FlutterFlowからFirebase Functionsを呼び出す際にレスポンスが遅い時の対策

Cloud Functionsはコールドスタート問題が発生することがあり、特に初回実行時に5-15秒程度の遅延が生じることがあります(メモリのサイズによって異なります)。ウォームアップ対策を試してみました。

ウォームアップ対策の手順

1. Cloud Schedulerを使用した定期的なウォームアップ

1. GCPコンソールで「Cloud Scheduler」にアクセス
2. 「ジョブを作成」をクリック
3. ウォームアップ用ジョブの設定:
   • 名前: function-warmup
   • 説明: 「Function warm-up job」
   • 頻度: */10 * * * *（10分ごとに実行）
   • タイムゾーン: 適切なタイムゾーンを選択
   • ターゲットタイプ: HTTP
   • URL: 対象のCloud Function URL
   • HTTPメソッド: GET
   • ヘッダー: {"Content-Type": "application/json"}
   • 認証ヘッダー: 必要に応じて設定
4. 「作成」をクリック

2. 最小インスタンス数の設定

1. GCPコンソールで「Cloud Functions」にアクセス
2. 対象の関数を選択
3. 「編集」をクリック
4. 「ランタイム、ビルド、接続設定」を展開
5. 「ランタイム」タブを選択
6. 「最小インスタンス数」を1以上に設定（例: 1〜3）
7. 「次へ」→「デプロイ」をクリック

3. 関数コードの最適化

1. 関数のパフォーマンスを向上させるコード最適化:

// グローバル変数を活用（関数外で初期化）
const admin = require('firebase-admin');
if (!admin.apps.length) {
  admin.initializeApp();
}
const db = admin.firestore();

// 実際の関数
exports.myFunction = async (req, res) => {
  try {
    // ビジネスロジック
    const result = await someProcess();
    res.status(200).send({ success: true, data: result });
  } catch (error) {
    res.status(500).send({ success: false, error: error.message });
  }
};

4. FlutterFlow側での対応

1. FlutterFlowプロジェクトを開く

2. バックエンドアクションを設定：

   • 「Backend」→「Actions」を選択
   • ウォームアップ用のアクションを作成(必要に応じて並列処理)

3. アプリ起動時にウォームアップリクエストを送信:

   // アプリ初期化時に実行するコード
   Future initializeApp() async {
     // 他の初期化コード
     
     // Cloud Functionsのウォームアップ
     try {
       await http.get(Uri.parse('https://your-region-your-project.cloudfunctions.net/yourFunction'));
       print('Function warmed up');
     } catch (e) {
       print('Warm-up request sent (error ignored)');
     }
   }
   

4. FlutterFlowのカスタムコードセクションに上記コードを追加

5. アプリの初期画面の「On Page Load」アクションでウォームアップを実行するよう設定

5. Firebase Functionsで直接設定する場合（Blaze計画が必要）

1. firebase.jsonファイルを編集:

   {
     "functions": {
       "source": "functions",
       "runtime": "nodejs16",
       "minInstances": 1
     }
   }
   

2. デプロイコマンドを実行:

   firebase deploy --only functions
   

6. リクエストのバッチ処理

1. 可能な場合、複数のリクエストをバッチ処理:

   • 個別の関数呼び出しをまとめる
   • バルク操作を実装する

2. FlutterFlowのカスタムコードで一括処理を実装:

   // 複数のアイテムを一度に処理
   Future processBatch(List<String> itemIds) async {
     final response = await http.post(
       Uri.parse('https://your-region-your-project.cloudfunctions.net/batchProcessor'),
       headers: {'Content-Type': 'application/json'},
       body: jsonEncode({'items': itemIds}),
     );
     return jsonDecode(response.body);
   }
   

注意点

• 最小インスタンス数の設定はコスト増加につながります
• ウォームアップ戦略はユースケースに合わせて調整してください
• Sparkプランでは最小インスタンス数の設定ができないためBlazeプランへのアップグレードが必要です

以上の対策+メモリサイズを1GBにしたら2〜3秒くらいになりました。