Google云函数执行时间随着活动实例的增加而增加

Question

我有一个python函数，我希望能够同时运行数百个实例。然而，我运行的实例越多，执行时间似乎就越长。当我运行一个时，大约需要300秒。当我运行100个时，它们会使用540秒的最大云函数，其中一些会超时

我已经检查了以下事项： 我每100秒的报价不超过GHz秒 我只有下面的依赖项 我确保我正在删除我的临时文件，这样我就不会导致冷重启

当我运行更多实例时，还有什么会导致执行时间更长的问题吗？理论上，云函数应该为每个实例分配CPU资源，这样我就不会看到更多实例的执行时间更长

• 熊猫>；=0.25.3
• apache libcloud>；=2.8.0
• 密码学>；=2.8
• 表格>；=2.3.0

Answer 1

函数的总执行时间不是简单地由CPU功率决定的。启动一个新服务器实例需要一个冷启动时间，多个实例不一定会同时启动。随着负载的增加，系统将逐渐创建新的服务器实例。这不是你能以任何重要方式控制的行为；您无法消除冷启动的成本，也无法指定其扩展速度

如果您在函数上保持负载，现有服务器实例将被重用，平均执行时间将减少，但在扩展时，您必然会观察到一些延迟