Cloud Functions 简单易用,让您可以快速开发代码并在无服务器环境中运行。在规模适中的情况下,运行函数的成本很低,因此优化代码似乎不是一项高优先级的工作。但是,随着部署规模的扩大,代码优化会变得越来越重要。
本文档介绍如何优化函数的网络连接方式。优化网络连接方式可以获得如下好处:
- 减少在每次函数调用时建立新连接所需的 CPU 时间。
- 降低用尽连接配额或 DNS 配额的可能性。
维持持久性连接
本部分通过若干示例,说明如何在函数中维持持久性连接。如果不在函数中维持持久性连接,可能会迅速耗尽连接配额。
本部分包含下列使用场景:
- HTTP/S
- Google API
HTTP/S 请求
下面的优化代码段显示了如何维持持久性连接,而不是在每次函数调用时创建新连接:
Node.js
const http = require('http'); const functions = require('firebase-functions'); // Setting the `keepAlive` option to `true` keeps // connections open between function invocations const agent = new http.Agent({keepAlive: true}); exports.function = functions.https.onRequest((request, response) => { req = http.request({ host: '' , port: 80, path: '' , method: 'GET', agent: agent, // Holds the connection open after the first invocation }, res => { let rawData = ''; res.setEncoding('utf8'); res.on('data', chunk => { rawData += chunk; }); res.on('end', () => { response.status(200).send(`Data: ${rawData}`); }); }); req.on('error', e => { response.status(500).send(`Error: ${e.message}`); }); req.end(); });
Python
from firebase_functions import https_fn import requests # Create a global HTTP session (which provides connection pooling) session = requests.Session() @https_fn.on_request() def connection_pooling(request): # The URL to send the request to url = "http://example.com" # Process the request response = session.get(url) response.raise_for_status() return https_fn.Response("Success!")
此 HTTP 函数使用连接池来发出 HTTP 请求。它接受请求对象 (flask.Request
),并返回响应文本,或是可使用 make_response
转换为 Response
对象的任何一组值。
访问 Google API
以下示例使用的是 Cloud Pub/Sub,但此方法也适用于其他客户端库,例如,Cloud Natural Language 或 Cloud Spanner。请注意,性能改进可能取决于特定客户端库的当前实现。
如果创建 Pub/Sub 客户端对象,则每次调用会执行一次连接和两次 DNS 查询。为了避免不必要的连接和 DNS 查询,请按照以下示例所示,在全局范围内创建 Pub/Sub 客户端对象:
node.js
const PubSub = require('@google-cloud/pubsub'); const functions = require('firebase-functions'); const pubsub = PubSub(); exports.function = functions.https.onRequest((req, res) => { const topic = pubsub.topic('' ); topic.publish('Test message', err => { if (err) { res.status(500).send(`Error publishing the message: ${err}`); } else { res.status(200).send('1 message published'); } }); });
Python
import os from firebase_functions import https_fn from google.cloud import pubsub_v1 # from firebase_functions import https_fn # Create a global Pub/Sub client to avoid unneeded network activity pubsub = pubsub_v1.PublisherClient() @https_fn.on_request() def gcp_api_call(request): project = os.getenv("GCP_PROJECT") request_json = request.get_json() topic_name = request_json["topic"] topic_path = pubsub.topic_path(project, topic_name) # Process the request data = b"Test message" pubsub.publish(topic_path, data=data) return https_fn.Response("1 message published")
此 HTTP 函数使用缓存的客户端库实例来减少每次调用函数所需的连接数。它接受请求对象 (flask.Request
),并返回响应文本,或是可使用 make_response
转换为 Response
对象的任何一组值。
GCP_PROJECT
环境变量在 Python 3.7 运行时中会自动设置。在较新的运行时中,请务必在函数部署时指定它。请参阅配置环境变量。
出站连接
出站请求超时
对于从函数到 VPC 网络的请求,空闲时间达到 10 分钟后超时。对于从函数到互联网的请求,空闲时间达到 20 分钟后超时。
出站连接重置
在底层基础架构重启或更新时,从函数到 VPC 网络和互联网的连接流可能会偶尔被终止和替换。如果您的应用重复使用长期有效的连接,我们建议您将应用配置为重新建立连接,以避免重用无效连接。
函数负载测试
要测量您的函数平均执行多少次连接,只需将其部署为 HTTP 函数,然后使用性能测试框架以特定的 QPS 对其进行调用。您可选择使用 Artillery - 只需一行代码就能调用:
$ artillery quick -d 300 -r 30 URL
此命令会以 30 QPS 的速度提取指定的网址,持续时间为 300 秒。
执行测试后,您可以在 Cloud 控制台中前往 Cloud Functions API 配额页面检查连接配额的使用情况。如果使用量一直在 30(或其倍数)左右,说明您在每次调用中都会建立一个(或多个)连接。优化代码后,您应该只会在测试开始时看到一些连接(10-30 个)。
您还可以在同一页面上的 CPU 配额图中比较优化前后的 CPU 费用。