05.3 · AWS Lambda 预置并发（Provisioned Concurrency）详解：冷启动、溢出、自动扩缩与成本

Geek-Chow2026-10-17 10:44

🇬🇧 English version ｜ 📦 GitHub: https://github.com/geekchow/aws-lambda-guide

背景： 本文选自开源学习指南《AWS Lambda 心智模型》（中英双语）。全书用一个贯穿示例串联：网店 ShopFast 的 checkout 函数，周四通过 prod 别名把 v7 金丝雀发布到 v8，周五黑五开售前把预置并发（PC，Provisioned Concurrency）提到 400；文中的"第 N 步"即指该示例中的步骤，完整场景见 04 贯穿示例。
你在这里： 第 5 阶段，深入 3 / 7。示例第 3 步（金丝雀期间预热池拆分）、第 6 步（PC 扩到 400）、第 7 步（09:00 全热的第一波）、第 8 步（Bob 溢出）。

读完本文你将知道： PC（Provisioned Concurrency，预置并发）究竟预先创建了什么、它的生命周期、溢出如何发生、如何扩缩、成本几何，以及它如何失败。

1. 角色回顾

负责： 为某个版本或别名保持 N 个已初始化的执行环境就绪。出场于： 第 3 步（预热池跟随加权别名）、第 6 步（08:30 扩到 400）、第 7 步（09:00 第一波全部热服务）、第 8 步（池耗尽 → Bob 溢出）。

2. 内部设计

2.1 "预置"的精确含义

按需环境在第一个请求内部 运行 Init 阶段（启动扩展、引导运行时、执行你的顶层代码）。PC 把 Init 提前：
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环境空闲等待
配置 PC

提前数分钟
启动 + Init

不在请求路径上
请求到达
Handler:

150 ms
按需冷启动: 在请求内部
请求到达
启动微虚拟机

  • 拉取代码
    Init:

约 600 ms
Handler:

150 ms

图注：PC 不会让代码变快------它把启动 + Init 移出请求的延迟。

关键推论：

  • Init 时机不同。 对 PC 而言，Init 可能在首次调用前数分钟甚至数小时运行，且 10 秒 Init 限制被放宽（最长 15 分钟）。不要在 Init 中假设请求马上到来，比如计算"请求开始时间"或拉取短期令牌。
  • 代码可以分辨。 AWS_LAMBDA_INITIALIZATION_TYPE 的值为 provisioned-concurrency（对应还有 on-demand、snap-start）。
  • 环境仍会被回收。 Lambda 会定期替换 PC 环境（与其他环境一样），并在淘汰旧环境之前预初始化替代者，所以 Init 会再次运行------保持它幂等。
  • 一个环境一个请求 依然成立：PC = 400 意味着 400 个同时的热调用，而不是 400 RPS（Requests Per Second，每秒请求数）。

2.2 PC 可以挂在哪里

目标 允许？
已发布版本（checkout:8） 是
别名（checkout:prod） 是------跟随别名；若加权则拆分到 2 个版本
$LATEST，或指向 $LATEST 的别名 否
同时挂在别名和它指向的版本上 否（冲突）

PC 从并发限额中划出：它计入函数的预留并发（若设置了 RC（Reserved Concurrency，预留并发），则 PC ≤ RC），也计入账号限额（始终保留 100 未预留）。

2.3 生命周期

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ConcurrencyConfig
N 个环境

全部初始化
Init 出错 /

容量问题
N 改变，或别名

目标/权重改变
修复后重新设置
DeleteProvisioned

ConcurrencyConfig
IN_PROGRESS
READY
FAILED

图注：PC 是异步的------你请求 N，Lambda 报告 Allocated 逐步逼近 N，然后变为 READY。

数百个环境的分配通常需要一到几分钟；它同样受函数级扩缩速率约束（每 10 秒新增 1,000 个环境）。

2.4 溢出：PC 是下限，绝不是上限

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没有
有
没有
已准入的 v8 请求
有空闲的

v8 PC 环境?
在热 PC 环境运行

无冷启动
有可复用的

空闲按需环境?
热运行

按需价格
新建按需环境:

冷启动

图注：PC 耗尽时请求溢出到按需而不是失败------限流是计数服务更早做出的另一项决策（05.4）。

需要关注的指标（使用 Maximum 统计）：

指标 含义
ProvisionedConcurrentExecutions 此刻忙碌的 PC 环境数
ProvisionedConcurrencyUtilization 忙碌数 ÷ 已分配数（0--1）
ProvisionedConcurrencyInvocations 由 PC 服务的调用数
ProvisionedConcurrencySpilloverInvocations 没有拿到 PC 环境的调用数

2.5 用 Application Auto Scaling 扩缩 PC

PC 本身是一个静态数字。Application Auto Scaling 替你改变这个数字：

  • 计划扩缩（Scheduled scaling）------用于已知事件（黑五、09:00 开市）。可靠，因为它在需求之前行动。
  • 目标跟踪（Target tracking） ，基于 LambdaProvisionedConcurrencyUtilization（如目标 0.7）。被动式：依赖 CloudWatch 告警对若干个 1 分钟数据点的评估（约 3 分钟后扩容，缩容慢得多），所以它抓不住 30 秒的尖峰。要与计划的最小值搭配使用。

