我们部署了2个函数 A：并发请求函数（NODEJS） B：接收请求，并返回内容，里面有一点点的计算

这种情况可能是因为函数计算的并发调度机制导致的。函数计算的并发调度机制会根据函数实例的数量、并发请求数量、请求处理的耗时等多个因素来进行调度和分配。当并发请求数量较大时，函数计算可能会将请求分配到不同的实例上，从而导致一些请求相应速度变慢。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

调整函数实例数量：您可以尝试增加函数实例数量，以提高函数计算的并发处理能力。在函数计算的控制台中，您可以通过修改函数的配置，来增加函数的实例数量。

使用预热机制：函数计算提供了预热机制，可以在函数代码被请求时提前加载函数执行环境，从而缩短函数计算的冷启动时间，进而缩短请求处理的时间。您可以通过在函数计算的控制台中开启预热机制，以加速函数的启动。

使用常驻实例：如果您的函数需要长时间运行，可以尝试使用常驻实例功能，将函数实例常驻在内存中，从而避免频繁的冷启动，提高请求的响应速度。

优化函数代码：您可以尝试优化函数代码，去掉冗余或不必要的依赖项，减小函数代码包大小，提高函数执行效率。

总的来说，缩短函数计算的请求处理时间是一个综合性的问题，需要从多个方面进行优化和调整。在实际应用中，您可以根据自己的实际需求和应用场景，选择合适的优化方法，以提高函数计算的并发能力和响应速度。

这是同一批请求，，，可以看到 ： 最前面的请求速度 非常快，后面的请求 时间逐渐 变长了

根据您的描述，当您使用函数 A 并发请求函数 B 时遇到了性能下降的问题。根据您提供的信息，这可能是由于函数 B 遭遇了并发压力导致的。

函数计算平台为每个函数实例提供一定数量的计算资源，每个实例在处理请求时都可以独立运行。然而，当您进行并发请求时，可能会出现以下情况导致性能下降：

1. 资源竞争：并发请求可能会导致函数实例之间的资源竞争，资源不足的情况下某些请求需要等待可用资源。这会导致后续请求的执行时间增加。

2. 预热时间：如果函数没有足够的预留实例来处理所有并发请求，则新的实例需要在接收请求之前进行预热。这会导致一些请求的执行时间较长。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 提高资源配额：检查函数 B 的配置，确保它具有足够的计算资源来处理并发请求。您可以增加预留实例的数量或者增加函数的内存配额来提高性能。

2. 异步处理：如果函数 B 的计算部分可以异步执行并且不需要立即返回结果，您可以考虑将其转换为异步操作。这样可以减少响应等待时间，提高并发处理能力。

3. 优化代码：检查函数 B 的代码，确保它没有不必要的计算或资源占用。优化代码和算法可以减少执行时间，提高性能。

4. 使用消息队列或异步事件触发：可以考虑使用消息队列或事件驱动模型，在函数 B 接收到请求后将其放入队列中，然后由另一个函数异步地处理这些请求。这种方式可以平滑处理并发请求并减轻单个函数的压力。

实例规格调大些试试呢 可以看看实例详情页的监控指标 看看cpu 内存 网络 打日志看看 看看哪里慢了 可能是有资源泄漏

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

这种情况可能是由于函数计算实例资源不足导致的。

当您使用并发请求函数A来同时调用函数B时，可能会导致函数B的执行时间变长，因为函数B需要与其他函数A共享计算资源。

此外，函数B的执行时间可能会受到其他因素的影响，例如网络延迟、内存使用等。

您可以尝试以下解决方法：

1. 增加函数B的预留实例数。预留实例是指在函数计算中预先创建的实例，可以提高函数的响应速度和并发能力。您可以尝试增加预留实例数，以提高函数B的性能。

2. 调整函数B的内存大小。函数计算的内存大小会影响函数的性能和响应速度。您可以尝试增加函数B的内存大小，以提高函数的性能。

3. 调整函数A的并发数。当您使用并发请求函数A来同时调用函数B时，您可以尝试调整函数A的并发数，以减少对函数B的压力，从而提高函数B的性能。

4. 使用异步调用方式。如果您的应用程序允许使用异步调用方式，可以尝试使用异步调用方式来调用函数B，以提高函数B的性能。