Cloud Functions 簡單易用,可讓您快速開發程式碼,並在 以及無伺服器環境在中等規模情況下,函式的執行費用較低,最佳化程式碼似乎顯得不那麼迫切。但隨著開發規模的增長,最佳化程式碼就會變得越來越重要。
本文件說明如何針對您的函式最佳化網路。最佳化網路的部分優點如下所述:
- 縮短 CPU 在每個連線建立新輸出連線所耗費的 CPU 作業時間 函式呼叫。
- 降低連線中斷或 DNS 用盡的可能性 配額。
保持永久連線
本節提供如何在函式中保持永久連線的範例。如果不能永久連線,會導致快速用盡連線配額。
本節介紹下列情境:
- HTTP/S
- Google API
HTTP/S 要求
以下經過最佳化的程式碼片段顯示如何保持永久連線,而不必在每次叫用函式時建立新連線:
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!")
此 HTTP 函式會使用連線集區發出 HTTP 要求。
這會採用要求物件 (flask.Request
),並傳回
回應文字,或任何可以轉換成
使用 Response
物件
make_response
。
存取 Google API
以下範例使用 Cloud Pub/Sub, 這種方法也適用於其他用戶端程式庫,例如 Cloud Natural Language 或 Cloud Spanner:請注意,效能的提升可能取決於特定用戶端程式庫的目前實作。
建立 Pub/Sub 用戶端物件會產生一個連線和兩項 DNS 查詢 每個叫用的目標。為避免不必要的連線和 DNS 查詢,請建立 位於全域範圍內的 Pub/Sub 用戶端物件,如以下範例所示:
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")
此 HTTP 函式使用快取的用戶端程式庫執行個體
減少每次函式叫用所需的連線數。
這會採用要求物件 (flask.Request
),並傳回
回應文字,或任何可以轉換成
使用 Response
物件
make_response
。
系統會自動在 Python 中設定 GCP_PROJECT
環境變數
3.7 個執行階段。在後續的執行階段中,請務必指定
函式部署詳情請見
設定環境變數。
輸出連線重設
您可以同時從函式連至 VPC 和網際網路 基礎基礎架構重新啟動時 執行個體有時會終止並更換 已更新如果您的應用程式重複使用長期連線, 建議您設定應用程式,以重新建立連線 避免重複使用無效連線。
對函式進行負載測試
如要測量您的函式平均執行的連線數,只需將其部署為 HTTP 函式,並使用效能測試架構,以特定的每秒查詢數 (QPS) 叫用這個函式即可。一個可能的選擇是 Artillery,您可以使用以下這行程式碼予以叫用:
$ artillery quick -d 300 -r 30 URL
這個指令會以 30 QPS 的頻率擷取指定網址 300 秒。
執行測試後,請檢查 Cloud Functions API 配額頁面 設定。如果使用情況一直是大約 30 或其倍數,即表示您將會在每次叫用時建立一個或多個連線。最佳化程式碼之後,您應該會發現只有在測試開始時,建立了一些連線 (數目大概是10-30 個)。
您也可以在同一頁面的 CPU 配額圖中比較最佳化前後的 CPU 費用。