AWS LAm[db:标签][db:标签]a为开发人员提供了许多好处，包括可伸缩性、灵活性、更快的发布时间和更低的成本。然而，有一些限制，如冷启动。冷启动会增加无服务器应用程序的延迟。请继续阅读，了解一些提高AWS Lambda性能的技巧。

AWS Lambda是如何工作的？

Lambda函数在自己的容器上运行。当您创建一个新函数时，Lambda会将其打包到一个新的容器中。然后，在托管计算机的多租户集群上执行容器。

在函数开始运行之前，将为每个容器分配必要的中央处理器和内存容量。当函数结束运行时，分配的内存将乘以函数运行所需的时间。AWS根据分配的内存和函数运行时间向客户收费。

AWS Lambda可以从同一个AWS帐户同时执行相同功能或不同功能的多个实例。这使得Lambda适合部署高度可扩展的云计算解决方案。

什么是AWS Lambda冷启动？当您运行Lambda函数时，只要您运行它，它就会保持活动状态。这意味着您的容器保持活动和可执行。经过一段时间的不活动，自动气象站可能会丢弃容器，您的功能可能会变得不活动或冷。当您执行无效的Lambda函数时，会发生冷启动。如果没有容器可用，将执行非活动的LAMDa函数，该函数需要启动一个新的容器。当容器可用时，蠕虫就会启动。

冷启动新容器会导致延迟。这就是为什么冷启动会降低无服务器应用程序的响应速度。

减少Lambda冷启动影响的5种方法你不能完全避免冷启动，但是你可以通过以下技巧来减少冷启动的持续时间和频率。冷启动:

首选动态类型语言-使用诸如Node.js或Python之类的语言，而不是诸如c #和java之类的静态类型编程语言。动态类型语言在运行时检查您键入的内容，而不是在编译时检查静态类型语言。      避免使用lambda表达式在虚拟私有云（VPC）-a VPC是公共云中一个孤立、安全和私有托管的云。VPC将您的计算资源相互隔离，这增加了延迟并导致冷启动。      避免在lambda内部进行HTTPS调用-SSL握手和其他与安全相关的调用将导致冷启动，因为它们受到CPU能力的限制。      避免依赖-扫描类路径的Java依赖性(如Spring)将导致冷启动。此外，加载Java类可能需要一些时间，并且可能导致冷启动。与较低的内存设置在AWS Lambda上增加内存以获取更多的CPU容量相比，这可以使Lambda的执行时间更快，并降低成本。

如何优化AWS Lambda性能Lambda的性能不仅仅是一个冷启动。以下是一些提高性能的技巧。

优化内存大小Lambda使您能够增加或减少分配给函数的内存量。内存的大小将影响网络带宽的数量和函数所获得的CPU时间。

选择尽可能少的内存可能会增加应用程序的延迟。如果增加的延迟超过了节省的内存成本，也可能使您的应用程序更加昂贵。因此，您应该通过在每个可用资源上测试Lambda函数，在应用程序的价格和性能之间找到一个理想的平衡。

优化语言运行时像Java和C #这样的编译语言的初始启动时间很慢。像Python和Node.js这样的解释性语言有更快的初始启动时间。您选择的语言可能会影响应用程序的性能。

AWS Lambda支持编译和解释语言。如果您的应用程序对高峰和不频繁的流量很敏感，或者要求低延迟，那么您应该使用解释性语言。如果您的应用程序没有遇到流量高峰，并且您知道流量是什么样子的，那么您可以使用任何您想要的语言。

监控效果监控AWS Lambda可以为您提供识别可能对性能产生负面影响的问题所需的信息。您可以使用AWS X射线在组件级别监控应用程序。x光使您能够在整个执行过程中跟踪应用程序的生命周期。因此，您可以了解更多关于Lambda函数的组件，并查看延迟等指标。

结论有很多方法可以减少冷启动的影响。您可以使用动态类型语言来避免lambda内部的依赖性或HTTPS调用。然而，你不能完全消除它们。您可以通过优化内存大小、监控性能和优化语言运行时来提高整体Lambda性能。