函数计算，现在有哪些方案可以解决函数计算冷启动的问题？

函数计算与冷启动的那些事
本文首先简单介绍冷启动对使用FaaS （Function as a service）的开发者的影响，并介绍函数计算冷启动流程和最佳实践。最后会分享函数计算冷启动延时优化现阶段成果，希望对于被冷启动延时所困扰的开发者有所帮助。
冷启动影响
函数计算的开发者们相信对冷启动的概念并不陌生，其对业务的影响可以总结为：

延迟毛刺： 容器启动，下载代码，runtime初始化，业务逻辑初始化这些时间加起来可能将请求耗时拉高至500ms-30s，对于延迟敏感（< 100ms）的应用这样的延迟不可接受。
额外工作量： 开发者为了减少冷启动的出现，通常要实现与业务逻辑无关的定时预热功能，例如函数handler需要支持预热，预热函数需要控制并发度。
额外费用： FaaS平台通常根据请求时长收费，定时的预热会产生不必要的费用。对初始化时间很长的应用（如深度学习模型初次加载），频繁的冷启动产生额外的费用。

冷启动频率增大是Serverless vs. Serverful 架构引入的一个新的挑战，过高的延迟可能会让对长尾延迟（P99）敏感的业务望而却步。在函数计算中，有什么办法可以减小冷启动的影响呢？

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此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户”