Cloud Functions'ın basitliği sayesinde kodu hızlıca geliştirip tek bir cihazda çalıştırabilirsiniz. sunucusuz ortama gidebilmektedir. Orta ölçekte, işlevleri çalıştırmanın maliyeti düşüktür, ve kodunuzu optimize etmek yüksek bir öncelik görünmeyebilir. Dağıtımınız olarak Ancak kodunuzu optimize etmenin önemi gittikçe artıyor.
Bu dokümanda, işlevleriniz için ağ iletişiminin nasıl optimize edileceği açıklanmaktadır. Bazı Ağ iletişimini optimize etmenin avantajları şunlardır:
- Her birinde yeni giden bağlantılar oluştururken harcanan CPU süresini azaltın işlev çağrısında bulunmamalıdır.
- Bağlantının bitmesi veya DNS olasılığını azaltma kotalar için geçerlidir.
Kalıcı Bağlantıları Koruma
Bu bölümde, işlevini kullanın. Bunu yapmamanız, bağlantı kotalarının hızla tükenmesine neden olabilir.
Bu bölümde aşağıdaki senaryolar ele alınmıştır:
- HTTP/S
- Google API'leri
HTTP/S İstekleri
Aşağıdaki optimize edilmiş kod snippet'i, kalıcı bağlantıların nasıl korunacağını gösterir oluşturmak yerine her işlev çağrısında yeni bir bağlantı oluşturmanız gerekir:
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!")
Bu HTTP işlevi, HTTP istekleri oluşturmak için bir bağlantı havuzu kullanır.
Bir istek nesnesini (flask.Request
) alır ve şunu döndürür:
veya yanıt metnine dönüştürülebilecek herhangi bir değer kümesi
Response
nesne kullanılıyor
make_response
.
Google API'lerine erişme
Aşağıdaki örnekte Cloud Pub/Sub kullanılmaktadır, ancak bu yaklaşım diğer istemci kitaplıklarında da işe yarar; örneğin, Cloud Natural Language veya Cloud Spanner. Performansın iyileştirmeleri, belirli bir müşterinin şu anki uygulamasına bağlı olarak kitaplıklar.
Pub/Sub istemci nesnesi oluşturulduğunda bir bağlantı ve iki DNS sorgusu oluşur çağrı başına gelir. Gereksiz bağlantıları ve DNS sorgularını önlemek için Aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi global kapsamdaki Pub/Sub istemci nesnesi:
düğüm.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")
Bu HTTP işlevi, önbelleğe alınmış bir istemci kitaplığı örneğini kullanarak
işlev çağrısı başına gereken bağlantı sayısını azaltır.
Bir istek nesnesini (flask.Request
) alır ve şunu döndürür:
veya yanıt metnine dönüştürülebilecek herhangi bir değer kümesi
Response
nesne kullanılıyor
make_response
.
GCP_PROJECT
ortam değişkeni Python'da otomatik olarak ayarlanır
3.7 çalışma zamanı. Daha sonraki çalışma zamanlarında bunu
işlev dağıtımı. Görüntüleyin
Ortam değişkenlerini yapılandırın.
Giden bağlantı sıfırlamaları
İşlevinizden hem VPC'ye hem de internete bağlantı akışları altyapı yeniden başlatıldığında zaman zaman sonlandırılır ve değiştirilir veya güncellenir. Uygulamanız uzun süreli bağlantıları yeniden kullanırsa yeniden bağlantı kuracak şekilde uygulamanızı yapılandırmanızı yeniden kullanımından kaçının.
İşlevinizi Yük Testi
Fonksiyonunuzun ortalama kaç bağlantı gerçekleştirdiğini ölçmek için HTTP işlevi olarak kullanabilir ve bu parametreyi sağlayabilir. Olası seçeneklerden biri Artillery'dir. tek bir satırla çağırabilir:
$ artillery quick -d 300 -r 30 URL
Bu komut, belirtilen URL'yi 300 saniye boyunca 30 QPS'de getirir.
Testi gerçekleştirdikten sonra, Cloud Functions API kota sayfası inceleyebilirsiniz. Kullanım sürekli olarak 30 civarında (veya birden fazlaysa) her çağrıda bir (veya birkaç) bağlantı kurar. Siz birçok (10-30) bağlantının gerçekleştiğini görürsünüz. her zaman uygun olmayabilir.
Ayrıca, CPU optimizasyonundan önceki ve sonraki CPU maliyetini de kota grafiğini görebilirsiniz.