函数计算中，这个时间是什么，怎么减少？

函数计算中的冷启动，指的是函数首次被调用时，由于需要加载函数代码、初始化运行环境等导致的延迟。这个过程包括实例的创建、网络连接的建立和函数代码的下载等步骤。

为了减少函数计算中的冷启动时间，你可以尝试以下几种方法：

1. 加快实例启动速度：当冷启动调用发生时，尝试通过优化实例的初始化过程来减少启动时延。

2. 降低冷启动发生率：通过函数预热、复用或实例共享等方式提高实例的利用效率，从而减少冷启动调用的发生。

3. 使用Initializer回调：函数计算会异步调用初始化接口，消除掉代码初始化的时间。在函数计算系统升级或者函数更新过程中，对冷启动无感知。

4. 预留模式实例：对于对延时非常敏感的函数，可以设置为预留模式实例，根据实例的运行时长计费。当负载对资源的需求超过预留模式实例的能力后，系统自动使用按量模式实例，从而在性能和资源利用率上获得平衡。

5. 优化调度策略：加快空闲实例投入使用的速率，实际上也减少了冷启动的次数，即减少了对资源配额的开销，增加资源利用率，从而减少了被系统流控的可能。

以上是一些常见的减少函数计算中冷启动时间的方法，需要注意的是，具体的优化策略可能需要根据你的应用场景和需求进行选择和调整。

什么是冷启动
函数计算提供了按量模式和预留模式两种实例使用模式。按量模式是指函数实例的分配和释放完全由函数计算系统负责，您只需要根据实例执行请求的时间按需付费。按量模式降低了管理应用资源的难度，但也造成了冷启动，延时等性能问题。

冷启动是指在函数调用链路中的代码下载、启动函数实例容器、运行时初始化、代码初始化等环节。当冷启动完成后，函数实例就绪，后续请求就能直接被执行。

函数计算冷启动优化最佳实践https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/best-practice-for-reducing-the-cold-start-latency?spm=a2c4g.11186623.0.i77

优化按量模式的冷启动
冷启动的优化用户和平台配合完成。函数计算已经对系统侧的冷启动做了大量优化。对于用户侧的冷启动，建议您从以下几方面优化：

精简代码包

开发者要尽量缩小代码包。去掉不必要的依赖。例如，在Node.js中执行npm prune命令，在Python中执行autoflake 。另外，某些第三方库中可能会包含测试用例源代码，无用的二进制文件和数据文件等，删除无用文件可以降低函数代码下载和解压时间。

选择合适的函数语言

由于语言理念的差异，Java运行时冷启动时间通常要高于其他语言。对于冷启动延迟敏感的应用，在热启动延迟差别不大的情况下，使用Python轻量语言可以大幅降低长尾延迟。

选择合适的内存

在并发量一定的情况下，函数内存越大，分配的CPU资源相应越多，因此冷启动表现越优。

降低冷启动概率

使用定时触发器预热函数。

使用Initializer回调，函数计算会异步调用初始化接口，消除掉代码初始化的时间，在函数计算系统升级或者函数更新过程中，您对冷启动无感知。