Redusere kaldstart for serverløse funksjoner i frontend: Oppvarmingsstrategien

Serverløse funksjoner tilbyr en rekke fordeler for frontend-utviklere, inkludert skalerbarhet, kostnadseffektivitet og redusert driftsarbeid. En vanlig utfordring er imidlertid "kaldstart". Dette skjer når en funksjon ikke har blitt kjørt nylig, og skyleverandøren må klargjøre ressurser før funksjonen kan svare på en forespørsel. Denne forsinkelsen kan ha en betydelig innvirkning på brukeropplevelsen, spesielt for kritiske frontend-applikasjoner.

Forstå kaldstarter

En kaldstart er tiden det tar for en serverløs funksjon å initialisere og begynne å håndtere forespørsler etter en periode med inaktivitet. Dette inkluderer:

• Klargjøring av kjøremiljøet: Skyleverandøren må tildele ressurser som CPU, minne og lagring.
• Nedlasting av funksjonskoden: Funksjonens kodepakke hentes fra lagring.
• Initialisering av kjøretiden: Det nødvendige kjøremiljøet (f.eks. Node.js, Python) startes.
• Kjøring av initialiseringskode: All kode som kjører før funksjonens handler (f.eks. lasting av avhengigheter, oppretting av databaseforbindelser).

Varigheten av en kaldstart kan variere avhengig av faktorer som funksjonens størrelse, kjøremiljøet, skyleverandøren og regionen der funksjonen er distribuert. For enkle funksjoner kan det være noen hundre millisekunder. For mer komplekse funksjoner med store avhengigheter kan det være flere sekunder.

Påvirkningen av kaldstarter på frontend-applikasjoner

Kaldstarter kan påvirke frontend-applikasjoner negativt på flere måter:

• Treg innlastingstid for sider: Hvis en funksjon kalles under den første sideinnlastingen, kan kaldstartforsinkelsen øke tiden det tar før siden blir interaktiv betydelig.
• Dårlig brukeropplevelse: Brukere kan oppfatte applikasjonen som treg eller ikke-responsiv, noe som fører til frustrasjon og at de forlater siden.
• Reduserte konverteringsrater: I e-handelsapplikasjoner kan trege responstider føre til lavere konverteringsrater.
• SEO-påvirkning: Søkemotorer anser sideinnlastingshastighet som en rangeringsfaktor. Trege lastetider kan påvirke søkemotoroptimalisering (SEO) negativt.

Tenk deg en global e-handelsplattform. Hvis en bruker i Japan besøker nettstedet, og en sentral serverløs funksjon som er ansvarlig for å vise produktdetaljer opplever en kaldstart, vil denne brukeren oppleve en betydelig forsinkelse sammenlignet med en bruker som besøker siden noen minutter senere. Denne inkonsekvensen kan føre til en dårlig oppfatning av nettstedets pålitelighet og ytelse.

Oppvarmingsstrategier: Hold funksjonene dine klare

Den mest effektive måten å redusere kaldstarter på er å implementere en oppvarmingsstrategi. Dette innebærer å periodisk kalle funksjonen for å holde den aktiv og forhindre at skyleverandøren frigjør ressursene. Det finnes flere oppvarmingsstrategier du kan bruke, hver med sine egne fordeler og ulemper.

1. Planlagt kall

Dette er den vanligste og mest rett frem-tilnærmingen. Du oppretter en planlagt hendelse (f.eks. en cron-jobb eller en CloudWatch-hendelse) som kaller funksjonen med jevne mellomrom. Dette holder funksjonsinstansen i live og klar til å svare på reelle brukerforespørsler.

Implementering:

De fleste skyleverandører tilbyr mekanismer for å planlegge hendelser. For eksempel:

• AWS: Du kan bruke CloudWatch Events (nå EventBridge) til å utløse en Lambda-funksjon etter en tidsplan.
• Azure: Du kan bruke Azure Timer Trigger til å kalle en Azure Function etter en tidsplan.
• Google Cloud: Du kan bruke Cloud Scheduler til å kalle en Cloud Function etter en tidsplan.
• Vercel/Netlify: Disse plattformene har ofte innebygde cron-jobber eller planleggingsfunksjoner, eller integrasjoner med tredjeparts planleggingstjenester.

