aws的lambda服务器是如果代码问题不大的话是就不需要关心服务器的内存情况了吗

在AWS Lambda中，确实可以很大程度上不需要直接关心服务器的内存管理情况，这是因为Lambda服务本身采用了无服务器（Serverless）架构设计。这意味着用户主要关注的是编写函数代码以及配置相关的资源限制，而AWS会自动管理底层基础设施，包括服务器的内存分配与监控。

1. Lambda函数配置：在创建或更新Lambda函数时，你需要设定函数的内存大小，范围从128MB到10240MB（10GB）不等。这个设置决定了函数执行时可用的内存上限。选择合适的内存大小对性能和成本都有直接影响。

2. 自动扩展与资源管理：Lambda会根据事件触发自动扩缩容，每执行一个事件就会启动一个新的执行环境（包含CPU和内存资源）。一旦函数执行完成，该执行环境会被回收，因此你无需担心长时间运行导致的内存泄漏或资源占用问题。

3. 监控与报警：虽然你不需要直接管理内存，但AWS提供了CloudWatch等工具来监控Lambda函数的执行情况，包括内存使用、执行时间等指标。通过设置警报，可以在函数频繁达到内存上限或出现异常时收到通知，从而优化代码或调整内存配置。

4. 代码优化：尽管Lambda自动管理硬件资源，但高效利用分配给函数的内存仍然很重要。避免内存泄露和优化代码以减少不必要的内存占用，可以提高函数的执行效率和响应速度，同时控制成本。

综上所述，虽然AWS Lambda减轻了直接管理服务器内存的工作，但合理配置内存大小、监控执行情况并持续优化代码对于确保最佳性能和成本效益仍然是必要的步骤。