摘要：借助Serverless计算，开发者仅需上传业务代码并进行简单的资源配置便可实现服务的快速构建部署，云服务商则按照函数服务调用量和实际资源使用收费，从而帮助用户实现业务的快速交付和低成本运行。
本文分享自华为云社区《Serverless冷启动：如何让函数计算更快更强？》，作者：DevAI 。
问题背景
Serverless计算也称服务器无感知计算或函数计算，是近年来一种新兴的云计算编程模式。其致力于大幅简化云业务开发流程，使得应用开发者从繁杂的服务器运维工作中解放出来（例如自动伸缩、日志和监控等）。借助Serverless计算，开发者仅需上传业务代码并进行简单的资源配置便可实现服务的快速构建部署，云服务商则按照函数服务调用量和实际资源使用收费，从而帮助用户实现业务的快速交付 (fast built & Relia. Deliv.)和低成本运行。
然而，Serverless计算的无状态函数编程在带来高度弹性和灵活性的同时，也导致了不可避免的冷启动问题。由于函数通常在执行完请求后被释放，当请求到达时，如果没有可用实例则需要从零开始启动新的实例处理请求（即冷启动）。当冷启动发生时，Serverless平台需要执行实例调度、镜像分发、实例创建、资源配置、运行环境初始化以及代码加载等一系列操作，这一过程引发的时延通常可达请求实际执行时间的数倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。
