Trucchi e suggerimenti

Questo documento descrive le best practice per la progettazione, l'implementazione, il test e il deployment di Cloud Run functions.

Nota: diversi consigli riportati in questo documento riguardano il cosiddetto avvio a freddo. Le funzioni sono senza stato e l'ambiente di esecuzione viene spesso inizializzato da zero, il che viene chiamato avvio a freddo. Gli avvii a freddo possono richiedere molto tempo. È buona prassi evitare gli avvii a freddo non necessari e semplificare il processo di avvio a freddo nella misura del possibile (ad esempio evitando dipendenze non necessarie).

Correttezza

Questa sezione descrive le best practice generali per la progettazione e l'implementazione di Cloud Run functions.

Scrivere funzioni idempotenti

Le funzioni devono produrre lo stesso risultato anche se vengono chiamate più volte. In questo modo puoi riprovare un'invocazione se quella precedente non va a buon fine nel corso del codice. Per ulteriori informazioni, consulta Riprovare le funzioni basate su eventi.

Assicurati che le funzioni HTTP inviino una risposta HTTP

Se la funzione è attivata tramite HTTP, ricordati di inviare una risposta HTTP, come mostrato di seguito. In caso contrario, la funzione potrebbe essere eseguita fino al timeout. In questo caso, ti verrà addebitato l'intero tempo di attesa. I timeout possono anche causare un comportamento imprevedibile o avviamenti a freddo nelle invocazioni successive, con conseguente comportamento imprevedibile o latenza aggiuntiva.

Node.js

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

/**
 * Responds to an HTTP request using data from the request body parsed according
 * to the "content-type" header.
 *
 * @param {Object} req Cloud Function request context.
 * @param {Object} res Cloud Function response context.
 */
functions.http('helloHttp', (req, res) => {
  res.send(`Hello ${escapeHtml(req.query.name || req.body.name || 'World')}!`);
});

Python

import functions_framework


from markupsafe import escape

@functions_framework.http
def hello_http(request):
    """HTTP Cloud Function.
    Args:
        request (flask.Request): The request object.
        <https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data>
    Returns:
        The response text, or any set of values that can be turned into a
        Response object using `make_response`
        <https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#flask.make_response>.
    """
    request_json = request.get_json(silent=True)
    request_args = request.args

    if request_json and "name" in request_json:
        name = request_json["name"]
    elif request_args and "name" in request_args:
        name = request_args["name"]
    else:
        name = "World"
    return f"Hello {escape(name)}!"

Vai

// Package helloworld provides a set of Cloud Functions samples.
package helloworld

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"html"
	"net/http"

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

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

// HelloHTTP is an HTTP Cloud Function with a request parameter.
func HelloHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	var d struct {
		Name string `json:"name"`
	}
	if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&d); err != nil {
		fmt.Fprint(w, "Hello, World!")
		return
	}
	if d.Name == "" {
		fmt.Fprint(w, "Hello, World!")
		return
	}
	fmt.Fprintf(w, "Hello, %s!", html.EscapeString(d.Name))
}

Java

import com.google.cloud.functions.HttpFunction;
import com.google.cloud.functions.HttpRequest;
import com.google.cloud.functions.HttpResponse;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonElement;
import com.google.gson.JsonObject;
import com.google.gson.JsonParseException;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.logging.Logger;

public class HelloHttp implements HttpFunction {
  private static final Logger logger = Logger.getLogger(HelloHttp.class.getName());

  private static final Gson gson = new Gson();

  @Override
  public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
      throws IOException {
    // Check URL parameters for "name" field
    // "world" is the default value
    String name = request.getFirstQueryParameter("name").orElse("world");

    // Parse JSON request and check for "name" field
    try {
      JsonElement requestParsed = gson.fromJson(request.getReader(), JsonElement.class);
      JsonObject requestJson = null;

      if (requestParsed != null && requestParsed.isJsonObject()) {
        requestJson = requestParsed.getAsJsonObject();
      }

      if (requestJson != null && requestJson.has("name")) {
        name = requestJson.get("name").getAsString();
      }
    } catch (JsonParseException e) {
      logger.severe("Error parsing JSON: " + e.getMessage());
    }

    var writer = new PrintWriter(response.getWriter());
    writer.printf("Hello %s!", name);
  }
}

