شروع سرد بدون سرور فرانت‌اند: بهینه‌سازی مقداردهی اولیه تابع

محاسبات بدون سرور، توسعه فرانت‌اند را متحول کرده است و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که برنامه‌ها را بدون مدیریت سرورها بسازند و مستقر کنند. سرویس‌هایی مانند AWS Lambda، Google Cloud Functions و Azure Functions معماری‌های مبتنی بر رویداد را فعال می‌کنند و به طور خودکار برای پاسخگویی به تقاضا مقیاس‌بندی می‌شوند. با این حال، یک چالش مهم در استقرار بدون سرور، مشکل "شروع سرد" است. این مقاله یک راهنمای جامع برای درک و بهینه‌سازی شروع سرد بدون سرور فرانت‌اند ارائه می‌دهد و بر تکنیک‌های بهینه‌سازی مقداردهی اولیه تابع برای بهبود عملکرد و تجربه کاربری تمرکز دارد.

شروع سرد چیست؟

در یک محیط بدون سرور، توابع بر اساس تقاضا فراخوانی می‌شوند. هنگامی که یک تابع برای مدتی (یا هرگز) اجرا نشده باشد یا برای اولین بار پس از استقرار فعال شود، زیرساخت باید محیط اجرا را تهیه و مقداردهی اولیه کند. این فرآیند که به عنوان شروع سرد شناخته می‌شود، شامل مراحل زیر است:

• تخصیص: تخصیص منابع لازم مانند CPU، حافظه و رابط‌های شبکه.
• دانلود کد: دانلود کد تابع و وابستگی‌ها از فضای ذخیره‌سازی.
• مقداردهی اولیه: مقداردهی اولیه محیط زمان اجرا (به عنوان مثال، Node.js، Python) و اجرای کد مقداردهی اولیه تابع.

این مرحله مقداردهی اولیه می‌تواند تأخیر ایجاد کند، که به ویژه در برنامه‌های فرانت‌اند که کاربران انتظار پاسخ‌های تقریباً فوری دارند، قابل توجه است. مدت زمان یک شروع سرد بسته به چندین عامل متفاوت است، از جمله:

• اندازه تابع: توابع بزرگتر با وابستگی‌های بیشتر، مدت بیشتری طول می‌کشد تا دانلود و مقداردهی اولیه شوند.
• محیط زمان اجرا: زمان‌های شروع متفاوت runtimes (به عنوان مثال، Java در مقابل Node.js) متفاوت است.
• تخصیص حافظه: افزایش تخصیص حافظه می‌تواند گاهی اوقات زمان شروع سرد را کاهش دهد، اما با افزایش هزینه‌ها همراه است.
• پیکربندی VPC: استقرار توابع در یک Virtual Private Cloud (VPC) می‌تواند به دلیل پیکربندی شبکه، تأخیر بیشتری ایجاد کند.

تاثیر بر برنامه‌های فرانت‌اند

شروع سرد می‌تواند به طور قابل توجهی بر تجربه کاربری برنامه‌های فرانت‌اند به چند روش تأثیر بگذارد:

• زمان بارگذاری اولیه کند: اولین درخواست به یک تابع بدون سرور پس از یک دوره عدم فعالیت می‌تواند به طور محسوسی کندتر باشد و منجر به تجربه کاربری ضعیف شود.
• APIهای غیر پاسخگو: برنامه‌های فرانت‌اند که به APIهای بدون سرور متکی هستند ممکن است در بازیابی و پردازش داده‌ها تاخیر داشته باشند که منجر به عدم پاسخگویی درک شده می‌شود.
• خطاهای Timeout: در برخی موارد، شروع سرد می‌تواند به اندازه‌ای طولانی باشد که باعث ایجاد خطاهای timeout شود و باعث خرابی برنامه شود.

به عنوان مثال، یک برنامه تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که از توابع بدون سرور برای رسیدگی به جستجوهای محصول استفاده می‌کند. کاربری که اولین جستجوی روز را انجام می‌دهد ممکن است در حین مقداردهی اولیه تابع، تاخیر قابل توجهی را تجربه کند که منجر به ناامیدی و رها شدن احتمالی می‌شود.

