Otimizar rede de computadores

As funções do Cloud Run são bem simples e permitem desenvolver um código rapidamente e executá-lo em um ambiente sem servidor. Em escala moderada, o custo de executar funções é baixo, e otimizar seu código pode não parecer uma prioridade tão urgente. No entanto, à medida que a implantação evolui, otimizar o código passa a ser cada vez mais importante.

Neste documento, descrevemos como otimizar a rede para as funções. Veja a seguir alguns dos benefícios da otimização de rede:

  • Reduz o tempo de CPU gasto para estabelecer novas conexões de saída em cada chamada de função.
  • Reduz a probabilidade de ficar sem conexão ou cotas de DNS.

Como manter conexões permanentes

Nesta seção, você verá exemplos sobre como manter conexões permanentes em uma função. As cotas de conexão poderão se esgotar rapidamente caso você não faça isso.

Os seguintes cenários são abordados nesta seção:

  • HTTP/S
  • APIs do Google

Solicitações HTTP/S

Veja abaixo no snippet de código otimizado como manter conexões permanentes em vez de criar uma nova conexão a cada invocação de função:

Node.js 

const fetch = require('node-fetch');

const http = require('http');
const https = require('https');

const functions = require('@google-cloud/functions-framework');

const httpAgent = new http.Agent({keepAlive: true});
const httpsAgent = new https.Agent({keepAlive: true});

/**
 * HTTP Cloud Function that caches an HTTP agent to pool HTTP connections.
 *
 * @param {Object} req Cloud Function request context.
 * @param {Object} res Cloud Function response context.
 */
functions.http('connectionPooling', async (req, res) => {
  try {
    // TODO(optional): replace this with your own URL.
    const url = 'https://www.example.com/';

    // Select the appropriate agent to use based on the URL.
    const agent = url.includes('https') ? httpsAgent : httpAgent;

    const fetchResponse = await fetch(url, {agent});
    const text = await fetchResponse.text();

    res.status(200).send(`Data: ${text}`);
  } catch (err) {
    res.status(500).send(`Error: ${err.message}`);
  }
});

Python 

import functions_framework
import requests

# Create a global HTTP session (which provides connection pooling)
session = requests.Session()


@functions_framework.http
def connection_pooling(request):
    """
    HTTP Cloud Function that uses a connection pool to make HTTP requests.
    Args:
        request (flask.Request): The request object.
        <http://flask.pocoo.org/docs/1.0/api/#flask.Request>
    Returns:
        The response text, or any set of values that can be turned into a
        Response object using `make_response`
        <http://flask.pocoo.org/docs/1.0/api/#flask.Flask.make_response>.
    """

    # The URL to send the request to
    url = "http://example.com"

    # Process the request
    response = session.get(url)
    response.raise_for_status()
    return "Success!"

Go


// Package http provides a set of HTTP Cloud Functions samples.
package http

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"time"

	"github.com/GoogleCloudPlatform/functions-framework-go/functions"
)

var urlString = "https://example.com"

// client is used to make HTTP requests with a 10 second timeout.
// http.Clients should be reused instead of created as needed.
var client = &http.Client{
	Timeout: 10 * time.Second,
}

func init() {
	functions.HTTP("MakeRequest", MakeRequest)
}

// MakeRequest is an example of making an HTTP request. MakeRequest uses a
// single http.Client for all requests to take advantage of connection
// pooling and caching. See https://godoc.org/net/http#Client.
func MakeRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	resp, err := client.Get(urlString)
	if err != nil {
		http.Error(w, "Error making request", http.StatusInternalServerError)
		return
	}
	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		msg := fmt.Sprintf("Bad StatusCode: %d", resp.StatusCode)
		http.Error(w, msg, http.StatusInternalServerError)
		return
	}
	fmt.Fprintf(w, "ok")
}

PHP

Recomendamos o uso do framework HTTP PHP do Guzzle para enviar solicitações HTTP, já que ele processa conexões persistentes automaticamente.

Como acessar APIs do Google

O Cloud Pub/Sub foi usado neste exemplo, mas esta abordagem também funciona em outras bibliotecas de cliente, como a Cloud Natural Language ou a Cloud Spanner. As melhorias no desempenho podem depender da implementação atual de algumas bibliotecas de cliente.

