node.js - 适用于 Azure Node.js Function App 的 Singleton CosmosDB 客户端

Question

我有一个 EventGrid 触发的 Node.js Azure 函数应用程序。

它可以同时接收 100 个调用来运行。如果该过程成功或失败，它将写入 CosmosDB。

但是，CosmosDB 客户端的初始化是一个昂贵且长时间运行的过程，因此我想在函数应用程序的所有 100 个实例中将这个初始化的客户端作为单例共享。

查看 Node.js 文档，它指出如果模块导出对象，则该模块将被缓存(同一实例)。 https://nodejs.org/api/modules.html#modules_caching也就是说，如果我返回一个对象，它将充当单例。

当我在 Azure 中测试代码时，我看到它被一遍又一遍地调用。

问题:如何在所有并发“线程”中初始化我的 CosmosDB 客户端。

在下面的示例代码中，我用 5000m/s 的长时间运行操作伪造了长时间运行的 Cosmos 初始化。

我昂贵的操作模块返回一个对象。

expenseOperation.js

const snooze = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));

let value = null;

const getInstance = async (context) => {
    if(value !== null) return value;
    context.log("Long running process started...")
    await snooze(5000);
    value = 5;
    return value;
}

exports.something = {
    getInstance
};

index.js

const { something } = require("../expensiveOperation");

module.exports = async function (context, req) {
  context.log("JavaScript HTTP trigger function processed a request.");

  var first = await something.getInstance(context);
  context.done();
};

Answer 1

1. 功能为meant to be stateless .

Write functions to be stateless

Functions should be stateless and idempotent if possible. Associate any required state information with your data.

如果您想共享状态，则支持此功能的官方方式是通过 Durable functions 。引用from brochure :

Simplify complex orchestration challenges resolution

Serverless functions are meant to be short-lived and stateless—until you need them to solve stateful problems. Remove this limitation in a fully managed way without provisioning more resources, just by coding your workflow definition. Simplify complex, stateful coordination requirements programmatically in event-driven applications with the Durable Functions extension.

耐用的功能来自 their own baggage 。所以知道你在做什么。

<小时/>

您应该重新考虑您的方法/设计。

1. 任何原因 Azure Cosmos DB output binding for Azure Functions不适合你？
2. 假设绑定(bind)不起作用。另一种方法是添加 Q-output binding到您的函数并将结果成功/失败作为消息发布到 Q。编写另一个函数 triggered from this Q这会将其写入 Cosmos DB。尽管任务完成和数据库更新有延迟，但它会改善 UX/API 响应时间。您还可以optimize via batchSize .