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AWS Lambda 上的 Spring Boot 应用程序 - 使用 GraalVM 本机映像和内存设置测量冷启动和热启动部分

Jan 07, 2025 am 07:17 AM

Spring Boot pplication on AWS Lambda - Part Measuring cold and warm starts with GraalVM Native Image and memory settings

介绍

在我们系列文章的第 12 部分中,我们探讨了如何使用包含 GraalVM 本机映像的自定义运行时来开发和部署 Lambda 函数,以及从 Spring Cloud Function AWS 应用程序创建的 GraalVM 22 运行时。在第 13 部分中,我们测量了具有 1024 MB 内存的此类 Lambda 函数的性能(冷启动和热启动)。

在本文中,我们将使用这种方法在 256 到 1536 MB 之间的不同内存设置下测量 Lambda 函数的性能(冷启动和热启动),以探索成本和性能之间的权衡。

使用包含具有不同内存设置的 GraalVM 本机映像的自定义运行时测量 Lambda 函数的冷启动和热启动

我们将重复使用本系列文章第 13 部分中描述的完全相同的实验,但内存设置在 256 到 1536 MB 之间。

以下是实验结果:

冷 (c) 和暖 (m) 开始时间(以毫秒为单位):

Memory setting c p50 c p75 c p90 c p99 c p99.9 c max w p50 w p75 w p90 w p99 w p99.9 w max
256 MB 1634.84 1659.54 1691.35 1778.03 1785.15 1785.7 6.56 6.99 7.63 18.33 372.54 857.7
512 MB 1244.44 1278.48 1313.45 1414.28 1421.36 1421.94 6.66 7.10 7.94 25.41 181.86 414.99
768 MB 1111.53 1126.07 1139.66 1192.08 1202.86 1203.07 6.58 6.93 7.48 12.46 115.18 278.91
1024 MB 1051.03 1061.58 1080.86 1119.34 1149.45 1230.28 6.45 6.77 7.33 12.50 90.92 218.17
1280 MB 1022.02 1035.39 1058.41 1065.76 1104.64 1174.79 6.58 6.96 7.54 12.37 70.77 271.13
1536 MB 1009.83 1029.20 1048.41 1161.32 1116.24 1148.24 6.66 7.04 7.75 12.08 63.03 215.62

结论

在本文中,使用包含 GraalVM 本机映像的自定义运行时测量 Lambda 函数的冷启动和热启动,GraalVM 21 运行时是从第 12 部分中介绍的 Spring Cloud Function AWS 应用程序创建的,具有 256 到 1536 MB 之间的不同内存设置。

我们观察到与 GraalVM Native Image 的 Pure Lambda 函数 - 使用不同 Lambda 内存设置测量冷启动和热启动一文中描述的类似情况。 对于较低的 Lambda 函数内存设置(例如 256 或 512 MB),热启动时间也非常接近,其中差异主要在高百分位 (>= p90) 上可见。 256 和 512 MB 的冷启动时间相当长,从 768 MB 内存开始,通过为 Lambda 提供更多内存,冷启动时间只会减少一点,但对于大于 1024 MB 的内存,没有任何明显差异。 根据您的性能要求,您可以为 Lambda 提供少于 1024 MB 的内存(正如我们最初在示例应用程序中给出的那样),并且使用 768 MB 甚至更少的内存可以实现非常好的性价比。

我们还分享了第 13 部分结论中描述的相同观察结果。当我们将冷启动时间与文章使用 GraalVM Native Image 的纯 Lambda 函数 - 使用不同 Lambda 内存设置测量冷启动和热启动中测量的时间进行比较时( (其中 Lambda 函数不使用 Spring Boot 等任何框架),使用纯 Lambda 函数时,我们发现每个百分位数的值降低约 0.5-0.6 秒。我个人认为我的示例 Spring Boot 3 应用程序具有一定的优化潜力,因为我无法解释它们之间的冷启动时间如此大的差异。我的(也许是天真的)期望是,与使用纯 Lambda 函数相比,将 Spring Boot 3 框架与 AWS Lambda 和 GraalVM Native 映像一起使用可能只会导致冷启动时间增加 0.2-0.3 倍。

在发布本文时,正在使用的框架和工具的新版本已经可用(GraalVM 23 运行时、Spring Boot 3.4 和 Spring Cloud Function 库的版本更新),因此您可以进行版本更改并重新编译 GraalVM Native按照本系列第 2 部分的说明进行图像绘制并重新测量性能。我还将很快发布这些版本的新测量结果并升级示例应用程序。

以上是AWS Lambda 上的 Spring Boot 应用程序 - 使用 GraalVM 本机映像和内存设置测量冷启动和热启动部分的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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