一天中的一些指标，我们能够看到通过简单的缓存在一天内节省的参数存储调用次数。在一天内，我们有 900 万次执行，其中 8,500 次是冷启动。我们在参数 加纳 数字数据 存储中存储了 4 个参数，因此我们进行了 34,000 次调用来获取参数，而不是 36,000,000 次！
这个简单的 Cloudwatch Log Insights 查询报告了 Lambda 冷启动情况
关于参数存储还有一点需要注意。我们发现偶尔会限制读取值的速度，尤其是在更新 Lambda 函数代码时。参数存储有一个启用高吞吐量模式的选项，但这需要花费一些钱。启用高吞吐量模式需要花费 0.05 美元/10,000 个请求，而不是免费的 API 请求。再一次，缓存来帮忙了，因为这每天只需花费我们 0.17 美元，这是一个很小的代价，可以消除读取机密时的限制错误
我们的 Lambda 函数需要将 webhook
路由到不同 AWS 区域中的队列。因此，与参数存储非常相似，我们将 DynamoDB 客户端缓存在处理程序外部的一个小数组中。客户端是在对某个区域的第一个请求时创建的，并在执行环境的整个生命周期内持续存在。这样可以节省大量时间，因为不必每次都重新创建客户端。
第二个针对 DynamoDB 的优化是在Yan Cui (The Burning Monk) 的这篇优秀博客文章中发现的，其中涉及为 DynamoDB 客户端连接启用 TCP keepalive。事 要想成功进行交叉销售和追加销售 实证明，较新的 nodejs AWS SDK 只需设置环境变量即可支持此功能
还有什么比这更简单的？
我们正在使用AWS SAM打包我们的函数和其他 WhatsApp 号码 部分，因此将其添加到 SAM 模板中很简单，我们看到了相同的影响Yan 在其博客文章中记录了执行时间。