تکنیک‌های بهینه‌سازی مقداردهی اولیه تابع

بهینه‌سازی مقداردهی اولیه تابع برای کاهش تأثیر شروع سرد بسیار مهم است. در اینجا چند تکنیک وجود دارد که می‌توان از آنها استفاده کرد:

1. به حداقل رساندن اندازه تابع

کاهش اندازه کد تابع و وابستگی‌های شما یکی از موثرترین راه‌ها برای کاهش زمان شروع سرد است. این را می توان از طریق:

• حذف کد: هرگونه کد، کتابخانه یا دارایی استفاده نشده را از بسته تابع خود حذف کنید. ابزارهایی مانند tree shaking Webpack می توانند به طور خودکار کد مرده را شناسایی و حذف کنند.
• بهینه‌سازی وابستگی: فقط از وابستگی‌های لازم استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که تا حد امکان سبک هستند. کتابخانه‌های جایگزین با ردپای کوچکتر را بررسی کنید. برای مثال، اگر نیازهای شما اساسی است، استفاده از `axios` را به جای کتابخانه‌های بزرگتر مشتری HTTP در نظر بگیرید.
• بسته‌بندی: از یک بسته‌بندی مانند Webpack، Parcel یا esbuild برای ترکیب کد و وابستگی‌های خود در یک فایل واحد و بهینه‌سازی شده استفاده کنید.
• کوچک‌سازی: کد خود را کوچک کنید تا با حذف فضای خالی و کوتاه کردن نام متغیرها، اندازه آن را کاهش دهید.

مثال (Node.js):

            // Before optimization
const express = require('express');
const moment = require('moment');
const _ = require('lodash');

// After optimization (only use what you need from lodash)
const get = require('lodash.get');

            

              
                Copy
              
            
          

2. بهینه‌سازی وابستگی‌ها

وابستگی‌های تابع خود را به دقت مدیریت کنید تا تأثیر آنها بر زمان شروع سرد به حداقل برسد. استراتژی‌های زیر را در نظر بگیرید:

• بارگذاری تنبل: وابستگی‌ها را فقط زمانی که مورد نیاز هستند بارگیری کنید، نه در طول مقداردهی اولیه تابع. این می تواند به طور قابل توجهی زمان شروع اولیه را کاهش دهد.
• وابستگی‌های خارجی شده (لایه‌ها): از لایه‌های بدون سرور برای به اشتراک گذاشتن وابستگی‌های مشترک در چندین تابع استفاده کنید. این از تکثیر وابستگی‌ها در هر بسته تابع جلوگیری می‌کند و اندازه کلی را کاهش می‌دهد. AWS Lambda Layers، Google Cloud Functions Layers و Azure Functions Layers این قابلیت را ارائه می‌دهند.
• ماژول‌های Native: در صورت امکان از استفاده از ماژول‌های native (ماژول‌های نوشته شده در C یا C++) خودداری کنید، زیرا می‌توانند به دلیل نیاز به کامپایل و پیوند، زمان شروع سرد را به طور قابل توجهی افزایش دهند. اگر ماژول‌های native ضروری هستند، اطمینان حاصل کنید که برای پلتفرم هدف بهینه شده‌اند.

مثال (AWS Lambda Layers):

به جای قرار دادن `lodash` در هر تابع Lambda، یک Lambda Layer حاوی `lodash` ایجاد کنید و سپس به آن لایه در هر تابع ارجاع دهید.

3. مقداردهی اولیه دامنه سراسری را سبک نگه دارید

کد درون دامنه سراسری تابع شما در طول مرحله مقداردهی اولیه اجرا می‌شود. مقدار کار انجام شده در این محدوده را به حداقل برسانید تا زمان شروع سرد کاهش یابد. این شامل:

• اجتناب از عملیات گران قیمت: عملیات گران قیمت مانند اتصالات پایگاه داده یا بارگیری داده‌های بزرگ را به مرحله اجرای تابع موکول کنید.
• اتصالات را تنبل مقداردهی اولیه کنید: اتصالات پایگاه داده یا سایر اتصالات خارجی را فقط در صورت نیاز برقرار کنید و آنها را در فراخوانی‌ها دوباره استفاده کنید.
• داده‌ها را Cache کنید: داده‌هایی را که اغلب به آنها دسترسی دارید در حافظه Cache کنید تا از واکشی مکرر آنها از منابع خارجی جلوگیری کنید.

مثال (اتصال پایگاه داده):

            // Before optimization (database connection in global scope)
const db = connectToDatabase(); // Expensive operation

exports.handler = async (event) => {
  // ...
};

// After optimization (lazy database connection)
let db = null;

exports.handler = async (event) => {
  if (!db) {
    db = await connectToDatabase();
  }
  // ...
};

            

              
                Copy
              
            
          

4. همزمانی Provisioned (AWS Lambda) / حداقل نمونه‌ها (Google Cloud Functions) / نمونه‌های همیشه آماده (Azure Functions)

همزمانی Provisioned (AWS Lambda)، حداقل نمونه‌ها (Google Cloud Functions) و نمونه‌های همیشه آماده (Azure Functions) ویژگی‌هایی هستند که به شما امکان می‌دهند تعداد مشخصی از نمونه‌های تابع را از قبل مقداردهی اولیه کنید. این تضمین می‌کند که همیشه نمونه‌های گرم برای رسیدگی به درخواست‌های ورودی در دسترس هستند و شروع سرد را برای آن درخواست‌ها از بین می‌برد.

