介绍
AWS Lambda 是一个无服务器计算平台，允许开发人员在不需要管理服务器的情况下运行代码。 Lambda 函数较为流行的用例是处理事件、读取数据并将其写入其他服务等等，但 Lambda 函数也可以用于其他类型的工作负载。
在本文中，我们将讨论如何在 Lambda 函数中进行 CPU 密集型处理。虽然 Lambda 函数默认有 15 分钟的最大执行时间，但在处理大量计算密集型任务时可能会超时。本文提供的技术可以用于最大化 CPU 利用率和减少超时。
处理方案
1. 同步处理
Lambda 函数允许同步执行，并返回结果。 通常情况下，这通常适用于简单的任务和资源占用较少的任务。在处理 CPU 密集型任务时，可以使用此方法通过启动进程池或使用线程池在同一 Lambda 实例上并行处理任务来提高性能。
以下是一个使用 Python 和 concurrent.futures 模块创建进程池的示例代码：
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这个函数使用了 concurrent.futures 模块创建了一个进程池，该进程池最多并行运行 4 个进程。 它创建了一个列表，其中包含 4 个 CPU 密集型任务的结果。 该函数使用 as_completed() 方法迭代所有 future 对象，以收集结果。
2. 异步处理
如果同步 Lambda 函数的设置不合适，则需要异步执行。Lambda 函数使用 AWS Lambda 运行时客户端发出请求，以异步调用另一个 Lambda 函数，这将在后台处理 CPU 密集型任务。
以下是调用异步 Lambda 函数的示例代码：
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------ ----------- -----在这个示例代码中，处理 CPU 密集型任务的函数是异步 Lambda 函数。 要使用它，我们使用了 AWS SDK for Python（Boto3），并使用 invoke() 方法调用。 参数包括 需调用的函数名 和 方法类型 InvocationType 为 Event。
注意，异步处理需要确保代码包含正确的资源清理逻辑，以避免资源泄漏或过度使用资源。另外，需要注意异步 Lambda 函数的并发限制，与同步函数不同，异步函数的并发等于账户级别的总并发数。
总结
在 Lambda 函数中进行 CPU 密集型处理要考虑到性能和资源的限制。可以使用并发库来并行建立进程池或线程池，或将 CPU 密集型任务移动到异步 Lambda 函数处理。
无论是同步还是异步处理，都需要注意资源使用情况并实施有效的资源管理策略，以避免出现性能问题或资源泄漏。
参考链接
- AWS Lambda Developer Guide - Managing concurrency in AWS Lambda
- AWS Lambda Developer Guide - Understanding scaling for Lambda functions with Provisioned Concurrency
- Python Concurrent Futures
- Python Multiprocessing
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