C#

using Google.Cloud.Functions.Framework;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using System.IO;
using System.Text.Json;
using System.Threading.Tasks;

namespace HelloHttp;

public class Function : IHttpFunction
{
    private readonly ILogger _logger;

    public Function(ILogger<Function> logger) =>
        _logger = logger;

    public async Task HandleAsync(HttpContext context)
    {
        HttpRequest request = context.Request;
        // Check URL parameters for "name" field
        // "world" is the default value
        string name = ((string) request.Query["name"]) ?? "world";

        // If there's a body, parse it as JSON and check for "name" field.
        using TextReader reader = new StreamReader(request.Body);
        string text = await reader.ReadToEndAsync();
        if (text.Length > 0)
        {
            try
            {
                JsonElement json = JsonSerializer.Deserialize<JsonElement>(text);
                if (json.TryGetProperty("name", out JsonElement nameElement) &&
                    nameElement.ValueKind == JsonValueKind.String)
                {
                    name = nameElement.GetString();
                }
            }
            catch (JsonException parseException)
            {
                _logger.LogError(parseException, "Error parsing JSON request");
            }
        }

        await context.Response.WriteAsync($"Hello {name}!", context.RequestAborted);
    }
}

Ruby

require "functions_framework"
require "cgi"
require "json"

FunctionsFramework.http "hello_http" do |request|
  # The request parameter is a Rack::Request object.
  # See https://www.rubydoc.info/gems/rack/Rack/Request
  name = request.params["name"] ||
         (request.body.rewind && JSON.parse(request.body.read)["name"] rescue nil) ||
         "World"
  # Return the response body as a string.
  # You can also return a Rack::Response object, a Rack response array, or
  # a hash which will be JSON-encoded into a response.
  "Hello #{CGI.escape_html name}!"
end

PHP

<?php

use Google\CloudFunctions\FunctionsFramework;
use Psr\Http\Message\ServerRequestInterface;

// Register the function with Functions Framework.
// This enables omitting the `FUNCTIONS_SIGNATURE_TYPE=http` environment
// variable when deploying. The `FUNCTION_TARGET` environment variable should
// match the first parameter.
FunctionsFramework::http('helloHttp', 'helloHttp');

function helloHttp(ServerRequestInterface $request): string
{
    $name = 'World';
    $body = $request->getBody()->getContents();
    if (!empty($body)) {
        $json = json_decode($body, true);
        if (json_last_error() != JSON_ERROR_NONE) {
            throw new RuntimeException(sprintf(
                'Could not parse body: %s',
                json_last_error_msg()
            ));
        }
        $name = $json['name'] ?? $name;
    }
    $queryString = $request->getQueryParams();
    $name = $queryString['name'] ?? $name;

    return sprintf('Hello, %s!', htmlspecialchars($name));
}

Non avviare attività in background

L'attività in background è tutto ciò che accade dopo il termine della funzione. Una chiamata alla funzione termina quando la funzione restituisce o indica in altro modo il completamento, ad esempio chiamando l'argomento callback nelle funzioni basate su eventi di Node.js. Qualsiasi codice eseguito dopo l'interruzione controllata non può accedere alla CPU e non farà alcun progresso.

Nota: se una funzione basata su eventi Node.js restituisce una promessa, le funzioni Cloud Run si assicurano che la promessa venga risolta prima dell'interruzione.

Inoltre, quando viene eseguita un'invocazione successiva nello stesso ambiente, la tua attività in background riprende, interferendo con la nuova invocazione. Ciò può portare a comportamenti imprevisti ed errori difficili da diagnosticare. L'accesso alla rete al termine di una funzione di solito comporta la reimpostazione delle connessioni (codice di errore ECONNRESET).

