fc是如何进行自动扩容的？

函数计算（FC）的自动扩容机制基于预设的策略进行，旨在根据实际的并发请求量动态调整执行环境的数量，确保服务的稳定性和响应速度。以下是自动扩容的工作原理和关键配置的概述：

自动扩容原理

1. 指标追踪: FC允许配置目标追踪策略^[1]，其中核心参数包括metricType（如ProvisionedConcurrencyUtilization）和metricTarget。例如，若设置metricTarget为0.6，意味着目标是维持预留实例的利用率在60%。

2. 计算逻辑:

   • 扩容: 当系统监测到当前指标值（如函数的并发利用率）超过设定的阈值时，会根据计算公式扩容目标值=当前预留模式的函数实例数×（当前指标值/设置的利用率阈值）来决定新的实例数。计算结果向上取整，但不超过maxCapacity设定的最大值。
   • 缩容: 缩容则采用更为保守的策略，通过一个系统内置的缩容系数（值在(0,1]之间）来减缓缩容速度，避免资源过快减少导致的服务不稳定。计算逻辑为缩容目标值=当前预留模式的函数实例数×缩容系数×（1-当前指标值/设置的利用率阈值）。

3. 时间约束: 自动扩容策略可以设定开始时间和结束时间^[1]，确保在特定时段内生效，同时支持时区配置以适应不同地区的业务需求。

预留实例与冷启动优化

• 预留实例: 用户可以通过配置预留实例数来避免冷启动问题。预留实例会持续运行，即使在没有请求时也不会被释放，从而确保快速响应。通过命令行工具如Serverless Devs的sudo s provision put命令可以设置预留实例数^[2]，以达到消除冷启动延迟的目的。

实例管理与调度

• 调度服务: FC内部的调度服务负责计算节点和函数实例的生命周期管理及调用路由。它会根据实际负载情况动态调整资源，为用户提供一定范围内的突发处理能力，并在资源耗尽时按一定速率（如不超过360核/分钟）进行扩容^[3]。用户可以通过官方渠道申请提高资源上限。

综上所述，FC通过灵活的目标追踪策略、智能的扩缩容计算逻辑以及预留实例机制，实现了对函数执行环境的自动、高效管理，以应对不同场景下的资源需求变化，确保服务的高性能和稳定性。

相关链接
实例伸缩限制及规则 预留实例自动弹性伸缩 https://help.aliyun.com/zh/functioncompute/user-guide/instance-scaling-restrictions-and-rules