让lambda nodejs函数冷启动时间不再那么慢：必知六大妙招

前端

2023-10-05 12:44:36

前言

Lambda 函数是指在无需管理服务器的情况下编写的代码，目前广泛用于后端服务、数据处理、移动计算和物联网领域。Lambda 函数通常在云端按需运行，可响应事件（例如 HTTP 请求或数据更改）而启动，并按执行时间收费。

什么是冷启动时间

在 Lambda 函数的上下文中，冷启动时间是指从函数被触发到函数代码开始执行所花费的时间。冷启动时间长短会对用户体验和成本产生显著影响。因为函数在运行时需要经过代码下载、编译、执行三个阶段，而冷启动时间包含了从代码下载到执行的全部时间。

对于经常被触发的函数，冷启动时间的影响可以忽略不计。但是，对于不经常被触发的函数，冷启动时间可能会变得非常长。这可能会导致延迟、超时甚至错误。

打包服务端 js

Lambda 函数通常使用 Node.js 运行时，而 Node.js 使用 JavaScript 作为其脚本语言。当我们部署一个 Lambda 函数时，我们需要将 JavaScript 代码打包成一个 zip 文件，以便在运行时执行。

要减少冷启动时间，我们可以使用一些技巧来优化 JavaScript 代码的打包过程。

首先，我们可以使用 webpack 或 Browserify 等工具来打包 JavaScript 代码。这些工具可以将多个 JavaScript 文件打包成一个文件，从而减少 HTTP 请求的数量，并提高加载速度。

其次，我们可以使用 UglifyJS 等工具来压缩 JavaScript 代码。压缩后的代码体积更小，加载速度更快。

最后，我们可以使用 Source Map 来生成源映射文件。源映射文件可以帮助我们调试 JavaScript 代码，即使代码已经被压缩。

什么是 inline

内联是指将代码直接嵌入到 HTML 或其他文档中，而不是将其作为一个单独的文件加载。内联可以减少 HTTP 请求的数量，并提高加载速度。

要减少 Lambda 函数的冷启动时间，我们可以将一些常用的 JavaScript 库和工具内联到函数代码中。这将减少函数代码的大小，并提高加载速度。

例如，我们可以使用以下命令将 Lodash 库内联到函数代码中：

webpack --entry ./index.js --output-path ./dist --output-filename main.js --module-bind 'js=commonjs' --mode production --optimization.minimize

进一步封装的打包工具

除了 webpack 和 Browserify 之外，还有许多其他工具可以用来打包 JavaScript 代码。这些工具包括：

Rollup.js
Parcel
Snowpack
Vite
esbuild

这些工具都有各自的优缺点，我们可以根据自己的需要选择合适的工具。

异步执行

Lambda 函数中的代码可以是同步的或异步的。同步代码会阻塞事件循环，直到代码执行完成。异步代码则不会阻塞事件循环，允许其他代码继续执行。

要减少 Lambda 函数的冷启动时间，我们可以尽量使用异步代码。这将允许函数在等待 I/O 操作（例如数据库查询或 HTTP 请求）时继续执行其他代码。

例如，我们可以使用以下代码来异步查询数据库：

const mysql = require('mysql');

const connection = mysql.createConnection({
  host: 'localhost',
  user: 'root',
  password: 'password',
  database: 'mydb'
});

connection.connect();

connection.query('SELECT * FROM users', (err, rows) => {
  if (err) {
    console.error(err);
    return;
  }

  console.log(rows);
});

connection.end();

利用模块缓存

Node.js 运行时有一个模块缓存，可以存储已经加载过的模块。当一个模块被加载时，它会被存储在模块缓存中。如果该模块再次被加载，则它将直接从模块缓存中加载，而不是重新加载。

我们可以利用模块缓存来减少 Lambda 函数的冷启动时间。当一个 Lambda 函数被触发时，它会加载一些常用的模块。这些模块会被存储在模块缓存中。如果该函数再次被触发，则它将直接从模块缓存中加载这些模块，而不是重新加载。

这将减少函数的冷启动时间，并提高函数的性能。

优化部署过程

Lambda 函数的部署过程也会对冷启动时间产生影响。我们可以通过以下方法来优化部署过程：

使用 AWS SAM 或 Serverless Framework 等工具来部署 Lambda 函数。这些工具可以简化部署过程，并减少部署时间。
使用 AWS CodeDeploy 或 AWS CodePipeline 等工具来实现持续集成和持续部署。这些工具可以自动将代码部署到 Lambda 函数，并减少部署时间。
使用 AWS Lambda Layers 来共享代码和依赖项。Lambda Layers 可以减少函数代码的大小，并提高加载速度。