优化 AWS Lambda 性能：在算力与成本之间取得平衡
发布: (2025年12月29日 GMT+8 06:58)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
在过去的一周里，我进行了一系列性能测试，以微调 AWS Lambda 函数的配置，重点在于执行速度与成本效率之间的平衡。
使用 AWS Lambda Power Tuning，我对函数分别分配了 128 MB、256 MB、512 MB 和 1024 MB 的内存进行测试。随后使用 Postman 的 Performance Testing 功能对每种配置进行负载测试，以模拟并发请求并测量吞吐量、延迟和稳定性。
测试配置与结果
| 内存 | 平均延迟 | 吞吐量（请求/秒） | 错误率 |
|---|---|---|---|
| 128 MB | > 1 秒 | – | 0 % |
| 256 MB | 有所改善，但在高并发下仍有明显延迟 | – | 0 % |
| 512 MB | ≈ 505 毫秒 | 4.09 | 0 % |
| 1024 MB | ≈ 295 毫秒 | 5.03 | 0 % |
所有测试均以 0 % 错误率成功完成，验证了各配置下的稳定性能。
关键要点
- 增加 Lambda 内存分配同时会提升可用的 CPU 能力，从而缩短执行时间。
- 更高的内存会导致每次调用的成本上升，因此目标是找到性能提升能够抵消额外费用的“最佳点”。
- 在本案例中，512 MB 在速度与成本之间提供了良好的平衡，而 1024 MB 则为对延迟敏感的工作负载提供了最高性能。
- 将 AWS Lambda Power Tuning 与 Postman Load Testing 结合使用，可基于数据做出决策，优化无服务器应用的性能与成本效率。
