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我正在测试函数的CPU性能，所以我做了一个函数来查找数字中的素数。它由 Azure 服务总线触发。在我的本地计算机上，它的运行时间为 350 毫秒。
该函数在消耗计划中运行时大约需要 1000 毫秒。当我向该函数批量发送 100 条消息时，它确实扩展到了大约 16 个实例，但每个函数的性能显着下降到 3000-7000 毫秒之间。
当尝试使用 4 核的标准服务计划时，性能更好，但也不是那么好。它仍然比我的笔记本电脑慢得多。这里的这个人有一个 similar issue .
这是函数所期望的性能/扩展吗？方程不太适合 CPU 密集型方法的批处理？
Azure 批处理会更合适吗？
最佳答案
我不知道运行函数的硬件的确切规范，但您可以假设消耗计划的每个实例都是一个低调的单核虚拟机。如果您需要运行 CPU 密集型延迟关键型工作负载，那么这可能不是一个好的匹配。
您的本地计算机可能比这些实例更快，因此这就是 350 毫秒与 1000 毫秒差异的来源。
减少到 3000-7000ms 与同一实例上同时运行多个函数有关。它们正在争夺CPU，从而降低了彼此的速度。对于纯 CPU 密集型工作负载，您最好在 host.json 中设置 "maxConcurrentCalls": 1。
关于Azure 函数速度很慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45688555/
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