Eksempel (AWS CloudWatch Events):

Du kan konfigurere en CloudWatch Event-regel til å utløse Lambda-funksjonen din hvert 5. minutt. Dette sikrer at funksjonen forblir aktiv og klar til å håndtere forespørsler.

            # Example CloudWatch Event rule (using AWS CLI)
aws events put-rule --name MyWarmUpRule --schedule-expression 'rate(5 minutes)' --state ENABLED
aws events put-targets --rule MyWarmUpRule --targets '[{"Id":"1","Arn":"arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:MyFunction"}]'

            

              
                Copy
              
            
          

Vurderinger:

• Frekvens: Den optimale kallfrekvensen avhenger av funksjonens bruksmønster og skyleverandørens oppførsel ved kaldstart. Eksperimenter for å finne en balanse mellom å redusere kaldstarter og minimere unødvendige kall (som kan øke kostnadene). Et utgangspunkt er hvert 5.–15. minutt.
• Payload: Oppvarmingskallet kan inkludere en minimal payload eller en realistisk payload som simulerer en typisk brukerforespørsel. Bruk av en realistisk payload kan bidra til å sikre at alle nødvendige avhengigheter lastes og initialiseres under oppvarmingen.
• Feilhåndtering: Implementer riktig feilhåndtering for å sikre at oppvarmingsfunksjonen ikke feiler stille. Overvåk funksjonens logger for eventuelle feil og iverksett korrigerende tiltak ved behov.

2. Samtidig kjøring

I stedet for å stole utelukkende på planlagte kall, kan du konfigurere funksjonen din til å håndtere flere samtidige kjøringer. Dette øker sannsynligheten for at en funksjonsinstans vil være tilgjengelig for å håndtere innkommende forespørsler uten en kaldstart.

Implementering:

De fleste skyleverandører lar deg konfigurere maksimalt antall samtidige kjøringer for en funksjon.

• AWS: Du kan konfigurere reservert samtidighet (reserved concurrency) for en Lambda-funksjon.
• Azure: Du kan konfigurere maksimalt antall instanser for en Azure Function App.
• Google Cloud: Du kan konfigurere maksimalt antall instanser for en Cloud Function.

Vurderinger:

• Kostnad: Å øke grensen for samtidighet kan øke kostnadene, ettersom skyleverandøren vil tildele flere ressurser for å håndtere potensielle samtidige kjøringer. Overvåk funksjonens ressursbruk nøye og juster grensen for samtidighet deretter.
• Databaseforbindelser: Hvis funksjonen din samhandler med en database, sørg for at databasens tilkoblingspool er konfigurert for å håndtere den økte samtidigheten. Ellers kan du støte på tilkoblingsfeil.
• Idempotens: Sørg for at funksjonen din er idempotent, spesielt hvis den utfører skriveoperasjoner. Samtidighet kan øke risikoen for utilsiktede bivirkninger hvis funksjonen ikke er designet for å håndtere flere kjøringer av samme forespørsel.

3. Klargjort samtidighet (Provisioned Concurrency - AWS Lambda)

AWS Lambda tilbyr en funksjon kalt "Provisioned Concurrency", som lar deg forhåndsinitialisere et spesifisert antall funksjonsinstanser. Dette eliminerer kaldstarter fullstendig fordi instansene alltid er klare til å håndtere forespørsler.

Implementering:

Du kan konfigurere klargjort samtidighet ved hjelp av AWS Management Console, AWS CLI eller verktøy for infrastruktur-som-kode som Terraform eller CloudFormation.

            # Example AWS CLI command to configure provisioned concurrency
aws lambda put-provisioned-concurrency-config --function-name MyFunction --provisioned-concurrent-executions 5

            

              
                Copy
              
            
          

Vurderinger:

• Kostnad: Klargjort samtidighet medfører en høyere kostnad enn on-demand kjøring fordi du betaler for de forhåndsinitialiserte instansene selv når de er inaktive.
• Skalering: Selv om klargjort samtidighet eliminerer kaldstarter, skalerer det ikke automatisk utover det konfigurerte antallet instanser. Du må kanskje bruke autoskalering for å dynamisk justere den klargjorte samtidigheten basert på trafikkmønstre.
• Bruksområder: Klargjort samtidighet er best egnet for funksjoner som krever konsekvent lav ventetid og blir kalt ofte. For eksempel kritiske API-endepunkter eller sanntids databehandlingsfunksjoner.

