Java AmazondynamodBlent实例化延迟

我正在用Java创建AWS Lambda函数来访问DynamoDB表。我注意到AmazonDynamoDBClent实例化有时需要几秒钟——通常是在我有一段时间没有调用lambda函数之后

通常情况下，当我连续向Lambda发送多个请求时，我会等待大约10秒的第一个响应，然后等待不到一秒的任何后续调用。但这并不是一个规则——有时中间的一些请求也很慢。

我尝试了几个AmazonDynamoDBClent，有没有参数，没有发现任何区别

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有没有关于如何消除这种延迟的提示？有什么要用DynamoDB配置的吗？Lambda？

定期执行NO-OP将有助于使Lambda功能保持温暖。由newrelic执行的操作表明，每隔1到10分钟调用函数就足以避免频繁的冷启动。即使您的函数对负载的响应是热的

其他需要改进延迟的地方包括Lambda函数的CPU/内存占用、可执行程序包的大小、运行时和其他无害的网络请求

上面的和newrelic文章中的交互表明，增加Lambda函数容器的CPU/内存大小是控制和减少延迟的另一个好方法

在构建zip/jar时，您是依赖于整个SDK还是仅依赖于DynamoDB SDK？为尽可能小的包剔除不必要的依赖项。此外，如果您只需要一个函数就可以从库中获得所需的数据，那么积极地对代码进行后移植是减少包大小的另一种方法

若应用程序允许，Python和NodeJS运行时的延迟可能会更低

最后，如果您试图从其他服务（如S3中的文件）读取lambda的配置，您可以采取以下步骤来缩短lambda函数的设置时间：

如果lambda函数很少更改，或者需要处理的组合有限且很小，则将配置烘焙到lambda函数中

重构处理程序以从InputStream负载读取更多配置

使用Lambda环境变量管理配置

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定期执行NO-OP将有助于使Lambda函数保持温暖。由newrelic执行的操作表明，每隔1到10分钟调用函数就足以避免频繁的冷启动。即使您的函数对负载的响应是热的

其他需要改进延迟的地方包括Lambda函数的CPU/内存占用、可执行程序包的大小、运行时和其他无害的网络请求

上面的和newrelic文章中的交互表明，增加Lambda函数容器的CPU/内存大小是控制和减少延迟的另一个好方法

在构建zip/jar时，您是依赖于整个SDK还是仅依赖于DynamoDB SDK？为尽可能小的包剔除不必要的依赖项。此外，如果您只需要一个函数就可以从库中获得所需的数据，那么积极地对代码进行后移植是减少包大小的另一种方法

若应用程序允许，Python和NodeJS运行时的延迟可能会更低

最后，如果您试图从其他服务（如S3中的文件）读取lambda的配置，您可以采取以下步骤来缩短lambda函数的设置时间：

如果lambda函数很少更改，或者需要处理的组合有限且很小，则将配置烘焙到lambda函数中

重构处理程序以从InputStream负载读取更多配置

使用Lambda环境变量管理配置

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谢谢你的回复！是的，切换到NodeJS和更频繁地呼叫lambda有很大帮助。我将尝试使用CPU/内存，看看它是否有显著的不同。感谢您的回复！是的，切换到NodeJS和更频繁地呼叫lambda有很大帮助。我将尝试使用CPU/内存，看看它是否有显著的区别。