预留模式 当函数请求的并发超过预留的函数实例处理能力时，超出部分的请求被转发至按量模式的实例。

预留模式不会对请求实行冷启动，也就是说不会对请求实行重新创建实例的操作。 预留模式是一种用于限制函数实例数的机制，以确保函数在高并发请求的情况下仍然能够保持稳定的性能。当您的函数请求并发超过预留的函数实例处理能力时，系统会将超出部分的请求转发至按量模式的实例。 因此，在预留模式下，系统会根据预设的实例数限制来分配函数实例，并确保函数在并发请求较高的情况下也能够正常运行。当请求数量较少时，函数仍然会使用预留的实例数来处理请求，而当请求数量较高时，系统才会将超出部分的请求转发至按量模式的实例。

在阿里云函数计算中，当您使用预留模式时，函数处理能力将根据您设置的预留实例数进行分配。当函数请求并发量低于或等于预留实例数时，请求将由预留实例直接处理。而当函数请求并发量超过预留实例处理能力时，超出部分的请求将被转发至按量计费模式的实例上进行处理，这些被转发的请求并不会导致新的冷启动。

在预留模式下，为了保证函数的性能和可用性，阿里云函数计算会在预留实例中提前缓存您的代码，并保持函数实例始终处于“热”状态，以便快速响应请求。因此，即使某些请求需要被转发至按量计费模式的实例上，这些被转发的请求也会通过预先缓存的函数实例进行处理，并不会产生新的冷启动。

总之，在预留模式下，您设置的预留实例数越多，函数的性能和可用性就越高，同时也可以大幅降低由于冷启动引起的延迟和不可用时间。建议您根据实际需求和访问规模，合理设置预留实例数。

楼主你好，阿里云预留模式中，超出部分的请求会被转发至按量计费模式的实例，并不一定是冷启动。预留实例和按量计费实例都可能存在冷启动的情况。

预留实例在闲置一段时间后也可能会进入休眠状态，下次有请求到来时需要重新启动，这也会导致一定的延迟。而按量计费实例由于没有预热过程，每次请求都需要进行冷启动，因此也可能存在一定的延迟。

综上所述，预留实例和按量计费实例都可能存在冷启动问题，需要根据业务需求和使用场景选择适合的计费模式。

在预留模式下，当函数请求的并发超过了预留的函数实例处理能力时，超出部分的请求会被转发至按量模式的实例。这些按量模式的实例可能会触发冷启动，因为它们在接收到请求时需要进行启动和初始化操作。

冷启动是指当一个函数实例收到新的请求时，它需要在没有已经运行的实例可用的情况下启动一个新的实例来处理请求。在冷启动期间，函数实例需要进行加载代码、初始化环境等操作，这会导致相对较长的启动时间和延迟。

因此，当超出预留函数实例处理能力的请求被转发至按量模式的实例时，这些按量模式的实例可能会触发冷启动，导致额外的启动时间和延迟。这是因为按量模式的实例在需要时才会启动，而不是像预留模式下的实例那样一直保持运行状态。

需要注意的是，具体的冷启动时间和延迟可能因多种因素而异，包括函数的代码大小、初始化操作的复杂性、函数运行环境的配置等。为了最小化冷启动对请求响应时间的影响，可以考虑预热函数或者使用保温策略，使得函数实例保持在预热状态，以便更快地响应请求。

预留模式（Reserved Concurrency）是函数计算提供的一种机制，用于限制函数处理请求的并发量。当函数请求的并发超过预留的函数实例处理能力时，超出部分的请求会被转发至按量模式的实例。这个超出部分不属于冷启动现象。

冷启动通常指的是在函数长时间未被调用后重新调用时，需要重新初始化执行环境、加载代码和配置等操作，从而导致函数响应时间变慢的现象。与之相对的是热启动，即在函数频繁被调用时，函数的执行环境已经初始化完毕，可以直接处理请求，从而响应速度更快。

预留模式中的超出部分请求，并不是因为冷启动导致的响应延迟或者初始化问题，而是由于函数实例数量有限，无法满足所有请求同时处理的需求。在这种情况下，预留模式会将超出部分的请求转发到按量模式的实例中，以保证请求能够得到及时响应。

需要注意的是，按量模式的实例是根据实际请求量自动创建和销毁的，无法预测和控制。因此，在使用预留模式时，需要根据业务需求和负载特性，设置合适的预留并发量，避免频繁触发按量模式实例，从而影响函数的执行性能和成本效益。

总之，预留模式中的超出部分请求不是冷启动问题，而是由于函数实例数量有限导致的并发处理限制。可以通过设置合适的预留并发量来管理函数的并发处理能力，以满足业务需求和性能要求。

实例之前不存在的话 就是冷起了 参考：https://help.aliyun.com/document_detail/179379.html?spm=a2c4g.203027.0.0.73607ef8OmI5pO#p-kwb-hz6-6e3

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

预留模式并不会直接转发到按量计费模式的实例，而是在配置了预留实例后，预留实例的数量决定了函数计算在预留模式下处理请求的能力大小。当函数请求的并发超过预留的实例处理能力时，超出部分的请求会进行排队等待，直到预留实例处理完当前的请求、或者请求被转发到按量计费模式实例、或者请求超时，请求被终止为止。

在预留模式下，如果每次请求的处理时间很短，比如只需要处理几毫秒或者几十毫秒，那么预留实例的数量就会很容易满足需求，几乎不会有请求被排队等待。但如果处理时间较长，比如几秒钟甚至几分钟，就有可能导致一些请求被排队等待，或者被转发到按量计费模式实例，这些超出部分请求的处理时间相对较长，从而容易出现冷启动现象。

当请求被排队等待一段时间后，如果预留实例完成了当前的请求，那么会立即将排队等待的请求进行处理，而不需要再次触发冷启动。如果请求超时或者被转发到按量计费模式实例，在请求重新被处理时，会再次触发冷启动。

因此，在使用预留模式时，可以通过优化代码的运行效率、设置合适的预留实例数量等方式，尽量避免请求被排队等待或者转发到按量计费模式实例，从而减少冷启动对请求处理的影响。

【回答】

超出部分仍然是热启动。

阿里云函数计算产品的预留模式是指在函数请求的并发超过预留的函数实例处理能力时，会将超出部分的请求转发至按量模式的实例。

换句话说，函数处理能力是动态调整的，当请求量超过预留的函数实例处理能力时，会自动调用按量模式的实例来处理请求，以保证函数的可用性和稳定性。