问题一：K8s的作业调度和启动时间为什么不适合高tps、短延时的任务？
K8s的作业调度和启动时间为什么不适合高tps、短延时的任务？
参考回答：
K8s的原生作业调度和启动时间相对较慢，并且提交作业的tps一般小于200，因此不适合处理高tps、短延时的任务。
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问题二：在阿里云函数计算平台上，用户如何提交异步任务？
在阿里云函数计算平台上，用户如何提交异步任务？
参考回答：
在阿里云函数计算平台上，用户只需要创建任务处理函数，然后提交任务即可。整个异步任务的处理是弹性、高可用的，并具备完整的可观测能力。
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问题三：为什么为每个应用或用户分配单独的队列资源在大多数场景下不可行？
为什么为每个应用或用户分配单独的队列资源在大多数场景下不可行？
参考回答：
为每个应用或用户分配单独的队列资源在大多数场景下不可行，因为大多数应用调用低频，会导致大量队列和连接资源的浪费，并降低系统的可扩展性。
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问题四：阿里云函数计算如何解决多租户场景中的“noisy neighbor”问题？
阿里云函数计算如何解决多租户场景中的“noisy neighbor”问题？
参考回答：
阿里云函数计算通过构建动态队列资源池，并根据应用的流量情况动态调整队列资源，以及采用流量路由策略，如迁移高优先级或延时敏感的应用流量到其他队列，来解决多租户场景中的“noisy neighbor”问题。
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问题五：为什么负载随机分片对于多租系统的可用性至关重要？
为什么负载随机分片对于多租系统的可用性至关重要？
参考回答：
负载随机分片能够防止“破坏者”对系统造成灾难性破坏，通过将用户的负载映射到部分而非全部服务器上，即使部分服务器宕机，也能保证其他用户的请求不受影响，从而提高系统的可用性。
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