Fonction Lambda avec GraalVM Native Image - Pièce assurant les démarrages à froid et à chaud

Introduction

Dans la partie 2 de la série, nous avons exploré comment développer et déployer une fonction Lambda pure (sans utiliser de framework comme Spring Boot 3) avec un runtime personnalisé contenant une image native GraalVM avec le runtime GraalVM 21.

Dans cet article, nous mesurerons les performances (démarrages à froid et à chaud) de la fonction Lambda en utilisant cette approche.

Mesure des démarrages à froid et à chaud de la fonction Lambda avec Custom Runtime contenant GraalVM Native Image

Pour nos mesures, nous utiliserons notre exemple d'application de la partie 2 et donnerons à toutes les fonctions Lambda 1 024 Mo de mémoire.

Les résultats de l'expérience ci-dessous étaient basés sur la reproduction de plus de 100 démarrages à froid et environ 100 000 démarrages à chaud pendant une durée d'une heure avec la fonction Lambda GetProductByIdWithPureJava21GraalVMNativeImageLambda qui est mappée à la classe de gestionnaire Java Lambda qui est responsable de la récupération du produit (stocké dans DynamoDB) par son identifiant. Pour cela, j'ai utilisé l'outil de test de charge, mais vous pouvez utiliser l'outil de votre choix, comme Serverless-artillerie ou Postman.

Heure de démarrage à froid (c) et à chaud (m) en ms :

c p50	c p75	c p90	c p99	c p99.9	c max	w p50	w p75	w p90	w p99	w p99.9	w max
525.77	532.12	542.32	632.56	635.73	636.11	4.16	4.69	5.46	12.30	37.25	211.83

Conclusion

Dans cet article, nous avons mesuré les performances (démarrages à froid et à chaud) de la fonction Lambda pure ayant 1 024 Mo de mémoire à l'aide d'un runtime personnalisé contenant une image native GraalVM avec le runtime GraalVM 21.

En comparant ces mesures de performances avec celles de l'article Mesure des démarrages à froid et à chaud avec Java 21 en utilisant différents paramètres de mémoire Lambda, ce que nous avons fait avec SnapStart activé et en utilisant l'amorçage de la requête DynamoDB, nous constatons que nous avons de loin les temps de démarrage à froid et à chaud les plus bas. en utilisant GraalVM Native Image par rapport à l'utilisation de la fonction Lambda pure avec SnapStart et à l'amorçage décrit. Bien entendu, les deux approches SnapStart et GraalVM Native Image présentent également des avantages et des inconvénients différents que nous explorerons dans un article séparé.

Au moment de la publication, des versions plus récentes sont également devenues disponibles (comme le runtime GraalVM 23), vous devez donc apporter les modifications de version et recompiler l'image native GraalVM en suivant les instructions de la partie 2 de la série et re-mesurer les performances Lambda. .

Dans le prochain article de la série, nous explorerons l'impact des différents paramètres de mémoire Lambda (de 256 à 1 536 Mo) sur les performances Lambda, car le paramètre de mémoire influence également fortement le coût d'exécution des fonctions Lambda.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!