这个解决方案是使用boto3和Python完成的:

import boto3
import json

lambda_client = boto3.client('lambda', region_name='eu-west-1')

def lambda_handler(event, context):
    lambda_client.invoke(FunctionName = 'function_name', InvocationType = 'RequestResponse', Payload = json.dumps(event))
    
    return True

下面是python的示例代码，

from boto3 import client as boto3_client
from datetime import datetime
import json

lambda_client = boto3_client('lambda')

def lambda_handler(event, context):
    msg = {"key":"new_invocation", "at": datetime.now()}
    invoke_response = lambda_client.invoke(FunctionName="another_lambda_",
                                           InvocationType='Event',
                                           Payload=json.dumps(msg))
    print(invoke_response)

顺便说一句，您还需要向您的lambda角色添加这样的策略

   {
        "Sid": "Stmt1234567890",
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "lambda:InvokeFunction"
        ],
        "Resource": "*"
    }

你可能会使用Async.js的瀑布特性——参见本文档第3步大代码块底部的示例:

https://aws.amazon.com/blogs/compute/better-together-amazon-ecs-and-aws-lambda/

亚马逊于2016年在AWS lambda中引入了步骤函数。我认为，现在使用步骤函数更方便，因为它真的很容易使用。你可以用两个lambda函数构建一个状态机:

产生一个报价 将报价转化为订单

你可以很容易地做到如下:

在这里，您可以使用第一个状态生成报价，另一个状态转换为订单

{
  Comment: "Produce a quote and turns into an order",
  StartAt: "ProduceQuote",
  States: {
    ProduceQuote: {
      "Type": Task,
      "Resource": "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:ProduceQuote",
      "next": TurnsToOrder
    }
    TurnsToOrder: {
      Type: Task,
      Resource: "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:ProduceQuote",
      end: true
    }
  }
}

Steps函数使得编写多个lambda函数并按顺序或并行运行变得非常容易。 你可以在这里获得更多关于lambda steps函数的信息: 步骤的功能

因为这个问题，亚马逊发布了Step Functions (https://aws.amazon.com/step-functions/)。

AWS Lambda背后的核心原则之一是，您可以更多地关注业务逻辑，而不是将它们联系在一起的应用程序逻辑。步骤函数允许您编排函数之间的复杂交互，而无需编写代码。

您可以设置AWS_REGION环境。

assert(process.env.AWS_REGION, 'Missing AWS_REGION env (eg. ap-northeast-1)');
const aws = require('aws-sdk');
const lambda = new aws.Lambda();