Suggerimenti generali per lo sviluppo

Questa guida fornisce le best practice per progettare, implementare, testare ed eseguire il deployment di un servizio Cloud Run. Per altri suggerimenti, vedi Migrazione di un servizio esistente.

Scrivere servizi efficaci

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

Attività in background

Per attività in background si intende tutto ciò che accade dopo che la risposta HTTP è stata disponibili. Per determinare se nel servizio è presente attività in background che non sia immediatamente evidente, controlla nei log la presenza di eventuali registrato dopo la voce della richiesta HTTP.

Configura la CPU da allocare sempre per l'utilizzo di attività in background

Se vuoi supportare le attività in background nel tuo servizio Cloud Run, imposta la CPU del servizio Cloud Run in modo che sia sempre allocata in modo da poter eseguire attività in background al di fuori delle richieste e avere comunque accesso alla CPU.

Evita attività in background se la CPU viene allocata solo durante l'elaborazione delle richieste

Se devi impostare il servizio su alloca la CPU solo durante l'elaborazione delle richieste, quando il servizio Cloud Run termina la gestione di una richiesta, l'accesso dell'istanza alla CPU verrà disabilitato o gravemente limitato. Se utilizzi questo tipo di allocazione della CPU, non devi avviare thread o routine in background che vengono eseguiti al di fuori dell'ambito dei gestori delle richieste.

Esamina il codice per assicurarti che tutte le operazioni asincrone vengano completate prima di inviare la risposta.

L'esecuzione di thread in background con questo tipo di allocazione della CPU può comportare un comportamento imprevisto perché ogni richiesta successiva allo stesso container l'istanza riprende qualsiasi attività in background sospesa.

Eliminare i file temporanei

Nell'ambiente Cloud Run, l'archiviazione su disco è un file system in memoria. I file scritti sul disco consumano memoria altrimenti disponibile per il tuo servizio, e può persistere tra una chiamata e l'altra. Se non li elimini, alla fine potresti riscontrare un errore di esaurimento della memoria e un successivo avvio a freddo.

Segnalare errori

Gestisci tutte le eccezioni e non permettere che il tuo servizio abbia un arresto anomalo in caso di errori. Un arresto anomalo provoca un avvio a freddo mentre il traffico è in coda per un'istanza sostitutiva.

Per informazioni su come segnalare correttamente gli errori, consulta la guida alla segnalazione degli errori.

Ottimizzazione del rendimento

Questa sezione descrive le best practice per ottimizzare il rendimento.

Avvia rapidamente i container

Poiché le istanze vengono scalate in base alle esigenze, il loro tempo di avvio influisce sulla latenza del servizio. Sebbene Cloud Run disaccoppia l'avvio e l'elaborazione delle richieste, può accadere che una richiesta debba attendere l'avvio di una nuova istanza dall'elaborazione dei dati, in particolare quando si scala da zero. Questa operazione è chiamata "avvio a freddo".

La routine di avvio è costituita da:

  • Download dell'immagine container (utilizzando la tecnologia di streaming delle immagini container di Cloud Run)
  • avvia il container eseguendo l'entrypoint .
  • In attesa che il container inizi ad ascoltare sulla porta configurata.

L'ottimizzazione per la velocità di avvio del contenitore riduce al minimo la latenza di elaborazione delle richieste.

Utilizza il boosting della CPU all'avvio per ridurre la latenza di avvio

Puoi attivare il boosting della CPU all'avvio per aumentare temporaneamente l'allocazione della CPU durante l'avvio dell'istanza in modo da ridurre la latenza di avvio.

Utilizza il numero minimo di istanze per ridurre gli avvii a freddo

Puoi configurare le istanze minime e la concorrenza per ridurre al minimo gli avvii a freddo. Ad esempio, l'utilizzo di un numero minimo di istanze pari a 1 indica che il servizio è pronto a ricevere fino al numero di richieste simultanee configurate per il servizio senza dover avviare una nuova istanza.

Tieni presente che una richiesta in attesa dell'avvio di un'istanza verrà mantenuta in attesa in una coda come segue:

  • Se vengono avviate nuove istanze, ad esempio durante uno scale out, le richieste almeno il tempo di avvio medio delle istanze di container di questo servizio. Sono inclusi i casi in cui la richiesta avvia uno scale out, ad esempio durante la scalabilità partendo da zero.
  • Se il tempo di avvio è inferiore a 10 secondi, le richieste scadranno per un massimo di 10 secondi.
  • Se non sono presenti istanze in fase di avvio e la richiesta non avviano uno scale out, le richieste pendono per un massimo di per 10 secondi.

