预留模式 当函数请求的并发超过预留的函数实例处理能力时，超出部分的请求被转发至按量模式的实例。[阿里云函数计算] 暂停朗读为您朗读

预留模式不会对请求实行冷启动，也就是说不会对请求实行重新创建实例的操作。 预留模式是一种用于限制函数实例数的机制，以确保函数在高并发请求的情况下仍然能够保持稳定的性能。当您的函数请求并发超过预留的函数实例处理能力时，系统会将超出部分的请求转发至按量模式的实例。 因此，在预留模式下，系统会根据预设的实例数限制来分配函数实例，并确保函数在并发请求较高的情况下也能够正常运行。当请求数量较少时，函数仍然会使用预留的实例数来处理请求，而当请求数量较高时，系统才会将超出部分的请求转发至按量模式的实例。

楼主你好，阿里云预留模式中，超出部分的请求会被转发至按量计费模式的实例，并不一定是冷启动。预留实例和按量计费实例都可能存在冷启动的情况。

预留实例在闲置一段时间后也可能会进入休眠状态，下次有请求到来时需要重新启动，这也会导致一定的延迟。而按量计费实例由于没有预热过程，每次请求都需要进行冷启动，因此也可能存在一定的延迟。

综上所述，预留实例和按量计费实例都可能存在冷启动问题，需要根据业务需求和使用场景选择适合的计费模式。

预留模式（Reserved Concurrency）是函数计算提供的一种机制，用于限制函数处理请求的并发量。当函数请求的并发超过预留的函数实例处理能力时，超出部分的请求会被转发至按量模式的实例。这个超出部分不属于冷启动现象。

冷启动通常指的是在函数长时间未被调用后重新调用时，需要重新初始化执行环境、加载代码和配置等操作，从而导致函数响应时间变慢的现象。与之相对的是热启动，即在函数频繁被调用时，函数的执行环境已经初始化完毕，可以直接处理请求，从而响应速度更快。

预留模式中的超出部分请求，并不是因为冷启动导致的响应延迟或者初始化问题，而是由于函数实例数量有限，无法满足所有请求同时处理的需求。在这种情况下，预留模式会将超出部分的请求转发到按量模式的实例中，以保证请求能够得到及时响应。

需要注意的是，按量模式的实例是根据实际请求量自动创建和销毁的，无法预测和控制。因此，在使用预留模式时，需要根据业务需求和负载特性，设置合适的预留并发量，避免频繁触发按量模式实例，从而影响函数的执行性能和成本效益。

总之，预留模式中的超出部分请求不是冷启动问题，而是由于函数实例数量有限导致的并发处理限制。可以通过设置合适的预留并发量来管理函数的并发处理能力，以满足业务需求和性能要求。

预留模式并不会直接转发到按量计费模式的实例，而是在配置了预留实例后，预留实例的数量决定了函数计算在预留模式下处理请求的能力大小。当函数请求的并发超过预留的实例处理能力时，超出部分的请求会进行排队等待，直到预留实例处理完当前的请求、或者请求被转发到按量计费模式实例、或者请求超时，请求被终止为止。

在预留模式下，如果每次请求的处理时间很短，比如只需要处理几毫秒或者几十毫秒，那么预留实例的数量就会很容易满足需求，几乎不会有请求被排队等待。但如果处理时间较长，比如几秒钟甚至几分钟，就有可能导致一些请求被排队等待，或者被转发到按量计费模式实例，这些超出部分请求的处理时间相对较长，从而容易出现冷启动现象。

当请求被排队等待一段时间后，如果预留实例完成了当前的请求，那么会立即将排队等待的请求进行处理，而不需要再次触发冷启动。如果请求超时或者被转发到按量计费模式实例，在请求重新被处理时，会再次触发冷启动。

因此，在使用预留模式时，可以通过优化代码的运行效率、设置合适的预留实例数量等方式，尽量避免请求被排队等待或者转发到按量计费模式实例，从而减少冷启动对请求处理的影响。