Spesso l'attività in background può essere rilevata nei log delle singole invocazioni, trovandovi tutto ciò che viene registrato dopo la riga che indica il termine dell'invocazione. A volte l'attività in background può essere nascosta più in profondità nel codice, soprattutto quando sono presenti operazioni asincrone come callback o timer. Controlla il codice per assicurarti che tutte le operazioni asincrone vengano completate prima di terminare la funzione.

Eliminare sempre i file temporanei

Lo spazio di archiviazione del disco locale nella directory temporanea è un file system in memoria. I file che scrivi consumano la memoria disponibile per la tua funzione e a volte rimangono tra le chiamate. La mancata eliminazione esplicita di questi file potrebbe eventualmente portare a un errore di esaurimento della memoria e a un successivo avvio a freddo.

Puoi visualizzare la memoria utilizzata da una singola funzione selezionandola nell'elenco delle funzioni nella console Google Cloud e scegliendo il grafico Utilizzo della memoria.

Non tentare di scrivere all'esterno della directory temporanea e assicurati di utilizzare metodi indipendenti dalla piattaforma/dal sistema operativo per creare i percorsi dei file.

Puoi ridurre i requisiti di memoria durante l'elaborazione di file di grandi dimensioni utilizzando la pipeline. Ad esempio, puoi elaborare un file su Cloud Storage creando uno stream di lettura, passandolo attraverso un processo basato su stream e scrivendo lo stream di output direttamente su Cloud Storage.

Framework di Functions

Quando esegui il deployment di una funzione, il framework Functions viene aggiunto automaticamente come dipendenza utilizzando la versione corrente. Per assicurarti che le stesse dipendenze vengano installate in modo coerente in ambienti diversi, ti consigliamo di fissare la funzione a una versione specifica del framework Functions.

A tale scopo, includi la versione che preferisci nel file di blocco pertinente (ad esempio package-lock.json per Node.js o requirements.txt per Python).

Strumenti

Questa sezione fornisce linee guida su come utilizzare gli strumenti per implementare, testare e interagire con le funzioni Cloud Run.

Sviluppo locale

Il deployment delle funzioni richiede un po' di tempo, quindi spesso è più veloce testare il codice della funzione localmente.

Gli sviluppatori possono utilizzare il framework Cloud Run Functions per i test locali.

Segnalazione degli errori

Nei linguaggi che utilizzano la gestione delle eccezioni, non lanciare eccezioni non rilevate, perché forzano gli avvii a freddo nelle invocazioni future. Per informazioni su come segnalare correttamente gli errori, consulta la guida di Error Reporting.

Non uscire manualmente

L'uscita manuale può causare comportamenti imprevisti. Utilizza invece le seguenti espressioni idiomatiche specifiche per lingua:

Node.js

Non utilizzare process.exit(). Le funzioni HTTP devono inviare una risposta con res.status(200).send(message) e le funzioni basate sugli eventi usciranno al loro ritorno (implicitamente o esplicitamente).

Python

Non utilizzare sys.exit(). Le funzioni HTTP devono restituire esplicitamente una risposta come stringa e le funzioni basate su eventi usciranno una volta che avranno restituito un valore (implicitamente o esplicitamente).

Vai

Non utilizzare os.Exit(). Le funzioni HTTP devono restituire esplicitamente una risposta come stringa e le funzioni basate su eventi usciranno una volta che avranno restituito un valore (implicitamente o esplicitamente).

Java

Non utilizzare System.exit(). Le funzioni HTTP devono inviare una risposta con response.getWriter().write(message) e le funzioni basate sugli eventi usciranno al loro ritorno (implicitamente o esplicitamente).

C#

Non utilizzare System.Environment.Exit(). Le funzioni HTTP devono inviare una risposta con context.Response.WriteAsync(message) e le funzioni basate sugli eventi usciranno al loro ritorno (implicitamente o esplicitamente).

Ruby

Non utilizzare exit() o abort(). Le funzioni HTTP devono restituire esplicitamente una risposta come stringa e le funzioni basate su eventi usciranno una volta che avranno restituito un valore (implicitamente o esplicitamente).

