AWS Lambda为开发人员提供了许多好处，包括可伸缩性，灵活性，更快的发布时间和降低的成本。但是，存在一些限制，例如冷启动。冷启动会增加无服务器应用程序的延迟。继续阅读以发现一些技巧，以提高AWS Lambda的性能。 AWS Lambda如何工作？ Lambda函数在其自己的容器上运行。创建新函数时，Lambda会将其打包到新容器中。然后，在受管计算机的多租户群集上执行此容器。在该功能开始运行之前，将为每个容器分配必要的CPU和RAM容量。函数完成运行时，分配的RAM乘以函数运行所花费的时间。 AWS根据分配的内存和功能的运行时间向客户收费。 AWS Lambda可以同时从同一AWS账户执行许多具有相同功能或不同功能的实例。这使Lambda适合部署高度可扩展的云计算解决方案。什么是AWS Lambda冷启动？当您运行Lambda函数时，只要您运行它，它就会保持活动状态。这意味着您的容器保持活动和可执行状态。一段时间不活动之后，AWS可能会丢弃该容器，并且您的功能可能会变得不活动或处于冷状态。当您执行无效的Lambda函数时，会发生冷启动。如果没有可用的容器，则将执行非活动的Lamda函数，并且该函数需要启动新的容器。当有可用的容器时，蠕虫将启动。在冷启动期间启动新容器会有延迟。这就是为什么冷启动会减慢无服务器应用程序的响应速度的原因。减少Lambda冷启动影响的5种方法您无法完全避免冷启动，但是可以通过使用以下技巧来减少其持续时间和频率。冷启动：更喜欢使用动态类型化语言的语言，例如Node.js或Python，而不是静态类型化的编程语言，例如C＃和Java。动态类型语言会在运行时检查您键入的内容，而不是在使用静态类型语言的编译时进行检查。避免在虚拟私有云（VPC）中使用lambda表达式-VPC是托管在公共云中的隔离，安全的私有云。 VPC将您的计算资源彼此隔离，这会增加延迟并导致冷启动。避免在lambda-SSL握手中进行HTTPS调用，并且其他与安全相关的调用会产生冷启动，因为它们受CPU能力的限制。避免依赖关系-扫描类路径（例如Spring）以获取Java依赖关系可能会导致冷启动。此外，加载Java类可能需要一些时间，并且可能会导致冷启动。与较低的内存设置相比，增加AWS Lambda上的内存以获取更多的CPU容量-这可以使Lambda执行时间更快并可以降低成本。如何优化AWS Lambda性能Lambda性能不仅仅是一个冷门，这里有一些技巧可以用来提高性能。优化内存大小Lambda允许您增加或减少分配给该功能的RAM内存量。 RAM内存大小将影响该功能获得的网络带宽量和CPU时间。选择尽可能小的RAM数量可能会增加应用程序延迟。如果增加的延迟超过了节省的RAM成本，则可能还会使您的应用程序变得更昂贵。因此，您应该通过在每个可用资源上测试Lambda函数，在应用程序的价格和性能之间找到理想的平衡。优化的语言运行时，Java和C＃等编译语言的初始启动时间很慢。诸如Python和Node.js之类的解释语言具有更快的初始启动时间。您选择的语言可能会影响应用程序的性能。 AWS Lambda支持编译和解释的语言。如果您的应用程序对高峰流量和不频繁的流量敏感或需要低延迟，则应使用解释性语言。如果您的应用程序没有遇到流量高峰，并且您知道流量看起来像什么，则可以使用所需的任何语言。监视有效性监视AWS Lambda可以为您提供识别可能对性能产生负面影响的问题所需的信息。您可以使用AWS X-Ray在组件级别监视应用程序。 X-Ray使您可以跟踪整个执行过程中的应用程序生命周期。因此，您可以更深入地了解Lambda函数的组件，并查看诸如延迟之类的指标。结论有很多方法可以减少冷启动的影响。您可以使用动态类型化的语言来避免依赖关系或避免在lambda内部进行HTTPS调用。但是，您无法完全消除它们。您可以通过优化内存大小，监视性能和优化内存来提高整体Lambda性能。