Einführung

Im ersten Artikel unserer kleinen Serie haben wir untersucht, wie man Lambda-Funktionen mit Docker Container Image und Java Runtime entwickelt und bereitstellt. Wir haben zwei Anwendungsfälle untersucht:

• AWS Lambda Basis-Docker-Container-Image
• Nur AWS OS-Basisimage

In diesem Artikel messen wir Kalt- und Warmstarts der Lambda-Funktion mit diesem Ansatz. AWS Lambda-Basis-Docker-Container-Image.

Messen von Kalt- und Warmstarts der Lambda-Funktion mithilfe des AWS Lambda-Basis-Docker-Container-Images und der Java (21)-Laufzeit

Für unsere Messungen verwenden wir unsere Beispielanwendung aus dem ersten Teil und verwenden Java 21 Runtime für unsere Lambda-Funktionen. Für alle Lambda-Funktionen geben wir 1024 MB Speicher an und verwenden JAVA_TOOL_OPTIONS: „-XX: TieredCompilation -XX:TieredStopAtLevel=1“, da diese Kompilierungsoption einen sehr guten Kompromiss zwischen den Kalt- und Warmstartzeiten bietet.

Die Ergebnisse des folgenden Experiments basierten auf der Reproduktion von mehr als 100 Kalt- und etwa 100.000 Warmstarts für die Dauer von 1 Stunde mit der Lambda-Funktion GetProductByIdWithPureJava21GraalVMNativeImageLambda, die der Java-Lambda-Handlerklasse zugeordnet ist, die für den Abruf des Produkts (gespeichert) verantwortlich ist in der DynamoDB) nach ID. Dafür habe ich das Lasttest-Tool verwendet, aber Sie können jedes beliebige Tool verwenden, z. B. Serverless-Artillery oder Postman.

Kalte (c) und warme (m) Startzeit in ms:

Abschluss

In diesem Artikel haben wir die Kalt- und Warmstartzeiten der Lambda-Funktion mithilfe dieses AWS Lambda-Basis-Docker-Container-Images gemessen. Wir haben im Vergleich zur Messung von Kalt- und Warmstarts mit Java 21 unter Verwendung unterschiedlicher Lambda-Speichereinstellungen für Lambda mit 1024 MB Speicher und einer von Lambda Java 21 verwalteten Laufzeit recht signifikante Kaltstart- und recht konkurrenzfähige Warmstartzeiten erlebt.

AWS Lambda SnapStart, das die Kaltstartzeiten erheblich verkürzt, ist derzeit nur für verwaltete Java Corretto-Laufzeiten (11, 17 und 21) und nicht für Docker-Container-Images verfügbar. Sie können das jlink-Tool erkunden, um eine Reihe von Modulen und deren Abhängigkeiten in einem kleineren benutzerdefinierten Laufzeitbild und Class Data Sharing (CDS) zusammenzustellen und zu optimieren, was jedoch dazu beiträgt, die Startzeit für Java-Programmiersprachenanwendungen, insbesondere kleinere Anwendungen, zu verkürzen Reduzieren Sie den Platzbedarf. Der Vorteil der Verwendung des Docker-Images als Bereitstellungsartefakt für Java besteht in der Möglichkeit, aktuelle Java-Laufzeitumgebungen wie Java 22 zu verwenden (Java 23 wird im September 2024 veröffentlicht).