4. Keep-Alive-tilkoblinger

Hvis funksjonen din samhandler med eksterne tjenester (f.eks. databaser, API-er), kan det å etablere en tilkobling være en betydelig bidragsyter til kaldstart-ventetid. Bruk av keep-alive-tilkoblinger kan bidra til å redusere denne belastningen.

Implementering:

Konfigurer HTTP-klientene og databasetilkoblingene dine til å bruke keep-alive-tilkoblinger. Dette lar funksjonen gjenbruke eksisterende tilkoblinger i stedet for å etablere en ny tilkobling for hver forespørsel.

Eksempel (Node.js med `http`-modulen):

            const http = require('http');

const agent = new http.Agent({ keepAlive: true });

function callExternalService() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    http.get({ hostname: 'example.com', port: 80, path: '/', agent: agent }, (res) => {
      let data = '';
      res.on('data', (chunk) => {
        data += chunk;
      });
      res.on('end', () => {
        resolve(data);
      });
    }).on('error', (err) => {
      reject(err);
    });
  });
}

            

              
                Copy
              
            
          

Vurderinger:

• Tilkoblingsgrenser: Vær oppmerksom på tilkoblingsgrensene til de eksterne tjenestene du samhandler med. Sørg for at funksjonen din ikke overskrider disse grensene.
• Tilkoblingspooling: Bruk tilkoblingspooling for å administrere keep-alive-tilkoblinger effektivt.
• Tidsavbruddsinnstillinger: Konfigurer passende tidsavbruddsinnstillinger for keep-alive-tilkoblinger for å forhindre at de blir foreldet.

5. Optimalisert kode og avhengigheter

Størrelsen og kompleksiteten til funksjonens kode og avhengigheter kan ha betydelig innvirkning på kaldstart-tider. Optimalisering av koden og avhengighetene dine kan bidra til å redusere varigheten av kaldstarten.

Implementering:

• Minimer avhengigheter: Inkluder kun de avhengighetene som er strengt nødvendige for at funksjonen skal fungere. Fjern alle ubrukte avhengigheter.
• Bruk tree shaking: Bruk tree shaking for å eliminere død kode fra avhengighetene dine. Dette kan redusere størrelsen på funksjonens kodepakke betydelig.
• Optimaliser kode: Skriv effektiv kode som minimerer ressursbruk. Unngå unødvendige beregninger eller nettverksforespørsler.
• Lazy loading: Last inn avhengigheter eller ressurser kun når de trengs, i stedet for å laste dem på forhånd under funksjonens initialisering.
• Bruk et mindre kjøremiljø: Hvis mulig, bruk et lettere kjøremiljø. For eksempel er Node.js ofte raskere enn Python for enkle funksjoner.

Eksempel (Node.js med Webpack):

Webpack kan brukes til å pakke koden og avhengighetene dine, og til å utføre tree shaking for å eliminere død kode.

            // webpack.config.js
module.exports = {
  entry: './src/index.js',
  output: {
    filename: 'bundle.js',
    path: path.resolve(__dirname, 'dist'),
  },
  mode: 'production',
};

            

              
                Copy
              
            
          

Vurderinger:

• Byggeprosess: Optimalisering av kode og avhengigheter kan øke kompleksiteten i byggeprosessen. Sørg for at du har en robust bygge-pipeline som automatiserer disse optimaliseringene.
• Testing: Test funksjonen grundig etter å ha gjort endringer i kode eller avhengigheter for å sikre at den fortsatt fungerer korrekt.

6. Containerisering (f.eks. AWS Lambda med container-images)

Skyleverandører støtter i økende grad container-images som en distribusjonsmetode for serverløse funksjoner. Containerisering kan gi mer kontroll over kjøremiljøet og potensielt redusere kaldstart-tider ved å forhåndsbygge og cache funksjonens avhengigheter.

Implementering:

Bygg et container-image som inkluderer funksjonens kode, avhengigheter og kjøremiljø. Last opp imaget til et container-register (f.eks. Amazon ECR, Docker Hub) og konfigurer funksjonen din til å bruke imaget.

Eksempel (AWS Lambda med container-image):

            # Dockerfile
FROM public.ecr.aws/lambda/nodejs:16

COPY package*.json ./
RUN npm install

COPY . .

CMD ["app.handler"]

            

              
                Copy