名描述默认值示例
LAMBDA_TASK_ROOTLambda 函数代码根目录,容器内固定为 /var/task,需通过挂载本地目录注入代码/var/task
AWS_REGIONAWS 区域配置,影响 AWS SDK 客户端默认区域(如 us-east-1)us-east-1
LAMBDA_FUNCTION_NAME函数名称,用于日志和错误信息标识UnnamedFunction

可选环境变量

环境变量名描述默认值示例
LAMBDA_MEMORY_SIZE分配给函数的内存大小(MB),影响 CPU 资源配额128
LAMBDA_TIMEOUT函数超时时间(秒)3
AWS_ACCESS_KEY_ID本地测试用 AWS 访问密钥(仅用于模拟,无需真实密钥)test
AWS_SECRET_ACCESS_KEY本地测试用 AWS 密钥(仅用于模拟,无需真实密钥)test

目录挂载要求

  • /var/task:必须挂载本地 Lambda 函数代码目录,包含函数入口文件(如 handler.py、index.js)及依赖文件(如 requirements.txt、node_modules)。
  • /tmp:Lambda 函数临时存储目录,如需持久化临时文件可挂载本地目录(如 -v /本地临时目录:/tmp)。
  • /var/runtime:运行时依赖目录(镜像内置,通常无需挂载,除非需自定义 runtime 文件)。

注意事项

  1. 运行时版本匹配:需根据函数运行时选择对应镜像(如 Python 3.9 函数需使用 amazon/aws-sam-cli-emulation-image-python3.9),版本不匹配会导致运行时错误。
  2. 网络互通性:若函数需访问本地其他服务(如 DynamoDB Local),需确保容器网络互通(推荐使用 Docker Compose 统一网络或自定义桥接网络)。
  3. 文件权限:挂载本地目录时,确保容器内用户(默认 sbx_user1051)对挂载目录有读权限,避免因权限不足导致函数加载失败(可通过 chmod 755 /本地目录 调整)。
  4. 镜像拉取源:镜像托管于 AWS ECR Public Gallery,需确保网络可访问 public.ecr.aws 仓库(国内用户可配置镜像加速)。
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用于支持AWS SAM CLI本地测试功能的镜像,提供Lambda执行环境模拟,包含Amazon Linux基础、运行时编程语言软件及Lambda编程模型支持文件。
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Bitbucket流水线的默认构建环境,用于支持其构建流程。
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用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像加速

Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

Podman

Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

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