性能调优与优化技术

使用 AWS Lambda 构建无服务器应用

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

性能 = 时延 + 成本

• 计费按耗时。
• 做性能调优也是降本。
• 先测量，再调优。
• 一次只改一处。

时间花在哪儿

• 初始化。
• Handler 执行。
• 等待外部调用的时间。

冷启动 vs 热启动

冷启动

• Lambda 需要新环境。

热启动

• 复用现有环境。
• Handler 运行开销更小。

Init 工作 vs handler 工作

• 导入和全局设置在 init 中运行。
• init 越重，冷启动越慢。
• 指标中会显示 init 时长。

在 warm 调用间复用客户端

• 每次调用都创建客户端会重复开销。
• 环境为 warm 时复用它。

代码范式：在 handler 外创建客户端

import boto3
sts = boto3.client("sts")
def handler(event, context):
    return sts.get_caller_identity()

能缓存就缓存

• 将数据保存在内存中。
• 小型临时文件用 /tmp。
• 谨慎缓存，需时失效。

保持依赖精简

• 大型包加载更慢。
• 删去未使用内容。
• 依赖尽量小。

合理记录日志

• 过多日志增加成本和噪声。
• 采用短小、结构化消息。
• 便于搜索，助于追踪和调试。

降低外部调用开销

• 调用外部服务最慢。
• 减少调用；可批量处理。
• 设定超时，避免挂起。

内存也影响 CPU

• CPU 随内存一起提升。
• CPU 受限代码可更快完成。
• 增加内存可缩短时长或降本。
• 测试以找最佳值。

找到成本甜点区

• 最优内存设置可使总成本最小。
• 曲线先降后持平或回升。
• 变更后重新测试。

用 CloudWatch 度量

• 关注 Duration 与 Init duration。
• 跟踪错误和限流。
• 观察尾部时延（p95、p99）。

减少冷启动

• 缩减 init 中的工作量。
• 保持包体精简。
• 复用昂贵的初始化。
• 考虑预置环境。

要点回顾

• 明确时间花在哪里。
• 复用客户端并谨慎缓存。
• 调整内存会影响 CPU 与时长。
• 每次变更都要度量。

Passons à la pratique !

使用 AWS Lambda 构建无服务器应用