随着云计算的流行，越来越多的应用程序将自己的后端逻辑迁移到云端。Serverless 架构是目前很流行的一种云端架构，它可以大大减少维护和运维的成本，提高开发团队的效率。然而，随着应用程序的增长，Serverless 架构的成本也会变得越来越高。本文将介绍一些 Serverless 优化技巧，帮助您降低成本。
1. 启用请求批处理
每次调用云函数都需要支付一定的费用。如果您的应用程序需要大量的小请求，则会导致不必要的成本。因此，启用请求批处理可以将多个请求合并为一个请求。这样可以减少请求数量，并降低成本。
例如，假设有一个需要将多个图片转换为缩略图的应用程序。您可以采用以下方式启用请求批处理：
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--在上述代码中，我们首先将每个记录中的对象键提取出来，并将其转换为格式化请求的数组。然后，我们创建了一个 S3 对象，使用 Promise.all() 并行处理所有请求。
启用请求批处理不仅可以减少请求数和成本，还可以提高处理速度。
2. 利用缓存
许多应用程序都会有一些常见的计算结果，这些结果可能会被多个函数反复使用。如果没有缓存，这些函数的执行时间和成本可能会相当高。
因此，服务器端缓存是一个非常重要的优化技巧，在 Serverless 应用程序中同样适用。AWS Lambda 支持内存级别的缓存，您可以将其用于共享数据，以避免重复执行某些计算。请注意，因为内存级别的缓存不是持久的，所以对于需要长时间存储的数据，需要使用其他服务，如 Amazon ElastiCache。
以下是一个示例代码片段，展示如何使用 AWS Lambda 内存级别的缓存：
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--在上述代码中，我们首先检查缓存是否已经中存在 bucket-list 中。如果没有，我们使用 AWS SDK 调用 S3 API 获取所有存储桶列表，并将结果保存在缓存中。如果缓存中已经存在 bucket-list 数据，我们就直接返回它。
使用内存缓存可以大幅度减少重复计算的执行时间和成本，提高函数的性能。
3. 缩小函数的尺寸
函数的大小对于其启动和执行时间有很大影响。因为每个函数都要加载到内存中，并且在执行时要解压缩代码包，因此代码包越大，函数的启动和执行时间就会越长。此外，代码包大也意味着更多的内存使用，从而导致更高的成本。
为了缩小代码包的尺寸，请考虑以下几个优化技巧：
- 删除不需要的依赖项
- 使用 Babel 等工具来删除不必要的代码
- 避免将 Node.js 的可执行文件打包到代码包中
- 避免打包大型文件
以下是一个示例 Lambda 函数的目录结构，其中包含了一个不必要的 npm 包：
dist/
node_modules/
unused-package/
handler.js
package.json在上述示例中，我们将 unused-package 从目录中移除，同时在 package.json 中也将其删除。
{
...
"dependencies": {
"aws-sdk": "^2.704.0",
"lodash": "^4.17.20"
}
}缩小函数的尺寸可以减少函数启动和执行时间，并降低运行成本。
结论
以上是 Serverless 优化的三个技巧，您可以通过启用请求批处理、利用缓存和缩小函数的尺寸来降低 Serverless 架构的成本。使用这些技巧可以提高函数的性能和可扩展性，增强应用程序的稳定性，并节省运行成本。当然，这里提到的技巧只是冰山一角，还有很多其他的优化策略可以帮助您优化 Serverless 架构，我们希望这些技巧可以帮助您开始 Serverless 的旅程。
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