要解决"Apollo Server 在 Lambda 上慢 10 倍"的问题，你可以尝试以下解决方法：

1. 使用缓存：将经常请求的数据缓存起来，以减少每次请求的响应时间。可以使用 Redis 或 Memcached 等缓存工具来实现。

2. 使用连接池：在 Lambda 上创建一个连接池，以便在每个请求中重用数据库连接。这样可以减少每次请求建立和关闭连接的时间开销。

3. 使用批量处理：如果可能的话，尝试将多个请求合并为一个批量请求。这样可以减少每个请求的网络延迟和处理时间。

4. 启用 HTTP Keep-Alive：确保服务器和客户端之间启用了 HTTP Keep-Alive，以便在同一连接上处理多个请求。这样可以减少每个请求的连接建立和关闭的时间开销。

下面是一个示例代码，展示了如何使用连接池和缓存来优化 Apollo Server 在 Lambda 上的性能：

const { ApolloServer } = require('apollo-server-lambda');
const { createPool } = require('mysql');
const Redis = require('ioredis');

const dbPool = createPool({
  host: 'localhost',
  user: 'root',
  password: 'password',
  database: 'mydb',
});

const redisClient = new Redis();

const typeDefs = `
  type Query {
    users: [User]
  }

  type User {
    id: ID
    name: String
    email: String
  }
`;

const resolvers = {
  Query: {
    users: async () => {
      const cacheKey = 'users';
      let users = await redisClient.get(cacheKey);

      if (!users) {
        const connection = await dbPool.getConnection();
        users = await connection.query('SELECT * FROM users');
        connection.release();

        await redisClient.set(cacheKey, JSON.stringify(users));
      } else {
        users = JSON.parse(users);
      }

      return users;
    },
  },
};

const server = new ApolloServer({ typeDefs, resolvers });

exports.handler = server.createHandler();

通过使用连接池和缓存，上述代码示例可以减少每个请求的数据库查询和响应时间，从而提高 Apollo Server 在 Lambda 上的性能。