Serverless 的内存配置与超时时间

在上一篇文章《Serverless 的资源评估与成本探索》中，我们对性能和成本探索进行了些思考，在此就引出一个新的问题：当我们使用 Serverless 架构的时候，如何设置运行内存和超时时间呢？这里分享下我的评估方法供大家参考。

首先在函数上线时，选择一个稍微大一点的内存。例如，这里执行一次函数，得到下图结果：

那么将我的函数设置为 128M 或者 256M，超时时间设置成 3S。

让函数跑一段时间，例如该接口每天触发约为 4000 次：

将这个函数的日志捞出来写成脚本，做统计：

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    import json, time, numpy, base64
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import font_manager
    from tencentcloud.common import credential
    from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
    from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
    from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
    from tencentcloud.scf.v20180416 import scf_client, models
    
    secretId = ""
    secretKey = ""
    region = "ap-guangzhou"
    namespace = "default"
    functionName = "course"
    
    font = font_manager.FontProperties(fname="./fdbsjw.ttf")
    
    try:
        cred = credential.Credential(secretId, secretKey)
        httpProfile = HttpProfile()
        httpProfile.endpoint = "scf.tencentcloudapi.com"
    
        clientProfile = ClientProfile()
        clientProfile.httpProfile = httpProfile
        client = scf_client.ScfClient(cred, region, clientProfile)
    
        req = models.GetFunctionLogsRequest()
    
        strTimeNow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time())))
        strTimeLast = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(time.time()) - 86400))
        params = {
            "FunctionName": functionName,
            "Limit": 500,
            "StartTime": strTimeLast,
            "EndTime": strTimeNow,
            "Namespace": namespace
        }
        req.from_json_string(json.dumps(params))
    
        resp = client.GetFunctionLogs(req)
    
        durationList = []
        memUsageList = []
    
        for eveItem in json.loads(resp.to_json_string())["Data"]:
            durationList.append(eveItem['Duration'])
            memUsageList.append(eveItem['MemUsage'] / 1024 / 1024)
    
        durationDict = {
            "min": min(durationList),  # 运行最小时间
            "max": max(durationList),  # 运行最大时间
            "mean": numpy.mean(durationList)  # 运行平均时间
        }
        memUsageDict = {
            "min": min(memUsageList),  # 内存最小使用
            "max": max(memUsageList),  # 内存最大使用
            "mean": numpy.mean(memUsageList)  # 内存平均使用
        }
    
        plt.figure(figsize=(10, 15))
        plt.subplot(4, 1, 1)
        plt.title('运行次数与运行时间图', fontproperties=font)
        x_data = range(0, len(durationList))
        plt.plot(x_data, durationList)
        plt.subplot(4, 1, 2)
        plt.title('运行时间直方分布图', fontproperties=font)
        plt.hist(durationList, bins=20)
        plt.subplot(4, 1, 3)
        plt.title('运行次数与内存使用图', fontproperties=font)
        x_data = range(0, len(memUsageList))
        plt.plot(x_data, memUsageList)
        plt.subplot(4, 1, 4)
        plt.title('内存使用直方分布图', fontproperties=font)
        plt.hist(memUsageList, bins=20)


        with open("/tmp/result.png", "rb") as f:
            base64_data = base64.b64encode(f.read())
    

        print("-" * 10   "运行时间相关数据"   "-" * 10)
        print("运行最小时间:t", durationDict["min"], "ms")
        print("运行最大时间:t", durationDict["max"], "ms")
        print("运行平均时间:t", durationDict["mean"], "ms")
    
        print("n")
    
        print("-" * 10   "内存使用相关数据"   "-" * 10)
        print("内存最小使用:t", memUsageDict["min"], "MB")
        print("内存最大使用:t", memUsageDict["max"], "MB")
        print("内存平均使用:t", memUsageDict["mean"], "MB")
    
        print("n")
    
        plt.show(dpi=200)
    except TencentCloudSDKException as err:
        print(err)

运行结果：

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    ----------运行时间相关数据----------
    运行最小时间:	 6.02 ms
    运行最大时间:	 211.22 ms
    运行平均时间:	 54.79572 ms
    
    ----------内存使用相关数据----------
    内存最小使用:	 17.94921875 MB
    内存最大使用:	 37.21875190734863 MB
    内存平均使用:	 24.83201559448242 MB

通过该结果可以清楚看出，近 500 次，每次函数的时间消耗和内存使用。

可以看到时间消耗基本在 1S 以下，所以此处「超时时间」设置成 1S 比较合理；而内存使用基本是 64M 以下，所以此时内存设置成 64M 就可以。

再举个例子，对于另外一个函数：

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    ----------运行时间相关数据----------
    运行最小时间:	 63445.13 ms
    运行最大时间:	 442629.12 ms
    运行平均时间:	 91032.31301886792 ms

    
    ----------内存使用相关数据----------
    内存最小使用:	 26.875 MB
    内存最大使用:	 58.69140625 MB
    内存平均使用:	 36.270415755937684 MB