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。
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，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！
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