函数计算，高峰期0.2u可以低延迟响应，两个0.1延迟很高，这是怎么回事？

在函数计算中，延迟受多种因素影响，包括函数的并发数、资源配置、网络延迟等。如果在高峰期时，一个 0.2U 的函数可以低延迟响应，但两个 0.1U 的函数的延迟很高，可能是由以下原因导致的：

1. 并发限制：函数计算服务对每个账号和地域都有一定的并发限制。如果同时触发了多个函数实例，超过了并发限制，则可能会导致延迟增加。这可能会在高峰期出现，因为此时可能有更多的请求同时到达。

2. 资源配置不足：函数的资源配置（例如内存和 CPU）对函数的性能和延迟有直接影响。如果两个 0.1U 的函数分配的资源较少，并且与高峰期下的 0.2U 函数相比，导致资源不足，可能会影响其延迟表现。

3. 网络延迟：高峰期时，函数计算服务的网络负载可能会增加，从而导致网络延迟增加。这可能会影响函数之间的通信延迟，尤其是在不同的地域或网络环境之间。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几个方面：

1. 增加资源配置：为延迟较高的函数分配更多的资源，例如增加内存容量或 CPU 配置。这样可以提高函数的性能和响应速度。

2. 合理调整并发设置：在高峰期时，合理控制并发请求数，尽量不要超过函数计算服务的并发限制。通过合理设置函数的最大并发数，并结合其他策略（如队列、限流等），来控制并发请求量。

3. 优化网络连接：考虑使用与函数计算服务相同地域或网络环境的其他云产品，以减少网络延迟。另外，确保您的函数代码中的网络请求也进行了优化，避免不必要的等待和重试操作。

如果问题仍然存在，建议您联系阿里云技术支持团队，提供更具体的情况和监控数据，以获取针对性的帮助和指导。

如果您在高峰期的请求并发数较低，函数计算服务会为您的请求分配更多的计算资源，从而提高响应速度和性能。而在低峰期，如果请求并发数较高，函数计算服务可能会限制每个请求的计算资源，以保证服务的可用性和稳定性，从而导致响应延迟较高。

另外，如果您的函数处理请求的方式比较复杂或者依赖于其他服务或资源，也可能会导致响应延迟较高。例如，如果您的函数需要连接外部数据库或者调用其他 API，可能会受到网络延迟等因素的影响，导致响应延迟较高。

针对您的情况，建议您进一步分析和排查问题，可以考虑以下几个方面：

分析高峰期和低峰期的请求情况：尝试分析高峰期和低峰期的请求并发数、请求负载、网络延迟等情况，以了解不同情况下函数的性能和响应速度。

优化函数代码和配置：根据分析结果，优化函数代码和配置，例如调整函数的计算资源配置、优化函数的算法和代码逻辑、减少对外部服务的依赖等。

使用监控和日志功能：使用阿里云函数计算提供的监控和日志功能，监控函数的性能和响应速度，以便及时发现和排查问题。

使用缓存和异步处理等技术：如果您的函数需要连接外部服务或者处理大量数据，可以考虑使用缓存和异步处理等技术，以减少对外部服务的依赖和提高响应速度。

要用fc的sdk 自己变规格了，目前fc不支持这种垂直的伸缩

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"