Serverless 架构设计：FaaS、冷启动与事件编排

适合：突发流量、事件驱动、胶水逻辑、低频定时任务、API 后端
不适合：长连接（WebSocket 长会话）、超长计算（>15 分钟）、
        极致低延迟的稳态高负载（预留实例反而更便宜）、
        需要本地状态或特殊内核能力的负载

请求到达
  │
  ├─ 1. 调度：找到/创建执行环境       ← 平台侧，数十~数百 ms
  ├─ 2. 下载代码/镜像（容器型更慢）    ← 数百 ms ~ 数秒
  ├─ 3. 启动运行时（JVM/Node/Python）  ← 关键差异点
  ├─ 4. 执行初始化代码（init 段）      ← 你的责任
  └─ 5. 处理请求

# 只打包生产依赖，剔除 devDependencies
npm ci --omit=dev

# 用 esbuild 打包成单文件，减少 require 解析开销
esbuild src/handler.ts --bundle --platform=node \
  --external:aws-sdk --outfile=dist/handler.js

# 反例：init 段就建连接，冷启动直接慢
conn = create_db_connection()   # 每次冷启动都执行

def handler(event, context):
    return conn.query("SELECT 1")

# 正例：模块级缓存 + 惰性建立，热实例复用
_conn = None

def get_conn():
    global _conn
    if _conn is None:
        _conn = create_db_connection()
    return _conn

def handler(event, context):
    return get_conn().query("SELECT 1")

# 建议对 FaaS 分别定义
slo:
  latency_p50: 80ms     # 热请求
  latency_p99: 400ms    # 含少量冷启动
  cold_start_ratio: <2% # 冷启动请求占比

编排（Orchestration）—— 一个协调者指挥
  Orchestrator ──▶ Step1 ──▶ Step2 ──▶ Step3
  优点：流程集中可见、易重试与补偿
  缺点：协调者成为单点与复杂度中心

协同（Choreography）—— 各自监听事件
  Step1 ──event──▶ Step2 ──event──▶ Step3
  优点：松耦合、无中心
  缺点：整体流程难追踪、调试困难

{
  "StartAt": "ReserveStock",
  "States": {
    "ReserveStock": {
      "Type": "Task",
      "Resource": "arn:aws:lambda:...:reserve-stock",
      "Next": "ChargePayment",
      "Catch": [{ "ErrorEquals": ["StockShortage"], "Next": "Compensate" }]
    },
    "ChargePayment": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:lambda:...:charge", "End": true },
    "Compensate": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:lambda:...:release", "End": true }
  }
}

1000 并发 Lambda × 每实例 1 连接 = 1000 连接
        ↓ 经 RDS Proxy 收敛
        数据库只看到 ~50 个连接

def handler(event, context):
    msg_id = event["messageId"]
    if not idempotency_store.claim(msg_id, ttl=86400):
        return {"status": "duplicate"}   # 已处理过，直接返回
    process(event)
    return {"status": "ok"}

内存 128MB → 单价低，但执行慢，总价未必低
内存 1024MB → 单价高，但执行快，可能总价更低
      ↑ 用 AWS Lambda Power Tuning 实测找拐点

import json, logging, os
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(os.environ.get("LOG_LEVEL", "INFO"))

def handler(event, context):
    logger.info(json.dumps({
        "request_id": context.aws_request_id,
        "event_type": event.get("type"),
        "cold_start": not hasattr(handler, "_warm"),
    }))
    handler._warm = True

sam local invoke PlaceOrderFunction --event events/order.json
sam local start-api