Accélérez vos Lambda Java avec CRaC : Guide complet pour un démarrage instantané

Vous cherchez à booster les performances de vos fonctions AWS Lambda écrites en Java ? Découvrez comment utiliser CRaC (Coordinated Restore at Checkpoint) et ses hooks runtime pour réduire drastiquement la latence et obtenir un démarrage quasi-instantané. Ce guide pratique vous explique tout, de la configuration initiale aux tests et au déploiement.

Boostez la performance de vos applications Java Lambda

L'optimisation des fonctions Lambda est cruciale pour les applications sensibles à la latence, telles que les API et le traitement de données en temps réel. L'utilisation de CRaC avec Java Lambda permet de "primer" vos fonctions, c'est-à-dire de les préparer à un démarrage rapide.

Qu'est-ce que le "Priming" et pourquoi l'utiliser ?

Le "priming" est une technique d'optimisation qui améliore la performance des fonctions Lambda, notamment pour les cas d'usage exigeant une latence faible et constante. Améliorer la latence de vos Lambda Java est maintenant accessible.

Bénéficiez des hooks runtime de CRaC

CRaC offre des hooks runtime (beforeCheckpoint() et afterRestore()) permettant d'exécuter du code avant et après la prise de snapshot d'une fonction Lambda. Ces hooks sont la clé d'une optimisation efficace de vos fonctions Java Lambda avec CRaC.

Configuration requise

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir les éléments suivants :

• Un compte AWS.
• AWS CLI installé et configuré.
• Git.
• AWS Cloud Development Kit (AWS CDK).
• Java 21.
• Maven.
• curl.

Déploiement étape par étape

Suivez ces instructions pour déployer et tester l'exemple de code :

1. Créez un nouveau répertoire et clonez le dépôt GitHub :

   git clone https://github.com/aws-samples/lambda-priming-crac-java-cdk
   

   Copy

2. Accédez au répertoire infrastructure :

   cd lambda-priming-crac-java-cdk/infrastructure
   

   Copy

3. Déployez la stack avec CDK :

   cdk deploy --require-approval never --all 2>&1 | tee cdk_output.txt
   

   Copy

Tests et Mesures

Après le déploiement, il est essentiel de tester les performances de vos fonctions Lambda.

1. Extrayez les URLs des tests depuis le fichier cdk_output.txt.

   ONDEMAND_URL=$(grep -oE 'https://[a-zA-Z0-9.-]+\.execute-api\.[a-zA-Z0-9-]+\.amazonaws\.com/prod/' "cdk_output.txt" | head -n 1)
   NOPRIMING_URL=$(grep -oE 'https://[a-zA-Z0-9.-]+\.execute-api\.[a-zA-Z0-9-]+\.amazonaws\.com/prod/' "cdk_output.txt" | head -n 2 | tail -n 1)
   INVOKEPRIMING_URL=$(grep -oE 'https://[a-zA-Z0-9.-]+\.execute-api\.[a-zA-Z0-9-]+\.amazonaws\.com/prod/' "cdk_output.txt" | head -n 3 | tail -n 1)
   CLASSPRIMING_URL=$(grep -oE 'https://[a-zA-Z0-9.-]+\.execute-api\.[a-zA-Z0-9-]+\.amazonaws\.com/prod/' "cdk_output.txt" | head -n 4 | tail -n 1)
   SETUP_URL=$(grep -oE 'https://[a-zA-Z0-9.-]+\.execute-api\.[a-zA-Z0-9-]+\.amazonaws\.com/prod/' "cdk_output.txt" | head -n 5 | tail -n 1)
   

   Copy

2. Initialisez la base de données :

   curl "$SETUP_URL"
   

   Copy

   Attendez-vous à recevoir le message : {"message":"Database schema initialized and data loaded"}.

3. Exécutez des tests de charge avec Artillery :

   artillery run -t "$ONDEMAND_URL" -v '{ "url": "/unicorn" }' ./loadtest.yaml && \
   artillery run -t "$NOPRIMING_URL" -v '{ "url": "/unicorn" }' ./loadtest.yaml && \
   artillery run -t "$INVOKEPRIMING_URL" -v '{ "url": "/unicorn" }' ./loadtest.yaml && \
   artillery run -t "$CLASSPRIMING_URL" -v '{ "url": "/unicorn" }' ./loadtest.yaml
   

   Copy

4. Analysez les résultats avec AWS CloudWatch Insights en utilisant la requête fournie et en sélectionnant les groupes de logs correspondants.

Tester localement vos fonctions Lambda

Pour tester vos fonctions localement, suivez ces étapes :

1. Assurez-vous que Docker et AWS SAM sont installés et configurés.

2. Démarrez Postgres localement avec Docker.

   docker-compose --file local/docker-compose.yml up
   

   Copy

3. Initialisez la base de données via la Lambda DB_LOADER.

   sam local invoke PrimingJavaLambdaFunction-5_DB_LOADER --env-vars local/env-vars.json --template cdk.out/LambdaPrimingCracJavaCdkStack.template.json --docker-network host
   

   Copy

4. Lancez les autres fonctions Lambda en local avec sam :

sam local invoke PrimingJavaLambdaFunction-1_ON_DEMAND --env-vars local/env-vars.json --template cdk.out/LambdaPrimingCracJavaCdkStack.template.json --docker-network host
sam local invoke PrimingJavaLambdaFunction-2_SnapStart_NO_PRIMING --env-vars local/env-vars.json --template cdk.out/LambdaPrimingCracJavaCdkStack.template.json --docker-network host
sam local invoke PrimingJavaLambdaFunction-3_SnapStart_INVOKE_PRIMING --env-vars local/env-vars.json --template cdk.out/LambdaPrimingCracJavaCdkStack.template.json --docker-network host
sam local invoke PrimingJavaLambdaFunction-4_SnapStart_CLASS_PRIMING --env-vars local/env-vars.json --template cdk.out/LambdaPrimingCracJavaCdkStack.template.json --docker-network host

Nettoyage

Enfin, pour supprimer les ressources créées, exécutez :

cdk destroy --require-approval never --all

Grâce à ce guide, vous êtes maintenant équipé pour optimiser vos fonctions Java Lambda avec CRaC et bénéficier de performances améliorées et d'une latence réduite.