我有一个用Python编写的lambda函数，它使用了几个重量级的依赖项（NumPy，pandas，goodtables等），并且还连接到了VPC（用于访问Postgres RDS实例）
一段时间（> 4-6小时）执行后，此功能的冷启动执行时间很长（16.2秒）
但是，如果我更新功能代码并第二次调用（第一次执行后不久），冷启动执行时间将大大减少（3秒）
如果我再次调用该函数而不对其进行更新，因此它是一个热启动，则执行时间将进一步减少（313毫秒）
我怀疑第一次冷启动（16.2秒）是Lambda设置用于访问VPC资源的ENI，并且在第二次冷启动（3秒）期间重用了ENI，因此重新创建ENI所花费的时间为避免。
我正在尝试优化此功能的冷启动时间，并希望它从头开始，以查看在完全冷启动（即无ENI +冷启动）时可以执行多快。
有没有办法重复做一次？
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您不仅可以修改代码，还可以尝试发布lambda函数的新版本以进行测试。根据AWS的说法，每次发布lambda函数的新版本时，运行该函数的所有容器都会被销毁然后重新创建，这将强制完全冷启动。
答案 1 :(得分：0)
我在想同样的事情，尽管您可以在测试场景中将保留的计数“调低”为零，但在生产环境中这很可能不是一个可行的选择。为此，请查看Force Discard AWS Lambda Container或Restarting AWS lambda function to clear cache中的答案。
答案 2 :(得分：0)
您可以向上切换内存，保存并再次重置。
您还可以添加一个新的环境变量。
这将强制处置所有现有的温暖的lambda，并在下次调用lambda时重新启动新的冷启动。