Amazon EFS 目录级配额监控：多租户 SaaS方案
内容提要
本文介绍了一种基于AWS Lambda双层fan-out架构与Amazon EventBridge的Amazon EFS目录级配额监控方案。该方案通过Dispatcher Lambda扫描客户目录，异步调用多个Worker Lambda并行统计各项目目录大小，并将结果上报至CloudWatch。文章详细说明了架构设计、代码实现、部署步骤及成本分析，适用于多租户SaaS平台共享EFS存储场景。
延伸解读
为何需要自建监控
Amazon EFS 本身不提供目录级配额能力，其 Access Point 仅做路径隔离与权限映射，无法限制容量；CloudWatch 的 StorageBytes 指标也是整个文件系统的总量，无法细分到客户或项目。因此，多租户 SaaS 平台若需按目录追踪用量，必须自建监控方案，这正是本文方案的核心动机。
双层 fan-out 架构的优势
方案采用双层 Lambda fan-out：Dispatcher 扫描客户列表后异步调用多个 Worker，每个 Worker 只处理一个客户目录。相比单层架构，并行扫描使总耗时取决于最慢的单个客户而非所有客户之和，且客户数增长时仅需增加 invoke 调用，单个 Worker 无超时风险，天然可扩展。
性能与成本考量
实测显示，扫描耗时主要与目录下文件数量相关，而非总字节数。例如含约 13 万文件的目录耗时约 27 秒，而文件数少的目录仅需约 2 秒。端到端完成时间约 8~41 秒。扫描仅消耗 EFS 元数据读取 IOPS，不影响业务读写吞吐。部署时需注意网络配置，如 NAT 网关或 VPC Endpoint 用于 HTTPS 出站。
Q&A
Amazon EFS 是否支持目录级配额？如果不支持，有什么替代方案？
Amazon EFS 不提供原生的目录级配额能力，其 Access Point 仅做路径隔离与 POSIX 权限映射，无法限制容量。CloudWatch 的 StorageBytes 指标也是整个文件系统的总容量，无法细分到目录。替代方案是自建监控方案，例如本文介绍的基于 AWS Lambda 双层 fan-out 架构与 Amazon EventBridge 的方案，按客户/项目两级目录粒度统计用量。
如何监控 Amazon EFS 中每个客户或项目的存储用量？
可以通过本文提出的方案：使用 EventBridge 定时触发 Dispatcher Lambda，Dispatcher 扫描 EFS 根目录获取客户列表，然后异步调用多个 Worker Lambda，每个 Worker 负责一个客户目录，使用 du -s 统计各项目目录大小，并将结果上报到 CloudWatch 自定义指标。
为什么采用双层 fan-out 架构而不是单层？
双层 fan-out 架构有两个优势：一是并行扫描，各客户目录同时扫描，总耗时取决于最慢的单个客户而非所有客户之和；二是天然可扩展，客户数增长时 Dispatcher 多发几个 invoke 即可，单个 Worker 永远只处理一个客户，不存在超时风险。
Dispatcher Lambda 和 Worker Lambda 分别负责什么？
Dispatcher Lambda 负责扫描 EFS 根目录获取客户列表，并为每个客户异步调用 Worker Lambda，它本身不做 du 统计，耗时通常在秒级。Worker Lambda 负责处理单个客户目录，遍历该客户下所有项目目录并用 du -s 统计大小，然后上报 CloudWatch 指标并可选推送 Webhook 通知。
部署这个 EFS 配额监控方案需要哪些前提条件？
需要具备以下条件：已有一套 Amazon EFS 文件系统，且 VPC 私有子网内已就绪对应的挂载目标；业务系统提供一个可接收 HTTP POST JSON 的 API 端点（若采用 Webhook 接入方式）；已配置具备相应权限的 AWS 命令行环境。
该方案的成本如何？
文章未给出具体成本数字，但提到方案无额外存储组件依赖，扫描过程只消耗 EFS 的元数据读取 IOPS，不影响业务读写吞吐。成本主要来自 Lambda 调用、CloudWatch 指标写入和可能的 NAT 网关费用。
如何调整配额阈值？
配额阈值通过环境变量灵活调整。在 Dispatcher Lambda 的环境变量中设置 QUOTA_GB（单项目配额，默认 50）和 SOFT_LIMIT_PERCENT（软限制百分比，默认 80），新增客户或项目时无需改动监控逻辑。
该方案适用于什么场景？
适用于多租户 SaaS 平台共享一套 Amazon EFS 文件系统，目录按 /{customer}/{project}/ 两级组织的场景，用于按客户或项目监控存储用量，并在接近或超出阈值时触发下游处理。
