在阿里云函数计算（FC）的Serverless YAML配置中，单实例多并发的设置主要依赖于函数实例的规格配置，特别是CPU和内存大小，因为这些直接影响到函数实例能够处理并发请求的能力。不过，直接配置“单实例多并发”的具体并发数并不是FC的标准配置项，FC会自动根据实例的资源状况（如CPU、内存）和实际负载来调度和处理并发请求。
从您提供的YAML配置片段来看，您已经设置了函数的一些基础属性，如运行时环境、环境变量、内存大小、CPU、超时时间、代码存放位置以及磁盘大小等，这些都是影响并发处理能力的因素。特别是cpu和memorySize这两个参数，它们间接决定了函数实例处理并发请求的能力。更高配置的CPU和内存通常意味着函数可以更有效地同时处理更多请求。
如果您希望提升并发处理能力，可以通过增加cpu和memorySize的值来实现。但是，请注意，这也会增加函数执行的成本。此外，具体能支持多少并发还要考虑函数的实际逻辑和外部依赖（如数据库、缓存等）的处理能力。
以下是您的配置中与并发处理能力相关的部分，已做适当调整假设您希望提升并发能力（仅作为示例，实际调整应根据业务需求和成本预算决定）：
services:
framework:
component: fc
props:
region: cn-hangzhou
service:
name: asd-vue
function:
name: asd-vue
description: Initialize
runtime: custom.debian10
environmentVariables:

...环境变量配置保持不变

layers:

acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Nodejs18/versions/1
增加CPU和内存以提升并发处理能力
memorySize: 2048 # 示例中将内存增加到2048MB
cpu: 2 # 示例中将CPU核心数增加到2
timeout: 60
codeUri: ./
diskSize: 512
caPort: 80
注意：实际调整时，请根据您的实际应用场景和资源需求来做决策，避免过度配置导致成本上升而利用率不足。同时，对于某些高并发场景，可能还需要考虑函数的冷启动优化、使用异步调用模式、以及利用函数预留等策略来进一步提升并发处理能力。此回答整理自钉群“阿里函数计算客户【已满，加2群：64970014484】”