问题一：在函数计算中，为什么redis 90%左右命中率，256内存跑出至少2u2g rds性能？
在函数计算中，为什么redis 90%左右命中率，256内存跑出至少2u2g rds性能？
参考答案：
在函数计算（Function Compute）这样的Serverless计算服务中，Redis能够以相对较低的硬件配置（例如256MB内存）实现接近或超过更高配置RDS（关系型数据库服务）性能的情景，主要得益于以下几个因素：
- 缓存效果：Redis作为一种高速缓存数据库，主要用于存储频繁访问的数据，减少对后端持久化存储（如RDS）的访问。90%左右的命中率意味着绝大多数查询请求直接在Redis中完成，无需访问更慢的磁盘存储，这极大提高了数据访问速度。
- 内存操作：Redis数据完全驻留在内存中，相比RDS等需要磁盘I/O操作的数据库，内存访问速度要快几个数量级。即使内存容量不大，由于直接操作内存，Redis能在极短时间内处理大量请求。
- 轻量级架构：函数计算环境下的Redis实例通常是按需分配资源的，这意味着它们可以专注于处理数据缓存任务，而不需要承担其他非必要的系统开销，使得有限的资源得到高效利用。
- 数据结构优化：Redis支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等），这使得它能针对特定场景进行优化，提高数据检索效率。
- 减少网络延迟：在云环境中，函数计算实例和与其配对的Redis实例可能被部署在同一区域甚至同一VPC内，减少了网络延迟，进一步提升了整体响应速度。
- 并发处理能力：Redis单线程模型在处理高并发请求时，对于简单操作（如GET/SET）表现优异，因为它避免了多线程切换的开销。而在函数计算场景下，短时、突发的高并发请求处理是常见需求，Redis恰好能很好地满足这种需求。
综上所述，尽管Redis实例内存配置不高，但在特定应用场景下，通过高效的缓存策略、内存内操作以及低延迟的云架构设计，它能够展现出超越传统数据库的性能表现。不过，这也取决于具体的应用场景、数据访问模式及系统设计，实际性能表现需要综合评估。
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问题二：在函数计算中，自定义pojo 也要按这个结构来定义吗？
在函数计算中，自定义pojo 也要按这个结构来定义吗？
@Data
@ToString(callSuper = true)
public class SvgToPngRequest extends BaseRequest {
/**
* svg文本 */ private String svgText; /** * 是否打印 */ private Boolean isPrint = false; /** * png图片名称 */ private String fileName;
}
参考答案：
对，http调用就是这个结构
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问题三：在函数计算中，传参的requestBody，这个参数会包装到文档结构中的body字段吗？
在函数计算中，传参的requestBody，这个参数会包装到文档结构中的body字段吗？
{
"crId":"cr001","svgText":
"isPrint": false,
"fileName": "test01",
"crId": "test0624001"
}
参考答案：
会包装。
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问题四：在函数计算中，如果通过http调用，就需要按上面文档中定义的结构体传参， 是这样理解吗？
在函数计算中，通过API调用函数，也就是SDK调用函数，我传的内容就是event内容；如果通过http调用，就需要按上面文档中定义的结构体传参， 是这样理解吗？
参考答案：
不是按文档结构传参，是你传的body会被包装在文档结构中的一个字段。你的函数要按文档结构来解析。
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问题五：在函数计算中，如何解决这个问题？
@Data
@ToString(callSuper = true)
public class SvgToPngRequest extends BaseRequest {
/**
* svg文本 */ private String svgText; /** * 是否打印 */ private Boolean isPrint = false; /** * png图片名称 */ private String fileName;
}
SvgToPngRequest 是自定义的pojo，没有用文档中的 HTTPTriggerEvent。在函数计算中，如何解决这个问题？
参考答案：
通过API调用函数，event内容就是你传的，通过http调用，就是上面文档中封装过的
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