Utilizzare le dipendenze in modo oculato

Se utilizzi un linguaggio dinamico con librerie dipendenti, ad esempio i moduli di importazione in Node.js, il tempo di caricamento di questi moduli si aggiunge alla latenza di avvio.

Riduci la latenza di avvio nei seguenti modi:

  • Riduci al minimo il numero e la dimensione delle dipendenze per creare un servizio snello.
  • Carica in modo lento il codice che non viene utilizzato di frequente, se la tua lingua lo supporta.
  • Utilizza le ottimizzazioni di caricamento del codice, come l'ottimizzazione dell'autoloader di Composer di PHP.

Utilizza le variabili globali

In Cloud Run, non puoi assumere che lo stato del servizio venga mantenuto tra le richieste. Tuttavia, Cloud Run riutilizza le singole istanze per gestire il traffico in corso, quindi puoi dichiarare una variabile a livello globale per consentire il riutilizzo del relativo valore nelle chiamate successive. Non è possibile sapere in anticipo se una singola richiesta beneficia di questo riutilizzo.

Puoi anche memorizzare nella cache gli oggetti se sono costosi da ricreare richiesta di servizio. Se lo sposti dalla logica di richiesta all'ambito globale, il rendimento migliorerà.

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();
  }
}

Esegui l'inizializzazione lazy delle variabili globali

L'inizializzazione delle variabili globali avviene sempre durante l'avvio, che aumenta il tempo di avvio a freddo. Utilizza l'inizializzazione lazy per gli oggetti usati di rado per posticipare il costo in termini di tempo e ridurre i tempi di avvio a freddo.

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();
  }
}

Utilizza un ambiente di esecuzione diverso

Potresti riscontrare tempi di avvio più rapidi utilizzando una un ambiente di esecuzione diverso.

Ottimizza la concorrenza

Le istanze Cloud Run possono gestire più richieste contemporaneamente, "in parallelo", fino a una contemporaneità massima configurabile. È diverso dalle funzioni Cloud Run, che utilizzano concurrency = 1.

Cloud Run regola automaticamente la concorrenza fino al valore massimo configurato.

La concorrenza massima predefinita di 80 è adatta per molte immagini container. Tuttavia, devi:

  • Riducilo se il container non è in grado di elaborare molte richieste in parallelo.
  • Aumentalo se il container è in grado di gestire un grande volume di richieste.

Ottimizza la contemporaneità per il tuo servizio

Il numero di richieste in parallelo che ogni istanza può gestire può essere limitato dall'architettura tecnologica e dall'utilizzo di risorse condivise come variabili e connessioni al database.

Per ottimizzare il tuo servizio per ottenere la massima contemporaneità stabile:

  1. Ottimizza il rendimento del servizio.
  2. Imposta il livello di supporto della concorrenza previsto in qualsiasi configurazione della concorrenza a livello di codice. Non tutti gli stack tecnologici richiedono questa impostazione.
  3. Esegui il deployment del servizio.
  4. Imposta la concorrenza Cloud Run per il tuo servizio su un valore pari o inferiore a qualsiasi configurazione a livello di codice. Se non esiste una configurazione a livello di codice, utilizza della contemporaneità prevista.
  5. Utilizzare i test di carico che supportano una contemporaneità configurabile. Devi verificare che il servizio rimanga stabile con il carico e la concorrenza previsti.
  6. Se il servizio non funziona correttamente, vai al passaggio 1 per migliorarlo o al passaggio 2 per ridurre la concorrenza. Se il servizio funziona correttamente, torna al passaggio 2 e aumenta la concorrenza.

Continua a eseguire l'iterazione finché non trovi la contemporaneità stabile massima.

Abbina la memoria alla contemporaneità

Ogni richiesta gestita dal servizio richiede una certa quantità di memoria aggiuntiva. Perciò, quando regoli la contemporaneità in alto o in basso, assicurati di regolare la memoria limite.

Evita stato globale modificabile

Se vuoi sfruttare lo stato globale modificabile in un contesto simultaneo, prendi in considerazione passaggi nel codice per assicurarti che questa operazione venga eseguita in sicurezza. Ridurre al minimo il conflitto limitando l'inizializzazione una tantum e il riutilizzo delle variabili globali, come descritto sopra Prestazioni.

Se utilizzi variabili globali modificabili in un servizio che gestisce più richieste contemporaneamente, assicurati di usare blocchi o mutex per impedire le racecondition.

Confronto tra velocità effettiva, latenza e compromessi in termini di costo

L'ottimizzazione dell'impostazione del numero massimo di richieste in parallelo può aiutarti a bilanciare il compromesso tra velocità effettiva, latenza e costo del tuo servizio.

