python - 从 Lambda 调用 DynamoDB BatchGetItem 具有 >1000 毫秒的延迟。正常吗？

Question

我正在做 POC 以了解 DynamoDB 的速度。我试图解决的示例问题如下：

我在输入上有 100 个键。对于每个键，我必须查找相关信息。每个键的相关信息约为 8kB。

我已将密钥及其相关信息存储到 DynamoDB 表中test_table，并将容量设置为按需模式。我从 AWS Lambda 函数中获取信息。该表和 Lambda 位于同一地区（欧盟法兰克福）。这是获取给定密钥列表信息的代码示例：

key_list = [
    'key0',
    # ...
    'key99'
]
dynamo_client = boto3.client('dynamodb')
response = dynamo_client.batch_get_item(
    RequestItems={
        'test_table': {
            'Keys': [
                {
                    'key': {'S': k}
                } for k in key_list
            ],
            'ConsistentRead': False
        }
    }
)

我总是运行 Lambda 几次以确保它已经预热。当我第一次做这个测试时，大约需要 2000 毫秒。我的期望是在大约 500 毫秒内得到这个。我为加快速度所做的事情：

• 将 Lambda 内存从 1GB 增加到最大 (~3GB)。我到了~1300ms。在 Lambda 上，内存越多，带宽就越多，所以我想这就是它变得更快的原因。
• 我在 DynamoDB (1000) 中配置了大读取容量，以查看自动缩放是否不会减慢速度。我没有看到可衡量的效果。
• 我检查了 DynamoDB 表的 CloudWatch 指标，延迟约为 180 毫秒。这很好，所以看起来这不是 DynamoDB 问题。
• 我安装了 aws x-ray sdk 来检查 lambda 端是否有什么东西减慢了速度。调用从batch_get_item~1300ms 中占用 ~1250ms，其余的是 lambda 初始化。所以我的猜测是减速一定发生在 Lambda 和 DynamoDB 之间
• 我已将 Lambda 放入 VPC 并为 DynamoDB 使用了服务端点——它没有可测量的效果。
• 我已经将代码放到了一个网络带宽尽可能多的 EC2 实例中（100 Gigabit），它花费了大约 900 毫秒。还是不好。

所以我的猜测是瓶颈在 Lambda 和 DynamoDB 表之间。

我没有尝试过 DAX，因为它涉及到集群的一些额外成本，而且我不确定它是否会有所帮助，因为 DAX 承诺会加快 DynamoDB 方面的速度，这似乎不是瓶颈。

我的问题是：从 DynamoDB 到 Lambda 大约 8MB 需要 >1000 毫秒，这有点正常吗？还是我做错了什么？

标签： pythonaws-lambdaamazon-dynamodblatency