阿里云函数计算（Function Compute，简称 FC）是事件驱动的全托管 Serverless 计算服务。不需要管理任何服务器，只需要上传代码，FC 自动分配计算资源，有请求时运行，没有请求时缩容到零，按实际执行时间和调用次数计费。
2024 年底发布的 FC 3.0 是当前的主要版本，相比 FC 2.0 做了一个重要的架构简化：取消了 Service 层级。FC 2.0 需要先创建 Service，再在 Service 下创建 Function，资源组织分两层。FC 3.0 中函数成为一等公民，直接创建和管理函数，不再需要 Service 的包裹，配置更直观，控制台操作路径更短。
FC 解决什么问题
传统的后端服务部署在 ECS 上，无论有没有请求，服务器 24 小时运行，持续产生计算费用。FC 改变了这个计费模式：函数只在被触发时运行，运行完成后实例进入待机状态，待机超过一定时间后自动销毁，下次有请求时重新创建实例。整个过程中，计费只发生在函数实际运行的时段。
这个模式在流量不均衡的场景下成本优势明显。一个每天只在工作时间有请求、晚上几乎没有流量的后台 API，部署在 ECS 上需要为夜间的空闲时间付费；放在 FC 上，晚上没有请求就没有计算费用，只需要为流量实际到来时的执行时长付费。
FC 的另一个价值是弹性。请求量从每秒 1 个突增到每秒 10,000 个时，FC 自动在毫秒级内扩容实例处理请求，不需要提前配置 Auto Scaling 策略，也不需要预估峰值容量。
函数类型：HTTP 函数与事件函数
FC 3.0 中，函数按调用方式分为两种类型：HTTP 函数和事件函数。选择哪种类型，取决于函数的触发方式和请求格式。
HTTP 函数通过 HTTP 触发器接收请求，函数入口接收标准的 HTTP 请求对象（方法、路径、请求头、请求体），返回标准 HTTP 响应。适合构建 Web API、Webhook 处理端点、微服务接口。HTTP 函数的请求响应格式和传统 Web 框架一致，Express（Node.js）、Flask（Python）、Spring Boot（Java）等框架可以直接在 FC 上运行，不需要修改任何代码。
事件函数通过各种事件源触发，入口函数接收事件对象（包含事件类型和相关数据），处理完成后返回处理结果。适合响应 OSS 文件上传、消息队列消息、定时任务等非 HTTP 场景。
两种函数类型的配置方式略有不同，但运行时和计费规则完全相同。
创建函数
在阿里云控制台搜索「函数计算 FC」，进入后点击「创建函数」，选择运行时和触发器类型。以 Python 3.10 的 HTTP 函数为例，最简单的函数代码：
import json
def handler(environ, start_response):
context = environ.get(‘fc.context’)
request_uri = environ.get(‘REQUEST_URI’)
# 处理业务逻辑
response_body = json.dumps({
‘message’: ‘Hello from Alibaba Cloud FC’,
‘path’: request_uri
})
# 返回 HTTP 响应
status = ‘200 OK’
response_headers = [
(‘Content-type’, ‘application/json’),
(‘Content-Length’, str(len(response_body)))
]
start_response(status, response_headers)
return [response_body.encode()]
FC 3.0 支持在控制台内直接编辑和部署代码（适合简单函数），也支持上传代码包（ZIP 文件）或使用容器镜像部署。容器镜像部署适合有复杂依赖、或者需要自定义运行时环境的函数，镜像存储在阿里云容器镜像服务（ACR）中，FC 直接拉取运行。
函数创建时需要配置的关键参数：
运行时：选择代码使用的语言版本，例如 Python 3.10、Node.js 18、Java 17。选定后可以修改，但修改运行时需要确认代码兼容性。
内存和 CPU 规格：FC 3.0 支持独立配置 vCPU 数量和内存大小，不再强制绑定。内存从 128MB 到 32GB，vCPU 从 0.05 核到 16 核，按实际使用量计费。建议从较小规格开始（0.35 vCPU + 512MB），观察实际运行的内存和 CPU 占用后再调整。
超时时间：函数允许运行的最长时间，超出后强制终止并返回超时错误。默认 60 秒，最长 86,400 秒（24 小时）。长时间运行的批处理任务适合设置较长的超时时间。
常用触发器配置
