要在 aws lambda 上用 c++++ 写云函数，第一步是搭建开发环境。1. 安装 c++ 编译器（如 g++ 或 clang++）；2. 安装并配置 aws cli；3. 了解 lambda 执行模型；4. 使用 amazon linux 环境或 docker 模拟编译环境以避免依赖问题；5. 构建 bootstrap 可执行文件并与 lambda runtime api 通信；6. 推荐使用 aws-samples/aws-lambda-cpp 示例库简化开发；7. 打包时确保 bootstrap 文件在 zip 根目录且具有可执行权限；8. 使用 docker 拉取官方构建镜像进行编译以提升兼容性。整个流程需特别注意权限设置、接口对接及依赖库兼容性。
想在 AWS Lambda 上用 C++ 写云函数，第一步是搭建开发环境。C++ 并不是 Lambda 原生支持的语言，但好在它提供了自定义运行时（Custom Runtime）功能，允许你用任何语言写函数，包括 C++。只要准备好可执行文件和运行时桥接逻辑，就可以部署上线。
准备基础环境
要开始开发，首先需要确保你的本地环境满足基本要求：
安装一个 C++ 编译器，比如 g++ 或 clang++安装 AWS CLI 并配置访问密钥了解基本的 Lambda 执行模型和生命周期
Lambda 的执行环境是基于 Amazon Linux 的，所以最好在本地使用类似环境进行编译，或者使用 Docker 模拟 Amazon Linux 环境来构建可执行文件，这样可以避免库依赖问题。
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构建 C++ 可执行文件
Lambda 要求你上传一个包含函数逻辑的可执行文件，通常是一个名为
bootstrap
的可执行文件。这个文件必须实现 Lambda 运行时所需的通信机制。
你可以从头开始写一个简单的 HTTP 客户端与 Lambda Runtime API 交互，也可以使用社区提供的轻量级框架或模板。例如，一个最简化的 bootstrap 实现可能包括以下步骤：
监听
_HANDLER
环境变量指定的路径向 Lambda Runtime API 发起请求获取事件数据处理输入并返回结果到 Runtime API
当然，更实际的做法是参考 GitHub 上已有的开源项目，比如 aws-samples/aws-lambda-cpp，它提供了一个官方示例库，可以帮助你快速生成兼容的可执行文件。
部署 Lambda 包结构
打包 Lambda 函数时，你需要准备一个 zip 文件，里面至少包含两个部分：
bootstrap
：你的 C++ 编译后的可执行文件
requirements.txt
（如果需要 Python 层辅助的话）
注意：
bootstrap
必须放在 zip 根目录下，并且要有可执行权限。你可以使用如下命令设置权限：
chmod +x bootstrap
然后把整个结构打成 zip 包，使用 AWS CLI 或者 CloudFormation、Terraform 等工具上传部署。
使用 Docker 模拟 Lambda 构建环境
为了确保本地编译的可执行文件能在 Lambda 的 Amazon Linux 环境中运行，推荐使用 Docker 来构建。
AWS 提供了官方的构建镜像，比如
lambci/lambda:build-nodejs14.x
，虽然名字是 Node.js，但它本质上是一个完整的 Amazon Linux 构建环境。你可以启动容器，在其中安装 g++、编译你的 C++ 代码，并最终得到兼容的可执行文件。
操作流程大致如下：
拉取合适的构建镜像挂载本地源码目录进容器在容器内执行编译命令将生成的
bootstrap
文件复制出来打包
这一步虽然稍微多点操作，但能有效避免“本地能跑，线上报错”的问题。
基本上就这些。搭建过程不算复杂，但有几个细节容易忽略，比如可执行文件权限、运行时接口对接方式、以及依赖库的兼容性等。只要一步步来，C++ 也能很好地运行在 Lambda 上。
以上就是怎样搭建C++的云函数开发环境 AWS Lambda C++运行时配置的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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