Serverless 工程实践 | Serverless 应用优化与调试秘诀
Serverless
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2021-10-01 16:16
作者 | 刘宇（江昱）
前言：本文将以阿里云函数计算为例，提供了在线调试、本地调试等多种应用优化与调试方案。
Serverless 应用调试秘诀
app = bottle.default_app()并且对run方法进行条件限制 (if __name__ == '__main__')：if __name__ == '__main__':bottle.run(host='localhost', port=8080, debug=True)例如：# index.pyimport bottle@bottle.route('/hello/<name>')def index(name):return "Hello world"app = bottle.default_app()if __name__ == '__main__':bottle.run(host='localhost', port=8080, debug=True)
import jsondef handler(event, context):print(event)def test():event = {"events": [{"eventName": "ObjectCreated:PutObject","eventSource": "acs:oss","eventTime": "2017-04-21T12:46:37.000Z","eventVersion": "1.0","oss": {"bucket": {"arn": "acs:oss:cn-shanghai:123456789:bucketname","name": "testbucket","ownerIdentity": "123456789","virtualBucket": ""},"object": {"deltaSize": 122539,"eTag": "688A7BF4F233DC9C88A80BF985AB7329","key": "image/a.jpg","size": 122539},"ossSchemaVersion": "1.0","ruleId": "9adac8e253828f4f7c0466d941fa3db81161****"},"region": "cn-shanghai","requestParameters": {"sourceIPAddress": "140.205.***.***"},"responseElements": {"requestId": "58F9FF2D3DF792092E12044C"},"userIdentity": {"principalId": "123456789"}}]}handler(json.dumps(event), None)if __name__ == "__main__":print(test())
Serverless 应用优化
函数1：# -*- coding: utf-8 -*-def handler(event, context):print("Test")return 'hello world'函数2：# -*- coding: utf-8 -*-print("Test")def handler(event, context):return 'hello world'
在机器学习场景下，在初始化的时候加载模型，避免每次函数被触发都会加载模型。 在初始化的时候建立链接对象，避免每次请求都创建链接对象。
其他一些需要首次加载时下载、加载的文件在初始化时实现，提高实例复用效率。
异步背景指标数据延迟或丢失：如果在请求期间没有发送成功，则可能被延迟至下一次请求，或者数据点被丢弃。 同步发送指标增加延时：如果在每个请求结束后都调用类似 Flush 接口，不仅增加了每个请求的延时，对于后端服务也产生了不必要的压力。
函数优雅下线：实例关闭时应用有清理连接、关闭进程、上报状态等需求。在函数计算中实例下线时，开发者无法掌握，也缺少 Webhook 通知函数实例下线事件。
PreFreeze：在每次函数计算服务决定冷冻当前函数实例前，函数计算服务会调用 HTTP GET/prefreeze 路径，扩展开发者负责实现相应逻辑以确保完成实例冷冻前的必要操作，例如等待指标发送成功等，如图所示。函数调用 InvokeFunction 的时间不包含 PreFreeze Hook 的执行时间。
PreStop：在每次函数计算决定停止当前函数实例前，函数计算服务会调用 HTTP GET/prestop 路径，扩展开发者负责实现相应逻辑以确保完成实例释放前的必要操作，如等待数据库链接关闭，以及上报、更新状态等，如图所示。
减少执行时长，节省费用。例如，偏 I/O 函数可以在一个实例内并发处理请求，减少了实例数，从而减少总的执行时长。 请求之间可以共享状态。多个请求可以在一个实例内共用数据库连接池，从而减少和数据库之间的连接数。
降低冷启动概率。由于多个请求可以在一个实例内处理，创建新实例的次数会减少，冷启动概率降低。 减少占用 VPC IP。在相同负载下，单实例多并发可以降低总的实例数，从而减少 VPC IP 的占用。
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