Введение

В части 7 серии Data API для Amazon Aurora Serverless v2 с AWS SDK для Java — API данных и SnapStart мы измерили время холодного и горячего запуска функции Lambda, подключающейся к базе данных PostgreSQL Amazon Aurora Serverless v2 с использованием данных API для трех вариантов использования:

• без включения SnapStart в функции Lambda
• с включенным SnapStart для функции Lambda, но без оптимизации заполнения
• с включенным SnapStart для функции Lambda и с оптимизацией заполнения (предварительное выполнение SQL-запроса в базе данных PostgreSQL).

В этой статье мы хотели бы сравнить эти измерения с измерениями, но с использованием DynamoDB вместо Data API для Amazon Aurora Serverless v2.

Сравнение холодного и теплого запуска Lambda: API данных для Amazon Aurora Serverless v2 и DynamoDB

В моей серии статей о Lambda SnapStart мы уже проводили такие измерения для аналогичного приложения, но в статье «Измерение горячего запуска с Java 21 с использованием различных настроек памяти Lambda» .

Оба API данных приложений для Amazon Aurora Serverless v2 и DynamoDB очень похожи :

• Они предоставляют логику для хранения и извлечения продуктов из базы данных
• Лямбда-функции из обоих проектов имеют настройку памяти 1024 МБ
• Размеры артефактов развертывания составляют около 18 МБ для обоих
• Лямбда-функции из обоих проектов используют синхронный HTTP-клиент Apache по умолчанию для взаимодействия с базами данных
• Лямбда-функции из обоих проектов используют архитектуру x86_64

Теперь давайте сложим все измерения вместе.

Время холодного (c) и теплого (m) старта в мс:

Заключение

В этой статье я сравнил измерения времени холодного и горячего старта функции Lambda при подключении к базе данных PostgreSQL Amazon Aurora Serverless v2 с использованием Data API и подключении к базе данных DynamoDB для трех вариантов использования:

• без включения SnapStart в функции Lambda
• с включенным SnapStart для функции Lambda, но без оптимизации заполнения
• с включенным SnapStart для функции Lambda и с отправкой запроса к базе данных

Мы заметили, что время холодного запуска без включения SnapStart для функции Lambda вполне сопоставимо для обоих. В случае, если SnapStart включен (без и особенно с праймингом), Data API для Amazon Aurora Serverless v2 имеет значительно большее время холодного запуска, особенно для процентилей >= 90. Мне нужно будет копнуть глубже, чтобы понять эту разницу, поскольку я этого не сделал. ожидайте, что он будет таким большим, особенно если применялась грунтовка. Возможно, причина в том, что собственные сервисы AWS, такие как DynamoDB, лучше поддерживают SnapStart. Я лучше справляюсь с возобновлением подключения.

Время горячего запуска (выполнения) всегда было намного выше для API данных для Amazon Aurora Serverless v2 по сравнению с DynamoDB, чего я также ожидал, поскольку DynamoDB известна своим временем отклика, измеряемым однозначными или двузначными миллисекундами.