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在 Lambda 函数中进行 CPU 密集型处理

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

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