使用 AWS Lambda 函數的最佳實務 - AWS Lambda
函數程式碼函數組態函數可擴展性指標與警示使用串流安全最佳實務

使用 AWS Lambda 函數的最佳實務

以下是使用 AWS Lambda 的推薦最佳實務：

函數程式碼

請利用執行環境重新使用來改看函式的效能。在函式處理常式之外初始化 SDK 用戶端和資料庫連線，並在本機快取 /tmp 目錄中的靜態資產。由您函式的相同執行個體處理的後續叫用可以重複使用這些資源。這可藉由減少函數執行時間來節省成本。

若要避免叫用間洩漏潛在資料，請不要使用執行環境來儲存使用者資料、事件，或其他牽涉安全性的資訊。如果您的函式依賴無法存放在處理常式內記憶體中的可變狀態，請考慮為每個使用者建立個別函式或個別函式版本。

使用 Keep-Alive 指令維持持續連線的狀態。Lambda 會隨著時間的推移清除閒置連線。叫用函數時嘗試重複使用閒置連線將導致連線錯誤。若要維護持續連線，請使用與執行階段相關聯的 keep-alive (保持啟用) 指令。如需範例，請參閱在 Node.js 中重複使用 Keep-Alive 的連線。

使用環境變數將操作參數傳遞給您的函數。例如，如果您正在寫入到 Amazon S3 儲存貯體，而非對您正在寫入的儲存貯體名稱進行硬式編碼，請將儲存貯體名稱設定為環境變數。

避免在 Lambda 函數中使用遞迴調用，其中函數會調用自己或啟動可能再次調用函數的程序。這會導致意外的函式呼叫量與升高的成本。若您看到意外的調用數量，當更新程式碼時，請立刻將函數的預留並行設為 0，以調節對函數的所有調用。

請勿在您的 Lambda 函數程式碼中使用未記錄的非公有 API。對於 AWS Lambda 受管執行時間，Lambda 會定期將安全性和函數更新套用至 Lambda 的內部 API。這些內部 API 更新可能是向後不相容的，這會導致意外結果，例如若您的函數依賴於這些非公有 API，則叫用失敗。請參閱 API 參考查看公開可用 API 的清單。

撰寫等冪程式碼。為函數撰寫等冪程式碼可確保採用相同方式來處理重複事件。程式碼應正確驗證事件並正常處理重複的事件。如需詳細資訊，請參閱 How do I make my Lambda function idempotent? (如何讓 Lambda 函數等冪？)。

注意

您可以使用 Powertools for AWS Lambda 使函式具備冪等性。如需詳細資訊，請參閱：

如需語言特定的程式碼最佳實務，請參閱下列章節：

函數組態

啟動您的 Lambda 函式的效能測試是確保您挑選最佳記憶體大小組態非常重要的一環。任何記憶體大小的增加能觸發相同的增加可用於函數的 CPU。函數的記憶體用量取決於每個呼叫，且可以在 Amazon CloudWatch 中檢視。每一次呼叫會產生 REPORT: 項目，如下所示：

REPORT RequestId: 3604209a-e9a3-11e6-939a-754dd98c7be3	Duration: 12.34 ms	Billed Duration: 100 ms Memory Size: 128 MB	Max Memory Used: 18 MB

藉由分析 Max Memory Used: 欄位，您可以判斷您的函式是否需要更多記憶體，或是否過度佈建函式記憶體大小。

若要為您的函數尋找適當的記憶體組態，建議您使用開放原始碼 AWS Lambda 電源調校專案。如需詳細資訊，請參閱 GitHub 上的 AWS Lambda 電源調校。

若要最佳化函數效能，我們也建議部署可充分利用進階向量延伸 2 (AVX2) 的程式庫。這可讓您處理繁重的工作負載，包括機器學習推論、媒體處理、高效能運算 (HPC)、科學模擬和財務建模。如需詳細資訊，請參閱使用 AVX2 建立更快速的 AWS Lambda 函數。

