Pola Fan-Out dengan SNS
Pelajari pola pesan fan-out menggunakan Amazon SNS untuk mengirimkan satu peristiwa ke banyak konsumen Lambda independen secara paralel.
Pola Fan-Out dengan SNS adalah pelajaran Serverless AWS Lambda Development gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Serverless AWS Lambda Development, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Serverless AWS Lambda Development mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
What is Fan-Out?
Fan-out means a single event is delivered to many subscribers at once, each processing it independently and in parallel.
Why Not Call Each Directly?
Calling each downstream function from your producer tightly couples them. Adding a consumer means changing the producer. Fan-out decouples this.
SNS as the Hub
Amazon SNS is a pub/sub topic. Publishers send a message once; SNS delivers a copy to every subscriber, including multiple Lambdas.
Publishing a Message
The producer publishes to the topic ARN. It does not know or care who is subscribed.
import boto3, json
sns = boto3.client('sns')
sns.publish(
TopicArn='arn:aws:sns:us-east-1:123:orders',
Message=json.dumps({'orderId': 42})
)The SNS Event Shape
Each subscribed Lambda receives the message wrapped in an SNS records envelope.
{
"Records": [{
"Sns": {
"Message": "{\"orderId\": 42}",
"TopicArn": "arn:aws:sns:us-east-1:123:orders"
}
}]
}A Consumer Handler
Each consumer parses the message from the record and does its own job: one emails a receipt, another updates inventory.
import json
def handler(event, context):
for record in event['Records']:
msg = json.loads(record['Sns']['Message'])
print('Processing order', msg['orderId'])Fan-Out plus SQS
For reliability, subscribe SQS queues to the topic and let Lambda poll the queues. This buffers spikes and gives each consumer its own retry and DLQ.
Message Filtering
SNS filter policies let a subscriber receive only messages matching attributes, so not every consumer processes every event.
{
"eventType": ["order.created"]
}SNS vs EventBridge
SNS is simple, high-throughput pub/sub. EventBridge adds richer routing, schemas, and many SaaS sources. Choose SNS for raw fan-out, EventBridge for complex routing.
Ordering Caveat
Standard SNS topics do not guarantee order or exactly-once delivery. Use SNS FIFO topics when ordering and deduplication matter.
Idempotent Consumers
Because a message may be delivered more than once, each consumer should be idempotent so duplicates do not cause double effects.
Quick Check
Test your fan-out knowledge.
Recap
You learned the fan-out pattern: publish once to SNS, deliver to many parallel consumers, add SQS for durability, filter messages, and keep consumers idempotent.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Pola Fan-Out dengan SNS” gratis?
Ya — teks lengkap “Pola Fan-Out dengan SNS” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Serverless AWS Lambda Development, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Serverless AWS Lambda Development mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Pola Fan-Out dengan SNS”?
Pelajari pola pesan fan-out menggunakan Amazon SNS untuk mengirimkan satu peristiwa ke banyak konsumen Lambda independen secara paralel. Kamu berlatih Serverless AWS Lambda Development dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Serverless AWS Lambda Development?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Serverless AWS Lambda Development di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Pola Fan-Out dengan SNS” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Serverless AWS Lambda Development ini?
Ya. Setiap pelajaran Serverless AWS Lambda Development menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Pemanggilan Lambda Asinkron
- Antrean Surat Mati (DLQ) untuk Kegagalan
- Mengorkestrasi dengan AWS Step Functions
- Pola Fan-Out dengan SNS