FC函数计算开启闲置模式以后没有请求会冻结CPU，遇到请求以后解冻CPU，经过测试，解冻实例CPU的时间需要1.6秒，平均1.5秒，确实太慢了。设置并发以后，并发到达以后会启动新的实例，启动新实例的过程所需时间会更久，时间包含了应用的启动时间，所以这块与什么好的优化方式吗？
FC函数计算开启闲置模式以后解冻CPU时间过长问题[阿里云函数计算]
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您好，函数计算的预留模式实例可以优化按量模式实例的冷启动和函数性能。开启闲置计费功能后，当预留模式的实例无请求时，FC会将实例上的 CPU 冻结，使该实例进入闲置状态。通过增加闲置计费，对于预留实例也做到了只为真正使用的 CPU 资源付费。当预留实例处于闲置时，只需支付20%的费用，就能应对实例冷启动的问题 。
如果您想要进一步优化解冻实例CPU的时间，可以考虑使用预留模式实例。预留模式实例可以在无请求时保持运行状态，从而避免了冷启动带来的延迟。此外，预留模式实例还可以根据应用程序的需求进行配置，以满足不同级别的性能要求。
将最大内存设置增大。增加最大内存可以缩短解冻时间，但也意味着更高的成本。
优化代码以降低初始化时间。检查您的代码是否有冗余或不必要的步骤，或者是否有可以缓存的数据。另外，可以尝试使用缓存机制来加速初始化过程。
设置更高比例的预留实例。预留实例可以在短时间内保持活跃状态，以便在接收到请求时更快地执行任务。但是，这也意味着更高的成本。
通过事件驱动的方式触发函数。例如，通过 API Gateway 或 Message Queue 来触发函数。这样，函数在收到请求后可以直接进入执行状态，无需等待解冻。
是的，冷启动优化是非常重要的一部分，在并发量一定的情况下，可以考虑增加函数的内存大小，这样会相应地分配到更多的 CPU 资源，从而提高冷启动的表现。还可以利用定时触发器进行预热，使得在真正有请求的时候已经有一些预热过的实例可以立即响应，减少冷启动的概率。另外也可以使用 Initializer 回调，它允许您在函数运行前执行某些操作，例如加载一些常驻内存的数据或连接数据库等，这样可以在第一次请求到来时就准备好所有必需的资源，从而减少冷启动的时间。请确保您的代码和依赖项都已经进行了充分的优化，避免不必要的 I/O 操作和其他可能导致延迟的因素。
可以考虑预留模式。
当您混合使用预留模式实例和按量模式实例时，保证优先使用预留模式实例。假设您为函数预留了10个实例，如果一秒内需要的实例数超过10个，系统会创建新的按量模式实例处理请求。判断一个实例是否满载和该实例上的并发请求数配置有关。系统追踪每个函数实例上正在处理的请求数，当并发的请求数达到您设定的上限后，系统会选择其他的函数实例。当所有实例的请求数都达到上限后，创建新的实例。预留模式实例由您管理，即使没有请求，您也需要为闲置的预留模式实例付费。按量模式实例由函数计算系统管理，系统在适当的时候将回收没有请求处理的闲置按量模式实例。您只需为按量模式实例实际处理请求的时间段付费。计费规则详情，请参见计费概述。您可以设置按量模式实例的使用上限，确保资源的使用在期望的范围内。
函数计算冷启动优化最佳实践https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/best-practice-for-reducing-the-cold-start-latency?spm=a2c4g.11186623.0.i22
关于闲置模式下的 CPU 冻结时间较长的问题，目前暂时无法直接降低解冻时间，但可以考虑以下几个方面来缓解：
首先，在设计上尽可能避免大范围使用闲置模式。您可以根据实际需求选择在部分不经常使用的函数上开启闲置模式，而保持大部分核心函数处于常备状态，以便快速响应请求。
其次，对于响应时间要求较高的场景，您可以尝试提高实例规格，从而加快解冻速度。同时，尽量避免将高负载操作放在解冻后的第一时间执行，以减少可能带来的延迟。
另外，可以通过合理设置并行度来平衡负载。根据您的应用场景，合理调整每个函数的最大并行度以及总的并发度，可以有效地分散负载，从而缩短启动新实例的时间。
最后，针对一些较为复杂的场景，可以考虑使用动态扩缩容技术来自动调整实例数量。这样可以在保证响应时间的同时，减少资源浪费。