In generale, un'impostazione massima per le richieste in parallelo più bassa comporta una latenza inferiore e una velocità effettiva inferiore per istanza. Con un numero massimo di richieste in parallelo più basso, Un numero minore di richieste compete per le risorse all'interno di ogni istanza e richiesta raggiunge prestazioni migliori. Tuttavia, poiché ogni istanza può gestire meno richieste contemporaneamente, il throughput per istanza è inferiore e il servizio richiede più istanze per gestire lo stesso traffico.

Nella direzione opposta, invece, viene impostata un'impostazione massima di richieste in parallelo più alta. di solito comporta una latenza più elevata e una velocità effettiva superiore per istanza. Le richieste potrebbero dover attendere l'accesso a risorse come CPU, GPU e larghezza di banda della memoria all'interno dell'istanza, il che comporta un aumento della latenza. Ma ogni istanza può elaborare più richieste contemporaneamente, in modo che il servizio abbia bisogno di meno istanze nel complesso per elaborare lo stesso traffico.

Considerazioni sui costi

La fatturazione di Cloud Run avviene in base al tempo di istanza. Se la CPU è sempre allocata, la data e l'ora dell'istanza corrispondono alla durata totale di ciascuna istanza. Se la CPU non è sempre allocato, il tempo dell'istanza è il tempo impiegato da ogni istanza per elaborare almeno una richiesta.

L'impatto delle richieste massime in parallelo sulla fatturazione dipende dal tuo schema di traffico. La riduzione del numero massimo di richieste in parallelo può comportare una fattura inferiore se l'impostazione più bassa porta a

  • Latenza ridotta
  • Istanze che completano il lavoro più velocemente
  • Le istanze si arrestano più velocemente anche se è necessario un numero maggiore di istanze

È possibile anche il contrario: la riduzione delle richieste in parallelo massime può aumentare la fatturazione se l'aumento del numero di istanze non è compensato dalla riduzione del tempo di esecuzione di ciascuna istanza, a causa della latenza migliorata.

Il modo migliore per ottimizzare la fatturazione è tramite i test di carico. utilizzando diverse impostazioni per il numero massimo di richieste in parallelo per identificare l'impostazione che comporta il tempo di istanza fatturabile più basso, come indicato nella metrica di monitoraggio container/billable_instance_time.

Sicurezza dei container

Molte pratiche di sicurezza del software per uso generico si applicano alle applicazioni containerizzate. Esistono alcune pratiche specifiche per i container o che si allineano alla filosofia e all'architettura dei container.

Per migliorare la sicurezza del contenitore:

  • Utilizza immagini di base sicure e sottoposte a manutenzione attiva, come le immagini di base di Google o le immagini ufficiali di Docker Hub.

  • Applica gli aggiornamenti della sicurezza ai tuoi servizi ricostruendo regolarmente le immagini dei contenitori e reimplementando i servizi.

  • Includi nel contenitore solo ciò che è necessario per eseguire il servizio. Il codice, i pacchetti e gli strumenti aggiuntivi sono potenziali vulnerabilità di sicurezza. Consulta la sezione precedente per informazioni sull'impatto sul rendimento.

  • Implementa un processo di compilazione deterministico che includa versioni specifiche di software e librerie. In questo modo, le schede non verificate di includere codice nel tuo container.

  • Imposta il contenitore in modo che venga eseguito come utente diverso da root con il Istruzione Dockerfile USER. Per alcune immagini contenitore potrebbe essere già configurato un utente specifico.

  • Impedisci l'utilizzo delle funzionalità in anteprima utilizzando i criteri dell'organizzazione personalizzati.

Automatizzare l'analisi della sicurezza

Attiva l'analisi delle vulnerabilità per l'analisi della sicurezza delle immagini container archiviate in Artifact Registry.

Crea immagini container minime

Le immagini container di grandi dimensioni aumentano probabilmente le vulnerabilità di sicurezza perché contengono più elementi di cui il codice ha bisogno.

Grazie alla tecnologia di streaming delle immagini container di Cloud Run, le dimensioni dell'immagine container non influiscono sul tempo di avvio a freddo o di elaborazione delle richieste. Inoltre, le dimensioni dell'immagine container non vengono conteggiate ai fini della memoria disponibile. del container.

Per creare un container minimo, valuta l'utilizzo di un'immagine di base magra come:

Ubuntu ha dimensioni maggiori, ma è un'immagine di base di uso comune con un ambiente server out-of-box più completo.

Se il tuo servizio ha un processo di compilazione che richiede molti strumenti, ti consigliamo di utilizzare le costruzioni a più fasi per mantenere il contenitore leggero in fase di esecuzione.

Queste risorse forniscono ulteriori informazioni sulla creazione di immagini container lean: