枕头保存以缓冲 aws lambda 上的缓慢答案

【问题标题】：Pillow save to buffer slow on aws lambda枕头保存以缓冲 aws lambda 上的缓慢
【发布时间】：2021-09-24 15:22:31
【问题描述】：

我正在开发一项服务，以创建托管 aws lambda 的叠加图像。在设法设置所有要求并实际运行后，我注意到代码运行得非常慢。我设法将问题跟踪到我在将 PIL 图像保存到可以发送到 s3 存储桶的对象时使用的图像的内存缓冲。这是有问题的代码：

def to_s3(img, s3_bucket, key):
    logger.info("attempting to upload {} from s3".format(key))
    buffer = BytesIO()
    ts = time()
    img.save(buffer, "PNG")
    logger.info("image inmem save time {}".format(time() - ts))
    buffer.seek(0)
    sent_data = s3_bucket.put_object(Key=key, Body=buffer)

img.save(buffer, "PNG") 函数需要大约 10 秒来写入大约 1.8mb 的图像，这似乎不合理。所以我的问题是：

有没有办法提高在 aws lambda 上缓冲图像的速度？
是否有其他方法可以将枕头图像发送到 s3 存储桶？
有没有办法配置 lambda 函数以更快地管理这些进程（例如增加内存）

感谢任何建议。我住的地方是星期五晚上，我希望周末不用工作。提前致谢。

【问题讨论】：

图像的尺寸（以像素宽乘以像素高）是多少？另外，也许尝试 JPEG 而不是 PNG。

标签： python aws-lambda python-imaging-library in-memory

【解决方案1】：

好的，在本地进行了一些基准测试，看起来（至少在那个环境中）保存到内存缓冲区和保存到文件需要大约相同的时间来处理。按照 cmets 中的建议保存到 jpeg 也提高了大小和速度。问题在于 lambdas 内存分配。将 lambda 从 256 扩大到 3072mb 将保存时间降低到大约 1.5 秒，虽然仍然很慢，但仍然是一个改进。我是 lambdas 新手，所以不要太苛刻地判断。

【讨论】：

这就是为什么我问你尺寸（以像素为单位）——因为这决定了所需的内存——而不是输出文件的大小（以字节为单位）。