本文档阐述了如何配置函数计算的预留实例模式，以改善按使用量付费模式下实例的冷启动问题。

冷启动概念

函数计算支持两种计费模式：按量计费和预留实例计费。在按量计费模式下，函数实例的创建和销毁完全由系统自动管理，用户仅需依据实际使用的资源支付费用。这种模式简化了资源管理的复杂性，但可能会遇到冷启动导致的延迟等问题。

冷启动涵盖了函数执行前的一系列初始化步骤，包括代码的下载、容器的启动、运行时环境的设置以及代码的初始化等。一旦这些启动步骤完成，函数实例便准备就绪，可以接受并迅速响应后续的请求。

按量计费模式如何优化冷启动

• 尽量精简压缩代码包
  开发者应当努力减少代码包的体积。移除不必要的依赖项。这样可以减少函数代码的下载和解压缩时间，从而提升整体性能。
• 选择更加轻量的编程语言
  如果开发者对冷启动时延十分敏感，可以选择Go这种更为轻量的语言，与Java语言相比，Go语言编写的函数在冷启动方面具有一定的优势。
• 选择合适的函数实例规格
  在请求量相同的情况下，开发者函数配置的内存容量越大，CPU规格越高，冷启动时间越快。
• 减少冷启动发生的频率
  使用定时触发器提前激活函数，以此减少冷启动的发生。

使用预留模式减少冷启动时间

在某些特定场景下用户端的冷启动现象通常难以避免。例如，在进行深度学习推理时，往往需要加载庞大的模型文件，这会导致巨大的冷启动时延。面对这种场景，用户可以选择为函数配置预留实例模式，或者在同一函数中结合使用预留实例和按量使用。

在您同时采用预留模式实例与按量付费实例时，系统会确保首先使用预留实例。例如，如果您为某个函数配置了5个预留实例，而在某一时刻实际需要处理的请求数量超过了预留实例的承载能力，那么系统会自动创建额外的按量付费实例来应对请求。一个实例是否达到满负荷状态取决于您设置的实例并发数。系统会监控每个函数实例当前处理的请求数量，一旦达到设定的并发上限，系统会开始选择其他可用的函数实例来继续处理请求。如果所有实例的负载都达到了设定的上限，系统将创建新的实例。对于预留模式实例，即使它们处于空闲状态，您也需要支付费用，因为这些实例是由您自行管理的。而按量付费模式实例则由函数计算服务进行管理，系统会在没有请求需要处理时回收这些实例。您只需为按量付费实例实际运行并处理请求的时间支付费用。