从冷启动的角度来看，我们是在同一个文件中写处理程序还是在多个文件中写AWS Lambda处理程序，这有什么关系吗？

Question

我正在使用serverless.com框架编写lambda处理程序。第2种方式（多个文件处理函数）是否会比第1种方式造成更多的冷启动？

例如，在上午 11:00:00，我的应用程序调用了 GET /pets在上午11: 00: 30，我的应用程序调用。POST /store. 如果两个函数都封装在同一个lambda包里，那么第二次调用就不会引起冷启动；但是，如果它们封装在不同的lambda包里，那么第二次调用就会出现冷启动。

谢谢你的分享

有一种写法是这样的

...
functions:
  listPets:
    handler: handler.handler1
    events:
      - http:
          method: get
          path: pets
  addStore:
    handler: handler.handler2
    events:
      - http:
          method: post
          path: stores
...

// handler.js

// handle GET /pets
exports.handler1 = async (event) { ... }

// handle POST /stores
exports.handler2 = async (event) { ... }

...

而另一种方式则是如下整理。

...
functions:
  listPets:
    handler: handler1.handler1
    events:
      - http:
          method: get
          path: pets
  addStore:
    handler: handler2.handler2
    events:
      - http:
          method: post
          path: stores
...

// handler1.js

// handle GET /pets
exports.handler1 = async (event) { ... }

// handler2.js
// handle POST /stores
exports.handler2 = async (event) { ... }

...

Answer 1

你的两种方法都会造成 两种 lambda函数（即listPets和addStore），因为一个lambda函数不能在函数设置中配置两个处理程序。然而，您可以将GET和POST逻辑都放在一个处理程序中。例如，你可以将GET和POST逻辑放在一个处理程序中。

exports.handler =  async function(event, context) {
  switch (event.httpMethod) {
    case 'GET':
      // ...
      break;
    case 'POST':
      // ...
      break;
    default:
      // ...
  }
}

然后让API网关在GET和POST请求中调用相同的lambda函数。

functions:
  sharedFunction:
    handler: example.handler
    events:
      - http:
          method: get
          path: pets
      - http:
          method: post
          path: stores

这将 稍微 减少代码启动的机会，但会导致共享lambda函数的代码结构更加复杂。IMO如果可能的话，你应该总是将具有独立逻辑的代码拆分成独立的lambda函数，以减少潜在的bug。

Answer 2

一个单独定义的Lambda函数用不同的事件来触发它，即使是同一个处理程序处理多个事件的情况下，也会调用不同的实例，这意味着它们都会遭受某种形式的冷启动。然而，你可能要先确定冷启动是否是一个实际问题。在我所接触的一个项目中，每24小时收到超过3 000 000次Lambda调用，其中只有0.02%的调用是真正的冷启动。所以，花大量的时间减少冷启动，对你的优化过程可能有用，也可能没用。

最简单也是最有效的两种减少冷启动的方法是。

1. 通过增加内存大小的设置，多付出一些代价。内存大小也会线性地增加CPU分配（从128MB到256MB有效地增加了一倍的CPU分配），而且它也被证明可以减少冷启动时间。这也会让你的Lambda执行得更快，所以它的奖励相当不错。
2. 付出更多的钱，并使用provisioned concurrency，这是一种告诉AWS总是有一个温暖的Lambda坐在周围等待请求的方式，所以你永远不会有冷启动。