PHP

Non utilizzare exit() o die(). Le funzioni HTTP devono restituire esplicitamente una risposta come stringa e le funzioni basate su eventi usciranno una volta che avranno restituito un valore (implicitamente o esplicitamente).

Utilizzare SendGrid per inviare email

Le funzioni Cloud Run non consentono connessioni in uscita sulla porta 25, pertanto non puoi effettuare connessioni non sicure a un server SMTP. Il modo consigliato per inviare email è utilizzare SendGrid. Puoi trovare altre opzioni per l'invio di email nel tutorial Invio di email da un'istanza per Google Compute Engine.

Prestazioni

Questa sezione descrive le best practice per ottimizzare il rendimento.

Utilizzare le dipendenze in modo oculato

Poiché le funzioni sono senza stato, l'ambiente di esecuzione viene spesso inizializzato da zero (durante quello che viene chiamato avvio a freddo). Quando si verifica un avvio a freddo, viene valutato il contesto globale della funzione.

Se le funzioni importano moduli, il tempo di caricamento di questi moduli può aumentare la latenza di chiamata durante un avvio a freddo. Puoi ridurre questa latenza, nonché il tempo necessario per eseguire il deployment della funzione, caricando correttamente le dipendenze e non caricando quelle che la funzione non utilizza.

Utilizza le variabili globali per riutilizzare gli oggetti nelle chiamate future

Non è garantito che lo stato di una funzione Cloud Run verrà conservato per le chiamate future. Tuttavia, Cloud Run Functions spesso ricicla l'ambiente di esecuzione di un'invocazione precedente. Se dichiari una variabile in ambito globale, il suo valore può essere riutilizzato nelle chiamate successive senza dover essere ricalcolato.

In questo modo puoi memorizzare nella cache gli oggetti che potrebbero essere costosi da ricreare a ogni chiamata della funzione. Lo spostamento di questi oggetti dal corpo della funzione all'ambito globale può comportare miglioramenti significativi del rendimento. L'esempio seguente crea un oggetto pesante una sola volta per istanza di funzione e lo condivide tra tutte le chiamate di funzione che raggiungono l'istanza specificata:

Node.js

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

// TODO(developer): Define your own computations
const {lightComputation, heavyComputation} = require('./computations');

// Global (instance-wide) scope
// This computation runs once (at instance cold-start)
const instanceVar = heavyComputation();

/**
 * HTTP function that declares a variable.
 *
 * @param {Object} req request context.
 * @param {Object} res response context.
 */
functions.http('scopeDemo', (req, res) => {
  // Per-function scope
  // This computation runs every time this function is called
  const functionVar = lightComputation();

  res.send(`Per instance: ${instanceVar}, per function: ${functionVar}`);
});

Python

import time

import functions_framework


# Placeholder
def heavy_computation():
    return time.time()


# Placeholder
def light_computation():
    return time.time()


# Global (instance-wide) scope
# This computation runs at instance cold-start
instance_var = heavy_computation()


@functions_framework.http
def scope_demo(request):
    """
    HTTP Cloud Function that declares a variable.
    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>.
    """

    # Per-function scope
    # This computation runs every time this function is called
    function_var = light_computation()
    return f"Instance: {instance_var}; function: {function_var}"

Vai

// h is in the global (instance-wide) scope.
var h string

// init runs during package initialization. So, this will only run during an
// an instance's cold start.
func init() {
	h = heavyComputation()
	functions.HTTP("ScopeDemo", ScopeDemo)
}

// ScopeDemo is an example of using globally and locally
// scoped variables in a function.
func ScopeDemo(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	l := lightComputation()
	fmt.Fprintf(w, "Global: %q, Local: %q", h, l)
}

Java

import com.google.cloud.functions.HttpFunction;
import com.google.cloud.functions.HttpRequest;
import com.google.cloud.functions.HttpResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Arrays;

public class Scopes implements HttpFunction {
  // Global (instance-wide) scope
  // This computation runs at instance cold-start.
  // Warning: Class variables used in functions code must be thread-safe.
  private static final int INSTANCE_VAR = heavyComputation();

