Serverless 冷启动优化与观测

冷启动成因运行时加载：语言运行时与依赖初始化（体积与 I/O）。环境准备：网络、凭据、连接池等外部资源就绪。代码路径：同步阻塞初始化与大量配置解析。优化策略预置并发：使用提供的预置并发（如 AWS Lambda Provisioned Concurrency）保障稳定时延。精简依赖：减少包体积，拆分冷路径与热路径，懒加载非必要模块。连接复用：复用数据库与 HTTP 连接；将客户端实例提升为全局并在多次调用间复用。初始化移出冷路径：将大型的配置、模型加载移到异步或预热阶段。观测与告警指标：首次响应时延、初始化耗时、并发利用率、错误率。采集：使用平台观测（如 CloudWatch、X-Ray）与自定义埋点；区分冷/热请求。告警：针对时延分位（P95/P99）与错误码设置阈值。工程化建议分层设计：将冷启动敏感逻辑隔离，提供降级与缓存落盘方案。压测：模拟流量波峰与并发突增，验证预置并发与扩缩策略。成本评估：预置并发与性能收益权衡，结合业务 SLA 决策。结论Serverless 在突发流量下优势明显，但需工程化地治理冷启动。通过预置并发、依赖瘦身与连接复用，可在不牺牲弹性的情况下稳定时延表现。