對您的 Lambda 函數進行負載測試以判斷最佳的逾時值。分析您的函式執行多久時間是很重要的，如此您更能判斷任何相依服務的問題，這可能會增加超出預期的函式並行。當您的 Lambda 函數對可能無法處理 Lambda 擴展的資源發出網路呼叫時，這尤其重要。如需有關應用程式負載測試的詳細資訊，請參閱 AWS 上的分散式負載測試。

設定 IAM 政策時，使用最嚴苛的許可。了解您的 Lambda 函數需要的資源與操作，並限制這些許可的執行角色。如需更多詳細資訊，請參閱 在 AWS Lambda 中管理許可。

熟悉 Lambda 配額。承載大小、檔案描述項與 /tmp 空間，是在判斷執行時間資源限制時經常忽略的。

刪除您不再使用的 Lambda 函數。透過上述方法，未使用的函式不會對您的部署套件大小限制做不必要的計算。

如果您使用 Amazon Simple Queue Service 作為事件來源，請確保函數的預期叫用時間值不會超過佇列上的可見性逾時值。這同時適用於 CreateFunction 和 UpdateFunctionConfiguration。

  • 如果是 CreateFunction，AWS Lambda 建立函數的程序將會失敗。

  • 如果是 UpdateFunctionConfiguration，則可能會導致重複呼叫函數。

函數可擴展性

熟悉您的上游和下游輸送量限制。雖然 Lambda 函數可隨負載進行無縫擴展，但上游和下游相依性可能不具有相同的輸送量能力。如果需要限制函數可擴展的高度，則可以在函數中設定預留並行。

在節流容限中建置。如果同步函數因為流量超過 Lambda 的擴展速率而遇到限流，則可以使用下列策略來改善限流容錯：

  • 使用逾時、重試和退避 (具有抖動)。實作這些策略可順利完成重試的調用，並有助於確保 Lambda 可以在幾秒鐘內向上擴展，以最大程度減少最終使用者限流。

  • 使用佈建並行。佈建並行是 Lambda 分配給函數的預先初始化執行環境的數目。Lambda 會在可用時使用佈建並行來處理傳入請求。如有需要，Lambda 也可以擴展函數，使其超過佈建並行設定。設定佈建並行會對您的 AWS 帳戶產生額外費用。

指標與警示

使用 將 CloudWatch 指標與 Lambda 搭配使用 與 CloudWatch 警示，而非建立或更新 Lambda 函數程式碼內的指標。這是追蹤 Lambda 函數運作狀態的更有效率方式，可讓您盡快在開發階段找出問題。例如，您可以根據預期的 Lambda 函數叫用持續時間來設定警示，以解決任何由函數程式碼導致的瓶頸或延遲。

使用內嵌指標格式 (EMF) 以非同步方式發出自訂指標。使用 EMF 透過函式的日誌發出指標，而不是向 CloudWatch 發出同步 API 呼叫。此方法可以減少延遲並改善效能。Powertools for AWS Lambda 中的 Metrics 公用程式會自動處理 EMF 格式。如需詳細資訊，請參閱 Powertools for AWS Lambda 文件中的 Python、TypeScript、Java 或 .NET Metrics 公用程式。如需使用 EMF 產生指標格式日誌的資訊，請參閱 Amazon CloudWatch User Guide 中的 Publishing logs with the embedded metric format。

使用結構化 JSON 記錄以提高可觀測性。結構化記錄可讓您更輕鬆地搜尋、篩選和分析函式的日誌。請考慮使用 Powertools for AWS Lambda 的 Logger 公用程式來自動將日誌格式化為 JSON 格式。如需詳細資訊，請參閱 Powertools for AWS Lambda 文件中的 Python、TypeScript、Java 或 .NET Logger 公用程式。

