58 | 答疑（六）：容器冷启动如何性能分析？
讲述：冯永吉
时长07:14大小6.64M
你好，我是倪朋飞。
专栏更新至今，咱们专栏最后一部分——综合案例模块也要告一段落了。很高兴看到你没有掉队，仍然在积极学习思考、实践操作，并热情地分享你在实际环境中，遇到过的各种性能问题的分析思路以及优化方法。
今天是性能优化答疑的第六期。照例，我从综合案例模块的留言中，摘出了一些典型问题，作为今天的答疑内容，集中回复。为了便于你学习理解，它们并不是严格按照文章顺序排列的。每个问题，我都附上了留言区提问的截屏。如果你需要回顾内容原文，可以扫描每个问题右下方的二维码查看。
问题 1：容器冷启动性能分析
在为什么应用容器化后，启动慢了很多中，我们一起分析了容器化所导致的应用程序启动缓慢的问题。简单回顾一下当时的案例，Docker 通过 Cgroups 给容器设置了内存限制，但是容器并未意识到 ，所以还是分配了过多内存，导致被系统 OOM 杀死。
这个案例的根源实际上比较简单，Tony 同学就此提了一个更深入的问题。
我们知道，容器为应用程序的管理带来了巨大的便捷，诸如 Serverless（只关注应用的运行，而无需关注服务器）、FaaS（Function as a Service）等新型的软件架构，也都基于容器技术来构建。不过，虽然容器启动已经很快了，但在启动新容器，也就是冷启动的时候，启动时间相对于应用程序的性能要求来说，还是过长了。
那么，应该怎么来分析和优化冷启动的性能呢？
这个问题最核心的一点，其实就是要弄清楚，启动时间到底都花在哪儿了。一般来说，一个 Serverless 服务的启动，包括：
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事件触发（比如收到新的 HTTP 调用请求）；
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资源调度；
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镜像拉取；
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网络配置；
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启动应用等几个过程。
这几个过程所消耗的时间，都可以通过链路跟踪的方式来监控，进而就可以定位出耗时最多的一个或者多个流程。
紧接着，针对耗时最多的流程，我们可以通过应用程序监控或者动态追踪的方法，定位出耗时最多的字模块，这样也就找出了要优化的瓶颈点。
比如，镜像拉取流程，可以通过缓存热点镜像来减少镜像拉取时间；网络配置流程，可以通过网络资源预分配进行加速；而资源调度和容器启动，也可以通过复用预先创建好的容器来进行优化。