  @Override
  public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
      throws IOException {
    // Per-function scope
    // This computation runs every time this function is called
    int functionVar = lightComputation();

    var writer = new PrintWriter(response.getWriter());
    writer.printf("Instance: %s; function: %s", INSTANCE_VAR, functionVar);
  }

  private static int lightComputation() {
    int[] numbers = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
    return Arrays.stream(numbers).sum();
  }

  private static int heavyComputation() {
    int[] numbers = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
    return Arrays.stream(numbers).reduce((t, x) -> t * x).getAsInt();
  }
}

C#

using Google.Cloud.Functions.Framework;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Scopes;

public class Function : IHttpFunction
{
    // Global (server-wide) scope.
    // This computation runs at server cold-start.
    // Warning: Class variables used in functions code must be thread-safe.
    private static readonly int GlobalVariable = HeavyComputation();

    // Note that one instance of this class (Function) is created per invocation,
    // so calling HeavyComputation in the constructor would not have the same
    // benefit.

    public async Task HandleAsync(HttpContext context)
    {
        // Per-function-invocation scope.
        // This computation runs every time this function is called.
        int functionVariable = LightComputation();

        await context.Response.WriteAsync(
            $"Global: {GlobalVariable}; function: {functionVariable}",
            context.RequestAborted);
    }

    private static int LightComputation()
    {
        int[] numbers = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
        return numbers.Sum();
    }

    private static int HeavyComputation()
    {
        int[] numbers = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
        return numbers.Aggregate((current, next) => current * next);
    }
}

Ruby

# Global (instance-wide) scope.
# This block runs on cold start, before any function is invoked.
#
# Note: It is usually best to run global initialization in an on_startup block
# instead at the top level of the Ruby file. This is because top-level code
# could be executed to verify the function during deployment, whereas an
# on_startup block is run only when an actual function instance is starting up.
FunctionsFramework.on_startup do
  instance_data = perform_heavy_computation

  # To pass data into function invocations, the best practice is to set a
  # key-value pair using the Ruby Function Framework's built-in "set_global"
  # method. Functions can call the "global" method to retrieve the data by key.
  # (You can also use Ruby global variables or "toplevel" local variables, but
  # they can make it difficult to isolate global data for testing.)
  set_global :my_instance_data, instance_data
end

FunctionsFramework.http "tips_scopes" do |_request|
  # Per-function scope.
  # This method is called every time this function is called.
  invocation_data = perform_light_computation

  # Retrieve the data computed by the on_startup block.
  instance_data = global :my_instance_data

  "instance: #{instance_data}; function: #{invocation_data}"
end

PHP

use Psr\Http\Message\ServerRequestInterface;

function scopeDemo(ServerRequestInterface $request): string
{
    // Heavy computations should be cached between invocations.
    // The PHP runtime does NOT preserve variables between invocations, so we
    // must write their values to a file or otherwise cache them.
    // (All writable directories in Cloud Functions are in-memory, so
    // file-based caching operations are typically fast.)
    // You can also use PSR-6 caching libraries for this task:
    // https://packagist.org/providers/psr/cache-implementation
    $cachePath = sys_get_temp_dir() . '/cached_value.txt';

    $response = '';
    if (file_exists($cachePath)) {
        // Read cached value from file, using file locking to prevent race
        // conditions between function executions.
        $response .= 'Reading cached value.' . PHP_EOL;
        $fh = fopen($cachePath, 'r');
        flock($fh, LOCK_EX);
        $instanceVar = stream_get_contents($fh);
        flock($fh, LOCK_UN);
    } else {
        // Compute cached value + write to file, using file locking to prevent
        // race conditions between function executions.
        $response .= 'Cache empty, computing value.' . PHP_EOL;
        $instanceVar = _heavyComputation();
        file_put_contents($cachePath, $instanceVar, LOCK_EX);
    }

    // Lighter computations can re-run on each function invocation.
    $functionVar = _lightComputation();

    $response .= 'Per instance: ' . $instanceVar . PHP_EOL;
    $response .= 'Per function: ' . $functionVar . PHP_EOL;

    return $response;
}

È particolarmente importante memorizzare nella cache le connessioni di rete, i riferimenti alle librerie e gli oggetti client dell'API a livello globale. Per alcuni esempi, consulta Ottimizzazione della rete.

