请问函数计算多个实例间的负载均衡策略是什么？

阿里云函数计算（Function Compute）在部署时，其默认采用的负载均衡策略是按权重轮询（Weighted Round Robin，WRR）。这意味着，当函数计算服务有多个实例时，请求会根据各个实例的权重来进行分配。每个实例默认的权重是1，用户可以根据需求手动调整不同实例的权重值，权重高的实例将获得更多的请求处理机会。

这种负载均衡方式确保了资源的有效利用和弹性扩展，可以根据实例性能、处理能力等因素动态调整权重，以达到优化系统整体处理能力和响应时间的目的。

函数计算的负载均衡策略旨在确保多个实例间的工作负载得到有效分配，从而优化资源利用率和提升系统性能。具体来说：

1. 轮询（Round Robin）：请求按顺序分配给各个实例，当到达列表末尾时再从头部开始，适合各实例处理能力相近的场景。
2. 加权轮询（Weighted Round Robin）：根据实例的处理能力或其他指标给予不同的权重，使得处理能力强的实例可以处理更多的请求。
3. 最少连接（Least Connections）：将请求分配给当前连接数最少的实例，适用于处理长连接或不同请求处理时间差异大的场景。
4. IP哈希（IP Hash）：根据用户IP地址进行哈希计算，将来自同一用户的请求分配到同一实例，适合需要会话保持的应用。
5. 自定义负载均衡算法：如果标准负载均衡策略无法满足特定需求，可以开发自定义的负载均衡算法。

在实际应用中，选择合适的负载均衡策略通常取决于应用的特点和需求。例如，对于需要快速响应的应用，可能会选择最小连接或加权轮询策略；而对于需要保持用户会话一致性的应用，则可能采用IP哈希策略。此外，负载均衡策略的选择也可能受到底层基础设施的影响，比如是否使用了硬件负载均衡器等。