این رویکرد به ویژه برای توابع حیاتی که نیاز به تأخیر کم و در دسترس بودن بالا دارند مفید است. با این حال، با افزایش هزینه‌ها همراه است، زیرا شما برای نمونه‌های provisioned حتی زمانی که به طور فعال در حال پردازش درخواست‌ها نیستند، هزینه می‌پردازید. قبل از استفاده از این ویژگی، به دقت هزینه-فایده را در نظر بگیرید. به عنوان مثال، ممکن است برای نقطه پایانی API اصلی که به صفحه اصلی شما سرویس می‌دهد مفید باشد، اما نه برای توابع مدیریتی که کمتر استفاده می‌شوند.

مثال (AWS Lambda):

همزمانی Provisioned را برای تابع Lambda خود از طریق AWS Management Console یا AWS CLI پیکربندی کنید.

5. اتصالات Keep-Alive

هنگام ایجاد درخواست به سرویس‌های خارجی از تابع بدون سرور خود، از اتصالات keep-alive برای کاهش سربار ایجاد اتصالات جدید برای هر درخواست استفاده کنید. اتصالات Keep-alive به شما امکان می‌دهند از اتصالات موجود مجدداً استفاده کنید و عملکرد را بهبود می‌بخشد و تأخیر را کاهش می‌دهد.

اکثر کتابخانه‌های مشتری HTTP به طور پیش فرض از اتصالات keep-alive پشتیبانی می‌کنند. اطمینان حاصل کنید که کتابخانه مشتری شما برای استفاده از اتصالات keep-alive پیکربندی شده است و سرویس خارجی نیز از آنها پشتیبانی می‌کند. برای مثال، در Node.js، ماژول‌های `http` و `https` گزینه‌هایی را برای پیکربندی keep-alive ارائه می‌دهند.

6. بهینه‌سازی پیکربندی Runtime

پیکربندی محیط زمان اجرا شما نیز می‌تواند بر زمان شروع سرد تأثیر بگذارد. موارد زیر را در نظر بگیرید:

• نسخه Runtime: از آخرین نسخه پایدار runtime خود (به عنوان مثال، Node.js، Python) استفاده کنید، زیرا نسخه‌های جدیدتر اغلب شامل بهبود عملکرد و رفع اشکال هستند.
• تخصیص حافظه: با تخصیص‌های حافظه مختلف آزمایش کنید تا تعادل بهینه بین عملکرد و هزینه را پیدا کنید. افزایش تخصیص حافظه می‌تواند گاهی اوقات زمان شروع سرد را کاهش دهد، اما هزینه در هر فراخوانی را نیز افزایش می‌دهد.
• Timeout اجرا: یک timeout اجرای مناسب برای تابع خود تنظیم کنید تا از ایجاد خطاهای طولانی مدت شروع سرد جلوگیری شود.

7. امضای کد (در صورت وجود)

اگر ارائه دهنده ابر شما از امضای کد پشتیبانی می‌کند، از آن برای تأیید یکپارچگی کد تابع خود استفاده کنید. در حالی که این امر سربار کمی را اضافه می‌کند، می‌تواند از اجرای کد مخرب و تأثیر بالقوه بر عملکرد یا امنیت جلوگیری کند.

8. نظارت و پروفایلینگ

به طور مداوم توابع بدون سرور خود را نظارت و پروفایل کنید تا گلوگاه‌های عملکرد و زمینه‌های بهینه‌سازی را شناسایی کنید. از ابزارهای نظارتی ارائه دهنده ابر (به عنوان مثال، AWS CloudWatch، Google Cloud Monitoring، Azure Monitor) برای ردیابی زمان شروع سرد، مدت زمان اجرا و سایر معیارهای مرتبط استفاده کنید. ابزارهایی مانند AWS X-Ray نیز می‌توانند اطلاعات ردیابی دقیقی را برای تعیین منبع تأخیر ارائه دهند.

ابزارهای پروفایلینگ می‌توانند به شما کمک کنند کدی را که بیشترین منابع را مصرف می‌کند و به زمان شروع سرد کمک می‌کند، شناسایی کنید. از این ابزارها برای بهینه‌سازی کد خود و کاهش تأثیر آن بر عملکرد استفاده کنید.

