Lambda 冷启动可能的解决方案？
Lambda cold start possible solution?
使用 CloudWatch 安排 lambda 函数每 20 分钟调用一次是否是消除 lambda 冷启动时间的最佳方式？ （没有完全摆脱）...
这会不会很贵，或者我是否遗漏了一些东西，因为我现在已经设置好并且我认为它可以正常工作。
在我的冷启动时间大约为 10 秒之前，每个后续调用将在大约 80 毫秒内完成。现在，无论多么频繁，每次通话都在 80 毫秒左右。在说您的用户群增长之前，这是一个好方法，然后您可以关闭它吗？
我的第二个选择是使用 beantalk 并拥有一个服务器 运行 24/7 但这听起来很贵所以我不喜欢它。
据我所知，这是目前保持该功能热度的唯一方法。只有当你有很多这样的功能时，它才会变得昂贵。
考虑到您有多少个函数，每次 运行 它们需要多长时间以及需要多少内存，您必须自己计算为保持函数的活动性付出了多少代价你需要。
但是每 20 分钟一次相当于每月 2000 次，所以如果您使用例如128MB 并让它们在 100 毫秒内完成，那么你可以让很多这样的功能以 20 分钟的间隔保持活动状态，并且仍然处于免费层级 - 每个功能每月 20 秒。你甚至不需要在你获得更大的负载后将其关闭，因为此时它是无关紧要的。此外，您永远无法确保始终获得统一的负载，因此即使在那时您也可以保持心跳代码处于活动状态。
虽然我的猜测是，因为保持一个函数的运行成本非常低（特别是如果你有一个特殊的参数使它们立即 return）并且差异如此之大（10 秒与 10 秒）。 80 毫秒）然后几乎每个人都会这样做 - 几乎没有任何借口不这样做。在那种情况下，我希望亚马逊要么反对这种做法（通过使其变得比现在更难或更昂贵——这不是明智之举），要么在未来不再需要它。如果热启动和冷启动之间的差异是 100 毫秒，那么没有人会打扰。如果是 10 秒，那么每个人都需要解决它。
运行一秒钟前的代码和 运行 一个月前的代码之间总是会有区别，因为所有它们在 RAM 中并准备就绪会浪费大量资源，但我看不出为什么不能使这种差异变得不那么明显，甚至只需要几个步骤而不只是热启动和冷启动。
您可以通过为 Lambda 函数分配更多内存来缩短冷启动时间。使用默认的 512MB，我看到用 Java 编写的函数的冷启动时间为 8-10 秒。使用 1536MB 内存时，这会缩短到 2-3 秒。
Amazon says 真正重要的是 CPU 分配，但没有办法直接更改它。 CPU 分配与内存成比例增加。
如果您希望冷启动时间接近零，保持功能温暖是可行的方法，如 rsp 所建议的那样。
除了为lambda增加内存外，还有一种减少冷启动的方法：使用Graal native-image工具。 jar 被翻译成字节码。基本上，我们会做一部分工作，这是在 aws 上完成的。当您构建代码时，加载到 AWS - select "Custom runtime"，而不是 java8.
注意：
but it also has its limitations; it does not support dynamic class loading, and reflection support is also limited
Azure 有针对无服务器实例的预热解决方案(Link)。如果他们实施了这将是 AWS lambda 中的一个很棒的功能。
不是用户在应用程序级别预热实例，而是由平台中的云提供商处理。
点击服务器不会解决用户同时请求的情况，或者同一页面异步发送几个 api 请求的情况。
更好的解决方案是将 'warmed-up' 转储到 docker 检查点。当预热速度很快但所有库的加载速度很慢时，它对动态语言特别有用。
详情阅读
其他提示：
- 使用更多内存
- 对大多数基本库使用 Python 或 JavaScript，尝试消除笨重的库
- 创建多个 'microservices' 以减少多个用户使用同一服务的可能性
在 https://www.jeremydaly.com/15-key-takeaways-from-the-serverless-talk-at-aws-startup-day/
查看更多
从 2019 年 12 月开始，AWS Lambda 支持预留并发（因此您可以设置准备就绪并等待新调用的 lambda 函数的数量）[1]
这样做的缺点是，您需要为保留的并发付费。如果您预置并发数为 1，对于 128MB 的 lambda 整个月 24 小时处于活动状态，您将被收取费用：1 个实例 x 30 天 x 24 小时 x 60 分钟 x 60 秒 x (128/1024) = 324,000 GB-秒（AWS 为 lambda 免费套餐提供的几乎所有容量）[2]
从上面你会得到一个响应非常快的 lambda 实例......但是后续的并发调用可能仍然会受到影响 "cold-start"。
此外，您可以配置应用程序自动缩放以动态管理 lambda 的配置并发。 [3]
参考文献：
Lambda 的冷启动取决于多种因素，例如您的实现、您使用的语言运行-时间以及代码大小等。如果您为 Lambda 函数提供更多内存，则可以减少冷启动也。您可以阅读最佳实践 https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html
无服务器社区也有性能方面的建议https://atlas.serverless.tech-field-community.aws.a2z.com/Performance/index.html
Lambda 团队也推出了 Provisioned Concurrency。您现在可以请求将多个 Lambda 容器保持在“超级就绪”状态，准备重新 运行 您的函数。这是降低冷启动可能性的新最佳实践。
官方文档 https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-concurrency.html?icmpid=docs_lambda_console
使用 CloudWatch 安排 lambda 函数每 20 分钟调用一次是否是消除 lambda 冷启动时间的最佳方式？ （没有完全摆脱）...