Criar um objeto de cliente PubSub resulta em uma conexão e duas consultas DNS por invocação. Para evitar conexões e consultas DNS desnecessárias, crie o objeto de cliente PubSub no escopo global, conforme mostrado no exemplo a seguir:

Node.js 

const functions = require('@google-cloud/functions-framework');
const {PubSub} = require('@google-cloud/pubsub');
const pubsub = new PubSub();

/**
 * HTTP Cloud Function that uses a cached client library instance to
 * reduce the number of connections required per function invocation.
 *
 * @param {Object} req Cloud Function request context.
 * @param {Object} req.body Cloud Function request context body.
 * @param {String} req.body.topic The Cloud Pub/Sub topic to publish to.
 * @param {Object} res Cloud Function response context.
 */
functions.http('gcpApiCall', (req, res) => {
  const topic = pubsub.topic(req.body.topic);

  const data = Buffer.from('Test message');
  topic.publishMessage({data}, err => {
    if (err) {
      res.status(500).send(`Error publishing the message: ${err}`);
    } else {
      res.status(200).send('1 message published');
    }
  });
});

Python 

import os

import functions_framework
from google.cloud import pubsub_v1


# Create a global Pub/Sub client to avoid unneeded network activity
pubsub = pubsub_v1.PublisherClient()


@functions_framework.http
def gcp_api_call(request):
    """
    HTTP Cloud Function that uses a cached client library instance to
    reduce the number of connections required per function invocation.
    Args:
        request (flask.Request): The request object.
    Returns:
        The response text, or any set of values that can be turned into a
        Response object using `make_response`
        <http://flask.pocoo.org/docs/1.0/api/#flask.Flask.make_response>.
    """

    """
    The `GCP_PROJECT` environment variable is set automatically in the Python 3.7 runtime.
    In later runtimes, it must be specified by the user upon function deployment.
    See this page for more information:
        https://cloud.google.com/functions/docs/configuring/env-var#python_37_and_go_111
    """
    project = os.getenv("GCP_PROJECT")
    request_json = request.get_json()

    topic_name = request_json["topic"]
    topic_path = pubsub.topic_path(project, topic_name)

    # Process the request
    data = b"Test message"
    pubsub.publish(topic_path, data=data)

    return "1 message published"

Go


// Package contexttip is an example of how to use Pub/Sub and context.Context in
// a Cloud Function.
package contexttip

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"os"
	"sync"

	"cloud.google.com/go/pubsub"
	"github.com/GoogleCloudPlatform/functions-framework-go/functions"
)

// client is a global Pub/Sub client, initialized once per instance.
var client *pubsub.Client
var once sync.Once

// createClient creates the global pubsub Client
func createClient() {
	// GOOGLE_CLOUD_PROJECT is a user-set environment variable.
	var projectID = os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
	// err is pre-declared to avoid shadowing client.
	var err error

	// client is initialized with context.Background() because it should
	// persist between function invocations.
	client, err = pubsub.NewClient(context.Background(), projectID)
	if err != nil {
		log.Fatalf("pubsub.NewClient: %v", err)
	}
}

func init() {
	// register http function
	functions.HTTP("PublishMessage", PublishMessage)
}

type publishRequest struct {
	Topic   string `json:"topic"`
	Message string `json:"message"`
}

// PublishMessage publishes a message to Pub/Sub. PublishMessage only works
// with topics that already exist.
func PublishMessage(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	// use of sync.Once ensures client is only created once.
	once.Do(createClient)
	// Parse the request body to get the topic name and message.
	p := publishRequest{}

	if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&p); err != nil {
		log.Printf("json.NewDecoder: %v", err)
		http.Error(w, "Error parsing request", http.StatusBadRequest)
		return
	}

	if p.Topic == "" || p.Message == "" {
		s := "missing 'topic' or 'message' parameter"
		log.Println(s)
		http.Error(w, s, http.StatusBadRequest)
		return
	}

	m := &pubsub.Message{
		Data: []byte(p.Message),
	}
	// Publish and Get use r.Context() because they are only needed for this
	// function invocation. If this were a background function, they would use
	// the ctx passed as an argument.
	id, err := client.Topic(p.Topic).Publish(r.Context(), m).Get(r.Context())
	if err != nil {
		log.Printf("topic(%s).Publish.Get: %v", p.Topic, err)
		http.Error(w, "Error publishing message", http.StatusInternalServerError)
		return
	}
	fmt.Fprintf(w, "Message published: %v", id)
}

Redefinições de conexão de saída

Os streams de conexão da função para a VPC e a Internet podem ser encerrados ocasionalmente e substituídos quando a infraestrutura subjacente for reiniciada ou atualizada. Se o aplicativo reutilizar conexões de longa duração, recomendamos configurá-lo para restabelecer as conexões e evitar a reutilização de uma conexão inativa.

Como testar a carga da sua função

Para analisar quantas conexões a função realiza em média, basta fazer a implantação dela como uma função HTTP e usar uma biblioteca de testes de desempenho para invocá-la em determinada taxa de QPS. Uma opção possível é o Artillery, que pode ser invocado com uma única linha:

$ artillery quick -d 300 -r 30 URL

Este comando busca o URL fornecido em 30 QPS durante 300 segundos.

Depois de executar o teste, verifique o uso da cota de conexão na página de cota da API Cloud Run Functions no Console do Cloud. Se o uso for consistente em torno de 30 (ou múltiplos de 30), você está estabelecendo uma (ou várias) conexões a cada invocação. Depois de otimizar seu código, você verá algumas conexões (10 a 30) ocorrerem apenas no início do teste.

Nessa mesma página, você também pode comparar o custo de CPU antes e depois da otimização no gráfico de cota.