Prostota Cloud Functions pozwala szybko tworzyć kod i uruchamiać go w środowisku bezserwerowym. Przy umiarkowanej skali koszty uruchamiania funkcji są niskie, a optymalizacja kodu może nie wydawać się wysokim priorytetem. Wraz ze wzrostem wdrożenia staje się jednak coraz ważniejsza optymalizacja kodu.
Z tego dokumentu dowiesz się, jak zoptymalizować sieć pod kątem swoich funkcji. Oto niektóre zalety optymalizacji sieci:
- Skrócenie czasu pracy procesora poświęcanego na nawiązywanie nowych połączeń przy każdym wywołaniu funkcji.
- Zmniejsz prawdopodobieństwo wyczerpywania się połączenia lub limitów DNS.
Utrzymywanie trwałych połączeń
W tej sekcji znajdziesz przykłady utrzymywania trwałych połączeń w funkcji. Jeśli tego nie zrobisz, mogą szybko wyczerpać limity połączeń.
W tej sekcji omawiamy następujące scenariusze:
- HTTP/S
- interfejsów API Google,
Żądania HTTP/S
Poniższy zoptymalizowany fragment kodu pokazuje, jak utrzymać trwałe połączenia zamiast tworzyć nowe przy każdym wywołaniu funkcji:
Node.js
const http = require('http'); const functions = require('firebase-functions'); // Setting the `keepAlive` option to `true` keeps // connections open between function invocations const agent = new http.Agent({keepAlive: true}); exports.function = functions.https.onRequest((request, response) => { req = http.request({ host: '', port: 80, path: ' ', method: 'GET', agent: agent, // Holds the connection open after the first invocation }, res => { let rawData = ''; res.setEncoding('utf8'); res.on('data', chunk => { rawData += chunk; }); res.on('end', () => { response.status(200).send(`Data: ${rawData}`); }); }); req.on('error', e => { response.status(500).send(`Error: ${e.message}`); }); req.end(); });
Python
from firebase_functions import https_fn import requests # Create a global HTTP session (which provides connection pooling) session = requests.Session() @https_fn.on_request() def connection_pooling(request): # The URL to send the request to url = "http://example.com" # Process the request response = session.get(url) response.raise_for_status() return https_fn.Response("Success!")
Ta funkcja HTTP wykorzystuje pulę połączeń do wysyłania żądań HTTP.
Zwraca on obiekt żądania (flask.Request
) i zwraca tekst odpowiedzi lub dowolny zbiór wartości, które można przekształcić w obiekt Response
za pomocą make_response
.
Dostęp do interfejsów API Google
Poniższy przykład używa Cloud Pub/Sub, ale to podejście sprawdza się również w przypadku innych bibliotek klienta, takich jak Cloud Natural Language lub Cloud Spanner. Pamiętaj, że poprawa wydajności może zależeć od bieżącej implementacji konkretnych bibliotek klienckich.
Utworzenie obiektu klienckiego Pub/Sub skutkuje 1 połączeniem i 2 zapytaniami DNS na wywołanie. Aby uniknąć zbędnych połączeń i zapytań DNS, utwórz obiekt klienta Pub/Sub w zakresie globalnym, jak w przykładzie poniżej:
node.js
const PubSub = require('@google-cloud/pubsub'); const functions = require('firebase-functions'); const pubsub = PubSub(); exports.function = functions.https.onRequest((req, res) => { const topic = pubsub.topic(''); topic.publish('Test message', err => { if (err) { res.status(500).send(`Error publishing the message: ${err}`); } else { res.status(200).send('1 message published'); } }); });
Python
import os from firebase_functions import https_fn from google.cloud import pubsub_v1 # from firebase_functions import https_fn # Create a global Pub/Sub client to avoid unneeded network activity pubsub = pubsub_v1.PublisherClient() @https_fn.on_request() def gcp_api_call(request): project = os.getenv("GCP_PROJECT") request_json = request.get_json() topic_name = request_json["topic"] topic_path = pubsub.topic_path(project, topic_name) # Process the request data = b"Test message" pubsub.publish(topic_path, data=data) return https_fn.Response("1 message published")
Ta funkcja HTTP wykorzystuje instancję biblioteki klienta z pamięci podręcznej, aby zmniejszyć liczbę połączeń wymaganych na każde wywołanie funkcji.
Zwraca on obiekt żądania (flask.Request
) i zwraca tekst odpowiedzi lub dowolny zbiór wartości, które można przekształcić w obiekt Response
za pomocą make_response
.
Zmienna środowiskowa GCP_PROJECT
jest ustawiana automatycznie w środowisku wykonawczym Pythona 3.7. W późniejszych środowiskach wykonawczych pamiętaj, aby określić je przy wdrażaniu funkcji. Więcej informacji znajdziesz w artykule Konfigurowanie zmiennych środowiskowych.
Testowanie funkcji pod kątem obciążenia
Aby zmierzyć średnią liczbę połączeń wykonywanych przez Twoją funkcję, po prostu wdróż ją jako funkcję HTTP i użyj platformy do testowania wydajności, aby wywoływać ją przy określonych zapytaniach na sekundę. Jedną z dostępnych opcji jest Artillery, którą możesz wywołać z jednego wiersza:
$ artillery quick -d 300 -r 30 URL
To polecenie pobiera dany adres URL z szybkością 30 zapytań na sekundę przez 300 sekund.
Po zakończeniu testu sprawdź wykorzystanie limitu połączeń na stronie limitów interfejsu Cloud Functions API w Cloud Console. Jeśli użycie utrzymuje się regularnie około 30 (lub jest wielokrotnością poziomu wykorzystania), w każdym wywołaniu tworzysz jedno (lub kilka) połączeń. Gdy zoptymalizujesz kod, na początku testu powinno pojawić się kilka (10–30) połączeń.
Na tej samej stronie możesz też porównać koszty procesora przed optymalizacją i po niej.