Serverless 架构已经成为了现代应用程序的一种首选方案，这是因为它可以让开发者将关注点从基础设施层移除，将精力集中于业务逻辑。然而，使用 Serverless 架构时，函数运行时间过长可能会导致一些问题，比如 HTTP 连接超时、函数执行超时等。本文将介绍 Serverless 架构中函数运行时间过长引起的问题，以及解决这些问题的方法。
问题分析
当函数将处理时间超过一定阈值时，请求将因为超时而失败。如果我们直接将阈值设置得更高，这可能会导致函数成为长时间运行的函数，并可能导致更多的问题，比如高运行成本和不可预测的行为。 这里是一个在处理负载时引起问题的示例：假设我们有一个函数 convertImage，该函数从 AWS S3 存储桶中读取图片，将其转换为另一种格式，并将其上传到同一个存储桶中。如果 S3 存储桶包含大量图像，例如 100,000 张图像，我们将面临一个问题。
解决方案
了解问题后，我们可以使用下面的解决方案来应对这些问题。这些解决方案旨在使您的函数在处理更大的工作负载时更高效，而不是使用更高的阈值。
- 实现函数时间截止
您可以将函数时间限制设置为 10 分钟，以确保函数可以按时退出并释放资源。如果您使用的是 AWS Lambda，则您可以将此配置设置为 Lambda 配置文件中的值或称为 serverless.yml。您可以这样配置：
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- 优化代码
您可以通过使用异步编程模型来优化函数代码。例如，使用 Promise 来预取图像并将代码与需要响应的计算任务分离。 在下面的代码片段中，我们定义了一个静态变量 s3 来保存 AWS.S3 类。这有助于节省对象创建成本，并从 Lambda 响应计算中分离了对象准备：
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---- 拆分代码基线
您可以将代码拆分为更小的组件，以便可以细粒度地控制其生命周期。这有助于减少运行时间并使代码更可维护。 这是一个例子，我们将代码拆分为三个 Lambda 函数：
- 触发器函数：该函数根据 S3 存储桶事件触发，它通过 SNS 主题向其他 Lambda 函数发送消息。 它只需要 5 秒钟才能运行。
- 转换函数：它是一个处理每个图像的函数，可以扩展。它将拆分为多个任务，每个任务处理 10 张图像。这是因为转换 10 张图像的时间大约为 1 分钟，因此在 10 分钟的时间限制内可以并行处理 10 个任务（每个任务处理 10 张图像，总共处理 100 张图像）。使用 Promise 来处理任务，以使代码更加可读和可维护。
- 完成函数：它会更新转换的图像的状态，并将完整数据写入 DynamoDB。
结论
通过实施这些最佳实践，您可以大大将函数运行时间缩短，并在 Serverless 架构中无缝运行应用程序。 优化代码、限制函数时间并拆分代码基线是 Serverless 架构中函数超时的解决方案之一。当您在开发下一代 Serverless 系统时，请考虑这些建议，以保持您的 Lambda 函数的最佳性能。
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