Nota: le attività in background non devono essere eseguite al di fuori della durata di una richiesta. Se devi inizializzare una variabile globale con il risultato di un'attività in background dispendiosa, esegui l'attività durante l'esecuzione della funzione e memorizza il risultato prima di inviare una risposta.

Esegui l'inizializzazione lazy delle variabili globali

Se inizializzi le variabili a livello globale, il codice di inizializzazione verrà sempre eseguito tramite un'invocazione a freddo, aumentando la latenza della funzione. In alcuni casi, questo causa timeout intermittenti per i servizi chiamati se non vengono gestiti correttamente in un blocco try/catch. Se alcuni oggetti non vengono utilizzati in tutti i percorsi di codice, valuta la possibilità di inizializzarli in modo lazy su richiesta:

Node.js

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

// Always initialized (at cold-start)
const nonLazyGlobal = fileWideComputation();

// Declared at cold-start, but only initialized if/when the function executes
let lazyGlobal;

/**
 * HTTP function that uses lazy-initialized globals
 *
 * @param {Object} req request context.
 * @param {Object} res response context.
 */
functions.http('lazyGlobals', (req, res) => {
  // This value is initialized only if (and when) the function is called
  lazyGlobal = lazyGlobal || functionSpecificComputation();

  res.send(`Lazy global: ${lazyGlobal}, non-lazy global: ${nonLazyGlobal}`);
});

Python

import functions_framework

# Always initialized (at cold-start)
non_lazy_global = file_wide_computation()

# Declared at cold-start, but only initialized if/when the function executes
lazy_global = None


@functions_framework.http
def lazy_globals(request):
    """
    HTTP Cloud Function that uses lazily-initialized globals.
    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>.
    """
    global lazy_global, non_lazy_global

    # This value is initialized only if (and when) the function is called
    if not lazy_global:
        lazy_global = function_specific_computation()

    return f"Lazy: {lazy_global}, non-lazy: {non_lazy_global}."

Vai

// Package tips contains tips for writing Cloud Functions in Go.
package tips

import (
	"context"
	"log"
	"net/http"
	"sync"

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

// client is lazily initialized by LazyGlobal.
var client *storage.Client
var clientOnce sync.Once

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

// LazyGlobal is an example of lazily initializing a Google Cloud Storage client.
func LazyGlobal(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	// You may wish to add different checks to see if the client is needed for
	// this request.
	clientOnce.Do(func() {
		// Pre-declare an err variable to avoid shadowing client.
		var err error
		client, err = storage.NewClient(context.Background())
		if err != nil {
			http.Error(w, "Internal error", http.StatusInternalServerError)
			log.Printf("storage.NewClient: %v", err)
			return
		}
	})
	// Use client.
}

Java

import com.google.cloud.functions.HttpFunction;
import com.google.cloud.functions.HttpRequest;
import com.google.cloud.functions.HttpResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Arrays;

public class LazyFields implements HttpFunction {
  // Always initialized (at cold-start)
  // Warning: Class variables used in Servlet classes must be thread-safe,
  // or else might introduce race conditions in your code.
  private static final int NON_LAZY_GLOBAL = fileWideComputation();

  // Declared at cold-start, but only initialized if/when the function executes
  // Uses the "initialization-on-demand holder" idiom
  // More information: https://en.wikipedia.org/wiki/Initialization-on-demand_holder_idiom
  private static class LazyGlobalHolder {
    // Making the default constructor private prohibits instantiation of this class
    private LazyGlobalHolder() {}