利用您的記錄程式庫與 AWS Lambda 指標與維度，找出應用程式錯誤 (例如，ERR、ERROR、WARNING 等等)。

使用 AWS 成本異常偵測來偵測帳戶中的異常活動。成本異常偵測會使用機器學習來持續監控您的成本和使用量，同時盡可能減少誤報警示。成本異常偵測使用來自 AWS Cost Explorer 的資料，其最多可延遲 24 小時。因此，使用後最多可能需要 24 小時才能偵測到異常。若要開始使用成本異常偵測，您必須先使用註冊 Cost Explorer。然後，存取成本異常偵測。

使用串流

使用不同的批次與記錄大小測試讓每個事件來源的輪詢頻率調整為函式可以多快完成作業。CreateEventSourceMapping 批次大小參數控制每次呼叫時能傳送至您函數的記錄上限。更大的批次大小通常會更有效吸收更大集合的記錄的呼叫成本，增加您的傳輸量。

Lambda 預設會在記錄可用時立即叫用函數。如果 Lambda 從事件來源中讀取的批次只有一筆記錄，Lambda 只會傳送一筆記錄至函數。為避免調用具有少量記錄的函數，您可設定批次間隔，請求事件來源緩衝記錄最長達五分鐘。調用函數之前，Lambda 會繼續從事件來源中讀取記錄，直到收集到完整批次、批次間隔到期或者批次達到 6 MB 的承載限制。如需更多詳細資訊，請參閱 批次處理行為。

警告

Lambda 事件來源映射至少會處理每個事件一次，而且可能會重複處理記錄。為避免與重複事件相關的潛在問題，強烈建議您讓函數程式碼具有等冪性。如需詳細資訊，請參閱 AWS 知識中心中的如何讓 Lambda 函數具有冪等性。

啟用部分批次回應以進行串流處理。處理來自 Kinesis 或 DynamoDB Streams 等串流的記錄批次時，請啟用部分批次回應，以允許 Lambda 僅重試失敗的記錄，而不是重試整個批次。這樣可以提高處理效率並減少不必要的重新處理。您可以選擇使用 Powertools for AWS Lambda 中的 Batch 公用程式來簡化批次處理模式。

注意

您可以使用 Powertools for AWS Lambda 進行批次處理。如需詳細資訊，請參閱：

新增碎片以增加 Kinesis 串流處理輸送量。Kinesis 串流由一個或多個碎片組成。Lambda 可從 Kinesis 讀取資料的速率會隨著碎片數量而線性擴展。增加碎片的數量會直接增加最大並行 Lambda 函數叫用的數量，還會增加 Kinesis 串流處理輸送量。如需碎片與函數調用之間的關係詳細資訊，請參閱 輪詢和批次處理串流。如果您正在增加 Kinesis 串流中碎片的數量，請確保為您的資料挑選良好的分割區索引鍵 (請參閱分割區索引鍵)，如此一來，相關的記錄會位於相同的碎片上，您的資料也會獲得妥善的分配。

在 IteratorAge 上使用 Amazon CloudWatch，判斷是否正在處理您的 Kinesis 串流。例如，將 CloudWatch 警示的最大設定設為 30000 (30 秒)。

安全最佳實務

透過使用 AWS Security Hub CSPM 監視您 AWS Lambda 的使用狀況，因為它關係到安全最佳實務。Security Hub 會透過安全控制來評估資源組態和安全標準，協助您遵守各種合規架構。如需有關使用 Security Hub 評估 Lambda 資源的詳細資訊，請參閱《AWS Security Hub CSPM 使用者指南》中的 AWS Lambda 控制項。

使用 Amazon GuardDuty Lambda Protection 監控 Lambda 網路活動日誌。GuardDuty Lambda Protection 可協助您識別 AWS 帳戶函數中潛在的安全威脅。例如，如果其中一個函數查詢與加密貨幣相關活動相關聯的 IP 位址。GuardDuty 會監控調用 Lambda 函數時產生的網路活動日誌。若要進一步了解，請參閱《Amazon GuardDuty 使用者指南》中的 Lambda Protection。