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我使用与 aws lambda(java) 集成的 aws api 网关,但我发现这种方法存在一些严重的问题。删除服务器并使您的应用程序开箱即用的概念非常好,但这是我面临的问题。我的 lambda 正在做 2 件简单的事情 - 验证从客户端收到的有效负载,然后将其发送到 kinesis 流以从另一个 lambda 进行进一步处理(您会问为什么我不直接发送到流并且只对所有使用 1 个 lambda的操作。假设我想分离逻辑并有一个抽象层,并且还能够告诉客户端他正在发送无效数据。)。
在 lambda 的实现中,我集成了 spring DI。到现在为止还挺好。我开始做性能测试。我模拟了 50 个并发用户发出 4 个请求,每个请求间隔 5 秒。那么发生了什么 - 在 lambda 的冷启动中,我初始化了 spring 的应用程序上下文,但似乎在 lambda 未启动时有如此多的并发请求正在做一些奇怪的事情。这是上下文初始化时间的屏幕截图。
我们从截图中可以看出,初始化上下文的时间有很大的不同。我对发生的事情的假设是,当收到如此多的请求并且没有“Activity ”的 lambda 时,它会为每个请求初始化一个 lambda 容器,同时它“阻止”其中的一些(那些有大量时间的请求) 18s)直到其他人已经开始准备好。因此,它可能对可以同时启动的容器有一些内部限制。问题是,如果您的流量分布不均,这种情况会不时发生,并且某些请求会超时。我们不希望这种情况发生。
所以接下来的事情是在没有 spring 容器的情况下做一些测试,因为我的想法是“好吧,初始化很重,让我们只做普通的旧 java 对象初始化”。不幸的是,同样的事情发生了(可能只是减少了某些请求的 3s 容器初始化)。下面是更详细的测试数据截图:
因此,我记录了整个 lambda 执行时间(从构造到结束)、kinesis 客户端初始化以及将数据实际发送到流,因为这些是 lambda 中最繁重的操作。我们仍然有 18 岁之类的大时代,但有趣的是,时代在某种程度上是成正比的。因此,如果整个 lambda 需要 18 秒,大约 7-8 秒是客户端初始化,6-7 秒用于将数据发送到流,还有 4-5 秒用于 lambda 中的其他操作,目前只是验证。另一方面,如果我们采取一个小的时间(这意味着它重用已经启动的 lambda),即820ms,kinesis客户端初始化需要100ms,数据发送需要340ms,验证需要400ms。因此,这再次促使我想到,由于某些限制,它在内部会沉睡。下一个屏幕截图显示了当 lamda 已经启动时下一轮请求中发生的事情:
所以我们没有这么大的时间,是的,我们在某些请求中仍然有一些相对较大的增量(这对我来说也很奇怪),但事情看起来好多了。
因此,我正在寻求真正了解幕后情况的人的澄清,因为对于使用云的严肃应用程序来说,这不是一个好的行为,因为它具有“无限”的可能性。
另一个问题与一个区域内一个账户内所有 lambda 表达式中 lambda-200 并发调用的另一个限制有关。对我来说,这对于拥有大量流量的大型应用程序来说也是一个很大的限制。因此,作为我目前的商业案例(我不知道 future )或多或少是火了,忘记了请求。我开始考虑以网关将数据直接发送到流的方式更改逻辑,而另一个 lambda 负责验证和进一步处理。是的,我正在失去当前的抽象(我目前不需要),但我多次增加了应用程序的可用性。你怎么认为?
最佳答案
lambda 执行时间飙升至 18 秒,因为 AWS 使用您的代码启动新容器来处理传入请求。引导时间约为 18 秒。
分配更多 RAM 可以显着提高 lambda 函数的性能,因为您拥有更多 RAM、CPU 和网络吞吐量!
And another question is related to another limit of the lambda-200 concurrent invocations in all lambdas within an account in a region.
关于java - AWS Lambda 性能问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43089879/
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