2.6 成本模型

只要 PC 处于配置状态，无论忙闲都要付费；运行时则按更低 的时长单价计费。us-east-1 x86 的示意价格（请以定价页为准，价格会变）：

收费项 按需 使用 PC
保持环境预热（每配置 GB-s（Gigabyte-second，GB 秒）） ------ ≈ $0.0000041667
时长（每执行 GB-s） ≈ $0.0000166667 ≈ $0.0000097222
请求 每百万 $0.20 相同

经验法则：利用率持续高于约 60% 时，PC 比按需更便宜；低于此值时，你是在花钱买延迟，而不是省钱。SnapStart（Java、Python、.NET）是没有闲置成本的替代方案：它在发布时给已初始化的环境打快照，冷启动时从快照恢复------冷启动更快，但不是零。

3. 交互

邻居 契约
别名路由（05.2） 别名上的 PC 跟随其版本；权重变化触发重新分配。
计数服务（05.4） PC 计入预留/账号并发；PC 不准入也不拒绝请求。
分配 + 放置（05.5） PC 管理器请放置服务创建 N 个环境，并向分配服务登记为"预置、空闲"。
执行环境（05.6） Init 在分配时运行；handler 在请求时运行。
Application Auto Scaling 负责随时间改变 N；Lambda 只执行最新的 N。

4. ⚓ 回到示例------第 3、6、7、8 步

周四之前， prod 有 PC 50，全部在 v7 上：

bash 复制代码 
aws lambda put-provisioned-concurrency-config \
  --function-name checkout --qualifier prod \
  --provisioned-concurrent-executions 50

第 3 步------周四 14:01 ，别名变为 v7 90% / v8 10%。PC 管理器重新分配，约 45 个热环境服务 v7、5 个服务 v8（切换期间 AllocatedProvisionedConcurrentExecutions 会波动）。Alice 的请求（第 4 步）找到了 5 个热 v8 环境之一。周四下午流量约 20 并发，5 个绰绰有余；若是更忙的日子，团队会在金丝雀窗口调高 PC。

第 6 步------周五 08:30，周一注册的计划任务触发：

bash 复制代码 
aws application-autoscaling register-scalable-target \
  --service-namespace lambda \
  --resource-id function:checkout:prod \
  --scalable-dimension lambda:function:ProvisionedConcurrency \
  --min-capacity 50 --max-capacity 600

aws application-autoscaling put-scheduled-action \
  --service-namespace lambda \
  --resource-id function:checkout:prod \
  --scalable-dimension lambda:function:ProvisionedConcurrency \
  --scheduled-action-name black-friday-open \
  --schedule "at(2026-11-27T08:30:00)" \
  --scalable-target-action MinCapacity=400,MaxCapacity=600

aws application-autoscaling put-scaling-policy \
  --service-namespace lambda \
  --resource-id function:checkout:prod \
  --scalable-dimension lambda:function:ProvisionedConcurrency \
  --policy-name pc-utilization-70 --policy-type TargetTrackingScaling \
  --target-tracking-scaling-policy-configuration \
   '{"TargetValue":0.7,"PredefinedMetricSpecification":{"PredefinedMetricType":"LambdaProvisionedConcurrencyUtilization"}}'

prod 的 PC 变为 IN_PROGRESS；放置服务再创建 350 个 v8 环境，每个都以 AWS_LAMBDA_INITIALIZATION_TYPE=provisioned-concurrency 记录一次 Init。到约 08:33：

bash 复制代码 
aws lambda get-provisioned-concurrency-config --function-name checkout --qualifier prod
# { "RequestedProvisionedConcurrentExecutions": 400,
#   "AllocatedProvisionedConcurrentExecutions": 400,
#   "AvailableProvisionedConcurrentExecutions": 400, "Status": "READY" }

第 7 步------09:00：2,000 RPS × 0.15 秒 ≈ 300 并发。利用率 = 300/400 = 0.75；溢出 = 0。每位顾客都在约 150 毫秒内完成。

第 8 步------09:05 ：需求约 675 并发。400 个跑在 PC 上；约 275 个计入 ProvisionedConcurrencySpilloverInvocations。Bob 的请求就是其中之一 → 冷的按需环境，多出约 600 毫秒。目标跟踪看到利用率 1.0，开始把 PC 推向 600------但它的告警需要数分钟，所以尖峰的第一波仍要付出冷启动。明年的经验教训：计划值设为 700。

5. 失败行为

失败 症状 应对
PC 环境中 Init 抛异常 状态 FAILED；部署报错 "Invalid alias configuration for provisioned concurrency" 把别名回滚到上一个正常版本；修复 Init；发布新版本。
PC 耗尽 溢出 → 冷启动（而不是错误） 在已知高峰前计划扩容；对溢出设告警。
PC 大于预留并发或账号余量 put-provisioned-concurrency-config 被拒 先提高 RC / 账号限额。
新版本 PC 未 READY 就切换别名 新版本冷启动 等待 READY；加权切换期间超额预置。
忘了缩容 整个周末为闲置的 600 个环境付费 计划缩容任务；预算告警。

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