在测量时间改变时，AWS 的性能问题可以通过以下解决方法来解决：

1. 使用更精确的时间测量方法： 在代码中使用更准确的时间测量方法，例如使用高精度的计时器来测量时间，而不是依赖于系统默认的时间测量方法。这可以提高测量的准确性并减少性能问题。

示例代码（使用 Python 的 timeit 模块）：

import timeit

start_time = timeit.default_timer()

# 执行需要测量时间的代码

end_time = timeit.default_timer()
execution_time = end_time - start_time
print("代码执行时间：", execution_time)

2. 使用适当的时间缓存策略： 在处理时间相关的操作时，可以使用适当的缓存策略来避免重复计算相同的时间操作。例如，如果某个操作需要多次计算当前时间，可以将结果缓存一段时间，避免重复计算，从而提高性能。

示例代码（使用 Python 的 functools 模块）：

import time
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def get_current_time():
    return time.time()

# 需要获取当前时间的代码可以调用 get_current_time()，而不是直接调用 time.time()

3. 优化代码逻辑： 在进行时间相关的操作时，可以优化代码逻辑以减少不必要的时间消耗。例如，可以避免在循环中重复计算相同的时间操作，或者可以将一些时间敏感的操作移到不那么频繁的地方。

示例代码：

import time

start_time = time.time()

# 执行需要测量时间的代码

end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print("代码执行时间：", execution_time)

这些方法可以帮助解决在测量时间改变时可能遇到的性能问题，并提高代码的执行效率。