    // This value is initialized only if (and when) the getLazyGlobal() function below is called
    private static final Integer INSTANCE = functionSpecificComputation();

    private static Integer getInstance() {
      return LazyGlobalHolder.INSTANCE;
    }
  }

  @Override
  public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
      throws IOException {
    Integer lazyGlobal = LazyGlobalHolder.getInstance();

    var writer = new PrintWriter(response.getWriter());
    writer.printf("Lazy global: %s; non-lazy global: %s%n", lazyGlobal, NON_LAZY_GLOBAL);
  }

  private static int functionSpecificComputation() {
    int[] numbers = new int[] {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
    return Arrays.stream(numbers).sum();
  }

  private static int fileWideComputation() {
    int[] numbers = new int[] {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
    return Arrays.stream(numbers).reduce((t, x) -> t * x).getAsInt();
  }
}

C#

using Google.Cloud.Functions.Framework;
using Microsoft.AspNetCore.Http;
using System;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace LazyFields;

public class Function : IHttpFunction
{
    // This computation runs at server cold-start.
    // Warning: Class variables used in functions code must be thread-safe.
    private static readonly int NonLazyGlobal = FileWideComputation();

    // This variable is initialized at server cold-start, but the
    // computation is only performed when the function needs the result.
    private static readonly Lazy<int> LazyGlobal = new Lazy<int>(
        FunctionSpecificComputation,
        LazyThreadSafetyMode.ExecutionAndPublication);

    public async Task HandleAsync(HttpContext context)
    {
        // In a more complex function, there might be some paths that use LazyGlobal.Value,
        // and others that don't. The computation is only performed when necessary, and
        // only once per server.
        await context.Response.WriteAsync(
            $"Lazy global: {LazyGlobal.Value}; non-lazy global: {NonLazyGlobal}",
            context.RequestAborted);
    }

    private static int FunctionSpecificComputation()
    {
        int[] numbers = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
        return numbers.Sum();
    }

    private static int FileWideComputation()
    {
        int[] numbers = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
        return numbers.Aggregate((current, next) => current * next);
    }
}

Ruby

FunctionsFramework.on_startup do
  # This method is called when the function is initialized, not on each
  # invocation.

  # Declare and set non_lazy_global
  set_global :non_lazy_global, file_wide_computation

  # Declare, but do not set, lazy_global
  set_global :lazy_global do
    function_specific_computation
  end
end

FunctionsFramework.http "tips_lazy" do |_request|
  # This method is called every time this function is called.

  "Lazy: #{global :lazy_global}; non_lazy: #{global :non_lazy_global}"
end

PHP

Le funzioni PHP non possono conservare le variabili tra le richieste. Il campione di ambiti riportato sopra utilizza il caricamento lento per memorizzare nella cache i valori delle variabili globali in un file.

Questo è particolarmente importante se definisci più funzioni in un unico file e le funzioni diverse utilizzano variabili diverse. A meno che non utilizzi l'inizializzazione dinamica, potresti sprecare risorse per variabili inizializzate, ma mai utilizzate.

Nota: questa tecnica può essere utilizzata anche per importare le dipendenze in Node.js e Python, anche se a scapito della leggibilità del codice.

Riduci gli avvii a freddo impostando un numero minimo di istanze

Per impostazione predefinita, le funzioni Cloud Run adattano il numero di istanze in base al numero di richieste in entrata. Puoi modificare questo comportamento predefinito impostando un numero minimo di istanze che le funzioni Cloud Run devono mantenere pronte per gestire le richieste. L'impostazione di un numero minimo di istanze riduce gli avvii a freddo della tua applicazione. Ti consigliamo di impostare un numero minimo di istanze se la tua applicazione è sensibile alla latenza.

Per scoprire come impostare un numero minimo di istanze, consulta Utilizzare le istanze minime.

Risorse aggiuntive

Scopri di più sull'ottimizzazione del rendimento nel video "Google Cloud Performance Atlas" Tempo di avvio a freddo delle funzioni Cloud Run.