مثال‌ها و مطالعات موردی واقعی

بیایید چند مثال و مطالعه موردی واقعی را بررسی کنیم تا تأثیر شروع سرد و اثربخشی تکنیک‌های بهینه‌سازی را نشان دهیم:

• مطالعه موردی 1: جستجوی محصول تجارت الکترونیک - یک پلتفرم تجارت الکترونیک بزرگ با پیاده‌سازی حذف کد، بهینه‌سازی وابستگی و بارگذاری تنبل، زمان شروع سرد را برای تابع جستجوی محصول خود کاهش داد. این منجر به بهبود 20 درصدی در زمان پاسخگویی جستجو و بهبود قابل توجهی در رضایت کاربر شد.
• مثال 1: برنامه پردازش تصویر - یک برنامه پردازش تصویر از AWS Lambda برای تغییر اندازه تصاویر استفاده کرد. با استفاده از Lambda Layers برای به اشتراک گذاشتن کتابخانه‌های پردازش تصویر رایج، آنها به طور قابل توجهی اندازه هر تابع Lambda را کاهش دادند و زمان شروع سرد را بهبود بخشیدند.
• مطالعه موردی 2: API Gateway با Backend بدون سرور - شرکتی که از API Gateway برای جلوی یک backend بدون سرور استفاده می‌کرد، به دلیل شروع سرد طولانی، خطاهای timeout را تجربه کرد. آنها همزمانی Provisioned را برای توابع حیاتی خود پیاده‌سازی کردند، خطاهای timeout را حذف کردند و عملکرد ثابت را تضمین کردند.

این مثال‌ها نشان می‌دهند که بهینه‌سازی شروع سرد بدون سرور فرانت‌اند می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد برنامه و تجربه کاربری داشته باشد.

بهترین شیوه‌ها برای به حداقل رساندن شروع سرد

در اینجا برخی از بهترین شیوه‌ها وجود دارد که هنگام توسعه برنامه‌های بدون سرور فرانت‌اند باید در نظر داشته باشید:

• طراحی برای شروع سرد: شروع سرد را در مراحل اولیه فرآیند طراحی در نظر بگیرید و برنامه خود را طوری طراحی کنید که تأثیر آنها را به حداقل برسانید.
• آزمایش کامل: توابع خود را در شرایط واقعی آزمایش کنید تا مشکلات شروع سرد را شناسایی و برطرف کنید.
• نظارت بر عملکرد: به طور مداوم بر عملکرد توابع خود نظارت کنید و زمینه‌های بهینه‌سازی را شناسایی کنید.
• به روز باشید: محیط زمان اجرا و وابستگی‌های خود را به روز نگه دارید تا از آخرین بهبودهای عملکرد بهره مند شوید.
• درک مفاهیم هزینه: از مفاهیم هزینه تکنیک‌های بهینه‌سازی مختلف مانند همزمانی Provisioned آگاه باشید و مقرون به صرفه‌ترین رویکرد را برای برنامه خود انتخاب کنید.
• پذیرش زیرساخت به عنوان کد (IaC): از ابزارهای IaC مانند Terraform یا CloudFormation برای مدیریت زیرساخت بدون سرور خود استفاده کنید. این امر امکان استقرارهای سازگار و تکرارپذیر را فراهم می‌کند و خطر خطاهای پیکربندی که می‌توانند بر زمان شروع سرد تأثیر بگذارند را کاهش می‌دهد.

نتیجه‌گیری

شروع سرد بدون سرور فرانت‌اند می‌تواند یک چالش مهم باشد، اما با درک علل اساسی و پیاده‌سازی تکنیک‌های بهینه‌سازی موثر، می‌توانید تأثیر آنها را کاهش دهید و عملکرد و تجربه کاربری برنامه‌های خود را بهبود بخشید. با به حداقل رساندن اندازه تابع، بهینه‌سازی وابستگی‌ها، سبک نگه داشتن مقداردهی اولیه دامنه سراسری و استفاده از ویژگی‌هایی مانند همزمانی Provisioned، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که توابع بدون سرور شما پاسخگو و قابل اعتماد هستند. به یاد داشته باشید که به طور مداوم توابع خود را نظارت و پروفایل کنید تا گلوگاه‌های عملکرد را شناسایی و برطرف کنید. از آنجایی که محاسبات بدون سرور به تکامل خود ادامه می‌دهد، آگاه ماندن از آخرین تکنیک‌های بهینه‌سازی برای ساخت برنامه‌های فرانت‌اند با عملکرد بالا و مقیاس‌پذیر ضروری است.