FunctionGraph性能优化实践
在Serverless技术日益普及的今天，性能优化已成为提升应用效率与用户体验的关键。
本篇旨在探讨FunctionGraph性能优化的最新实践，从冷启动优化、函数执行优化等方面，全面分析如何在不同场景下实现最优性能，为您提供实用的指导，帮助您在FunctionGraph上构建更高效、更稳定的应用。
代码优化
- 编写幂等代码。为函数编写幂等代码可确保函数以相同的方式处理重复事件。
- 合理使用连接池。保持连接复用，以减少新建连接的冷启动开销（如HTTP连接池、数据库连接池、Redis连接池等）。
- 避免每次调用时重新初始化变量对象（使用全局静态变量、单例等）。在函数调用中间件（如Redis、Kafka等）时，避免在handler方法中重复初始化client，应通过init方法或全局变量初始化client，以减少client的冷启动开销。
- 加强客户端异常重试机制。当调用函数返回非200状态码时（如500、429、504等），客户端依据具体业务需求，加入重试逻辑，能够进一步确保业务的可靠性。
- 使用恰当的日志记录。FunctionGraph函数中访问第三方服务、华为云服务和执行相关操作时，应记录日志，以便于后续的异常定位、性能优化及业务分析。
性能压测
对函数进行性能测试是确保选择最优配置的关键环节。在函数压测过程中，可利用平台提供的指标、日志、调用链等手段进一步分析函数性能数据，从而优化函数配置选择。具体可观测指标详情请参考函数监控概述。
精简代码和镜像瘦身
由于FunctionGraph在冷启动时会下载函数代码，下载代码的过程会影响启动时间。如果代码文件过大，下载时间将延长，导致FunctionGraph的启动时间增加。
如果使用自定义镜像函数，镜像越大，启动时间也会越长。因此，为了减少冷启动时间，应对应用程序进行优化，例如移除程序中不必要的代码、减少第三方库的依赖等。具体操作包括：在Node.js中执行“npm prune”命令，在Python中执行“autoflake”。
此外，某些第三方库中可能包括测试用例源代码、无用的二进制文件和数据文件等，清理这些文件可减少函数代码的下载和解压时间。
使用更大的内存
为函数配置较大内存可以提升CPU性能，从而加快函数启动和执行速度。您可以通过监测函数执行时间，评估不同内存配置对函数性能影响，进而选择最优内存大小。
使用公共依赖包加速
在编写函数代码时，通常会引入第三方依赖库，特别是使用Python语言构建函数时。在冷启动过程，系统会下载所需依赖包，如果依赖包体积过大，会延长启动时间。
FunctionGraph提供公共依赖包和私有依赖包两种依赖包。使用公共依赖包时，FunctionGraph会预先将其下载至执行节点中，以减少依赖包的下载时间。因此，建议优先使用FunctionGraph提供的公共依赖包，尽量减少私有依赖的使用。依赖包的相关介绍请参考函数依赖包。
配置预留实例
预留实例创建完成后，将自动加载该函数的代码、依赖包及执行初始化入口函数，并持续驻留环境。因此，为函数配置预留实例能够避免冷启动导致的时延问题。函数预留实例的配置操作请参考为函数配置预留实例。
使用函数初始化入口
对于需要频繁调用的函数，将初始化逻辑置于初始化入口可显著减少每次执行时间，例如初始化HTTP连接、初始化数据库连接等。函数初始化入口的配置操作请参考配置函数初始化。
