问题一:函数计算http转发访问后端,测试正常但是用postman发起请求,后端就收不到参数,是为什么呢?
函数计算http转发访问后端,测试正常但是用postman发起请求,后端就收不到参数,是为什么呢?
参考回答:
在使用函数计算进行HTTP转发并访问后端时,如果您在测试过程中一切正常,但通过Postman发起请求后端却收不到参数,可能的原因包括:
- 请求地址错误:确保在Postman中输入的请求地址与函数计算的服务地址一致。地址错误可能导致请求无法正确转发到后端服务。
- 请求参数设置不当:检查在Postman中设置的请求参数是否正确,包括请求体中的参数是否按照后端服务的要求进行了正确的编码和格式化。
- 接口兼容性问题:确认后端服务是否支持通过函数计算转发的请求类型,以及是否能够处理来自函数计算的请求头和请求体格式。
- 网络问题:可能存在临时的网络波动或延迟,导致请求未能及时传递到后端。
- 后端服务问题:后端服务可能有问题,无法正确解析或接收通过函数计算转发的请求参数。
综上所述,当使用函数计算进行HTTP转发并访问后端时,如果遇到测试正常但通过Postman发起请求后端收不到参数的情况,需要仔细检查请求地址、请求参数设置、接口兼容性、网络状况以及后端服务情况。
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问题二:函数计算2月4日是升级了么?
函数计算2月4日是升级了么?
Error: getaddrinfo EAI_AGAIN buy.itunes.apple.com
我那个时候的订单验证都失败了. 导致客户充值失败 现在一直在投诉我们。目前这个验证函数又好了 我这边没做任何改动. 今儿登录进后台 发现云函数升级到什么3.0了
参考回答:
看起来像是DNS失效了
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问题三:函数计算的重试机制是什么?
函数计算的重试机制是什么?
参考回答:
阿里云函数计算(Function Compute)的重试机制是指在函数执行过程中发生错误或未成功完成时,系统自动重新尝试执行该函数的过程。具体来说:
- 异步调用:
- 对于异步触发器触发的函数调用,函数计算默认提供了一定次数的重试机制。当函数由于异常、超时或其他可恢复错误导致执行失败时,函数计算服务会根据预设的重试策略自动重新执行函数。
- 同步调用:
- 同步调用场景下,如API网关触发的函数,也可以配置自动重试策略,以应对可能出现的临时性故障。
- 重试策略配置:
- 用户可以在函数计算控制台中为特定函数配置自定义的重试策略,包括重试次数和重试间隔时间等参数。
- 根据不同版本的更新,可能有固定的重试间隔(例如500毫秒),也可能支持用户自定义重试延迟时间。
- 重试范围:
- 重试通常针对的是那些被认为是暂时性且有可能在后续尝试中成功的错误类型,比如网络抖动、瞬时资源不足等情况。
- 取消重试:
- 如果不希望某个函数在执行失败后进行重试,可以通过控制台关闭相应的重试功能。
- 实现机制:
- 重试通常是通过任务队列的方式来实现的,将失败的任务重新添加到队列中,并根据重试策略设置的时间间隔来决定何时再次执行该任务。
总之,在函数计算中,重试机制是一个重要的容错和保障服务稳定性的功能,旨在提高系统的可用性和可靠性,确保即使在短暂故障条件下也能尽可能地完成业务逻辑处理。
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问题四:函数计算界面找不到公网访问地址怎么解决?
函数计算界面找不到公网访问地址怎么解决?
参考回答:
函数计算在VPC功能中提供了一个启用或禁用您的函数访问公网的功能。一旦启用公网访问,函数计算将具有公网访问能力。您可以通过设置internetAccess选项启用或禁用公网访问。您也可以在您的VPC中搭建公网NAT,然后授权您在VPC中的函数访问公网的权限。https://help.aliyun.com/zh/fc/support/how-do-functions-in-a-vpc-access-the-internet?spm=a2c4g.11186623.0.i139
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问题五:函数计算vCPU的算力是如何衡量的,产生差异的原因到底是什么?
函数计算vCPU的算力是如何衡量的,产生差异的原因到底是什么?
我们有个纯计算服务,同一个镜像,同核数内存,在本地docker上执行需要30s的任务,在阿里云FC上5-6s就完成了,所以想了解一下vCPU的算力是如何衡量的,产生差异的原因到底是什么本地测试环境CPU参数如下
参考回答:
函数计算中的vCPU算力通常是通过测量其每秒可以执行的指令数来衡量的,这个指标被称为DMIPS(Dhrystone Millions of Instructions Per Second),即每秒百万条指令数。
产生差异的原因可能有以下几点:
- 硬件差异:不同的服务器硬件具有不同的处理能力,这直接影响了vCPU的算力。例如,新一代的处理器通常比旧一代的处理器具有更高的算力。
- 虚拟化技术:函数计算中使用的是虚拟CPU,其性能受到底层物理CPU分配给它的资源限制。虚拟化技术的不同实现和管理策略也会影响vCPU的性能。
- 负载类型:不同的工作负载对CPU的要求不同。有些负载可能更依赖于内存带宽,而有些则可能是计算密集型的,对CPU的算力要求更高。
- 系统优化:操作系统和运行时环境的不同优化水平也会影响vCPU的实际表现。例如,内核调优、I/O调度等都会对性能产生影响。
- 并发任务:在多任务并发执行时,CPU需要在多个任务之间进行切换,这可能会导致算力下降。
- 温度和功耗:服务器的运行温度和功耗也会影响CPU的性能。过高的温度可能会导致CPU降频,从而降低算力。
- 软件优化:运行在vCPU上的软件或应用本身的优化程度也会影响算力的表现。高效的算法和代码能够更好地利用CPU资源。
- 网络延迟:在云计算环境中,网络延迟也可能影响vCPU的性能,尤其是在分布式计算场景中。
综上所述,vCPU的算力受到多种因素的影响,包括硬件差异、虚拟化技术、负载类型、系统优化、并发任务、温度和功耗、软件优化以及网络延迟等。在选择和使用函数计算服务时,了解这些因素对于优化应用性能和成本效益是非常重要的。
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