这会不会很贵，或者我是否遗漏了一些东西，因为我现在已经设置好并且我认为它可以正常工作。
在我的冷启动时间大约为 10 秒之前，每个后续调用将在大约 80 毫秒内完成。现在，无论多么频繁，每次通话都在 80 毫秒左右。在说您的用户群增长之前，这是一个好方法，然后您可以关闭它吗？
我的第二个选择是使用 beantalk 并拥有一个服务器 运行 24/7 但这听起来很贵所以我不喜欢它。
据我所知，这是目前保持该功能热度的唯一方法。只有当你有很多这样的功能时，它才会变得昂贵。
考虑到您有多少个函数，每次 运行 它们需要多长时间以及需要多少内存，您必须自己计算为保持函数的活动性付出了多少代价你需要。
但是每 20 分钟一次相当于每月 2000 次，所以如果您使用例如128MB 并让它们在 100 毫秒内完成，那么你可以让很多这样的功能以 20 分钟的间隔保持活动状态，并且仍然处于免费层级 - 每个功能每月 20 秒。你甚至不需要在你获得更大的负载后将其关闭，因为此时它是无关紧要的。此外，您永远无法确保始终获得统一的负载，因此即使在那时您也可以保持心跳代码处于活动状态。
虽然我的猜测是，因为保持一个函数的运行成本非常低（特别是如果你有一个特殊的参数使它们立即 return）并且差异如此之大（10 秒与 10 秒）。 80 毫秒）然后几乎每个人都会这样做 - 几乎没有任何借口不这样做。在那种情况下，我希望亚马逊要么反对这种做法（通过使其变得比现在更难或更昂贵——这不是明智之举），要么在未来不再需要它。如果热启动和冷启动之间的差异是 100 毫秒，那么没有人会打扰。如果是 10 秒，那么每个人都需要解决它。
运行一秒钟前的代码和 运行 一个月前的代码之间总是会有区别，因为所有它们在 RAM 中并准备就绪会浪费大量资源，但我看不出为什么不能使这种差异变得不那么明显，甚至只需要几个步骤而不只是热启动和冷启动。
您可以通过为 Lambda 函数分配更多内存来缩短冷启动时间。使用默认的 512MB，我看到用 Java 编写的函数的冷启动时间为 8-10 秒。使用 1536MB 内存时，这会缩短到 2-3 秒。
Amazon says 真正重要的是 CPU 分配，但没有办法直接更改它。 CPU 分配与内存成比例增加。
如果您希望冷启动时间接近零，保持功能温暖是可行的方法，如 rsp 所建议的那样。
除了为lambda增加内存外，还有一种减少冷启动的方法：使用Graal native-image工具。 jar 被翻译成字节码。基本上，我们会做一部分工作，这是在 aws 上完成的。当您构建代码时，加载到 AWS - select "Custom runtime"，而不是 java8.
注意：
but it also has its limitations; it does not support dynamic class loading, and reflection support is also limited
Azure 有针对无服务器实例的预热解决方案(Link)。如果他们实施了这将是 AWS lambda 中的一个很棒的功能。
不是用户在应用程序级别预热实例，而是由平台中的云提供商处理。
点击服务器不会解决用户同时请求的情况，或者同一页面异步发送几个 api 请求的情况。
更好的解决方案是将 'warmed-up' 转储到 docker 检查点。当预热速度很快但所有库的加载速度很慢时，它对动态语言特别有用。
详情阅读
其他提示：
- 使用更多内存
- 对大多数基本库使用 Python 或 JavaScript，尝试消除笨重的库
- 创建多个 'microservices' 以减少多个用户使用同一服务的可能性
在 https://www.jeremydaly.com/15-key-takeaways-from-the-serverless-talk-at-aws-startup-day/
查看更多从 2019 年 12 月开始，AWS Lambda 支持预留并发（因此您可以设置准备就绪并等待新调用的 lambda 函数的数量）[1]
这样做的缺点是，您需要为保留的并发付费。如果您预置并发数为 1，对于 128MB 的 lambda 整个月 24 小时处于活动状态，您将被收取费用：1 个实例 x 30 天 x 24 小时 x 60 分钟 x 60 秒 x (128/1024) = 324,000 GB-秒（AWS 为 lambda 免费套餐提供的几乎所有容量）[2]
从上面你会得到一个响应非常快的 lambda 实例......但是后续的并发调用可能仍然会受到影响 "cold-start"。
此外，您可以配置应用程序自动缩放以动态管理 lambda 的配置并发。 [3]
参考文献：
Lambda 的冷启动取决于多种因素，例如您的实现、您使用的语言运行-时间以及代码大小等。如果您为 Lambda 函数提供更多内存，则可以减少冷启动也。您可以阅读最佳实践 https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/best-practices.html
无服务器社区也有性能方面的建议https://atlas.serverless.tech-field-community.aws.a2z.com/Performance/index.html
Lambda 团队也推出了 Provisioned Concurrency。您现在可以请求将多个 Lambda 容器保持在“超级就绪”状态，准备重新 运行 您的函数。这是降低冷启动可能性的新最佳实践。 官方文档 https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-concurrency.html?icmpid=docs_lambda_console