冷启动优化 ❄️
- 使用Docker容器：通过预装依赖的容器镜像减少初始化时间Cold_Start_优化
- 保持函数小而精：避免在函数中打包不必要的库（如使用
pip install -t .精简依赖） - 启用Provisioned Concurrency：预启动实例应对突发流量（适用于高频调用场景）
执行时间减少 ⏱️
- 异步处理：用
Promise或async/await替代阻塞调用Execution_Time_减少 - 数据库连接池：通过
AWS DAX或本地缓存减少连接延迟 - 压缩数据传输：使用Gzip压缩大体积输入输出（需在部署包中配置）
成本控制 💰
- 设置合理超时时间：避免不必要的资源占用（默认30秒）
- 按需扩展：结合CloudWatch指标动态调整并发数
- 批量处理：通过
SQS或Kinesis合并多个请求成本控制
扩展阅读 🔍
📌 优化建议需结合实际业务场景，建议先通过X-Ray进行调用链分析