触发器定义了哪类事件可以触发函数执行。FC 支持的触发器类型覆盖了阿里云主要的事件源。
HTTP 触发器
HTTP 触发器是最常用的触发器类型，创建后 FC 自动分配一个 HTTPS 访问地址，所有发到这个地址的 HTTP 请求都会触发函数执行。通过 aliyun CLI 创建 HTTP 触发器：
aliyun fc CreateTrigger \
–functionName my-api \
–triggerType http \
–triggerName http-trigger \
–triggerConfig ‘{“authType”:”anonymous”,”methods”:[“GET”,”POST”]}’
HTTP 触发器支持同步调用（等待函数执行完成返回结果）和异步调用（立即返回，函数在后台执行）。异步调用通过在请求头中添加 X-Fc-Invocation-Type: Async 实现，适合处理时间较长、客户端不需要等待结果的任务。
如果需要绑定自定义域名，在 FC 控制台「域名管理」中配置自定义域名，将域名 CNAME 指向 FC 分配的默认域名即可。
定时触发器
定时触发器按照 Cron 表达式定期触发函数，实现周期性任务。通过控制台配置定时触发器时，指定 Cron 表达式和触发的时区：
{
“cronExpression”: “0 0 2 * * *”,
“enable”: true,
“payload”: “{\”task\”: \”daily_cleanup\”}”
}
上面的配置表示每天北京时间凌晨 2 点触发一次，触发时将 payload 中的 JSON 数据作为事件传入函数。适合每日数据清理、定期报表生成、缓存预热、数据同步等定时任务场景。
OSS 触发器
OSS 触发器在 OSS 存储桶发生特定事件时自动触发函数，最常见的场景是文件上传后自动处理。例如，用户上传图片到 OSS 存储桶，OSS 触发器立即调用 FC 函数执行图片压缩、格式转换或内容审核，处理结果写回 OSS 或发到其他系统。
关于 OSS 存储桶的创建和权限配置，可以参考 阿里云 OSS 云存储完整教程。配置 OSS 触发器时，需要指定触发的事件类型（对象创建、对象删除）、前缀过滤（只对特定目录下的文件触发）和后缀过滤（只对特定格式的文件触发）：
import json
import oss2
import os
def handler(event, context):
# OSS 事件触发时，event 包含文件信息
event_data = json.loads(event)
events = event_data.get(‘events’, [])
for oss_event in events:
bucket_name = oss_event[‘oss’][‘bucket’][‘name’]
object_key = oss_event[‘oss’][‘object’][‘key’]
print(f”触发文件: {bucket_name}/{object_key}”)
# 在这里处理文件
# 例如：下载文件、处理、上传回 OSS
process_file(bucket_name, object_key, context)
return ‘success’
EventBridge 触发器
EventBridge 是阿里云的事件总线服务，连接 100 多个阿里云云服务。通过 EventBridge 触发器，函数可以响应来自 ECS 状态变更、RDS 告警、云监控告警、CDN 事件等几乎所有阿里云产品的事件，是构建云上事件驱动架构最通用的触发器类型。
冷启动与预留实例
冷启动是 FC 使用中最常被讨论的性能问题。当函数长时间没有请求，实例被回收后，下一次请求到来时需要重新创建实例、加载运行时、下载和解压代码包，这个过程增加了首次响应的延迟，称为冷启动。
冷启动时间受运行时类型和代码包体积影响。Python 和 Node.js 的冷启动通常在 200ms 以内；Java 的冷启动因为 JVM 启动时间较长，可能达到数秒；使用容器镜像的函数冷启动时间取决于镜像大小，镜像越大冷启动越慢。
预留实例是彻底消除冷启动的方式。预留实例是持续保持运行的 FC 实例，不管有没有请求，指定数量的实例始终在线，新请求到来时直接调用已经热启动的实例，完全没有冷启动延迟。代价是即使没有请求，预留实例也持续计费，适合对延迟敏感的在线服务。
# 通过 CLI 设置预留实例数量
aliyun fc PutProvisionConfig \
–functionName my-api \
–qualifier LATEST \
–target 2
减少冷启动影响的代码层面优化： 将数据库连接、SDK 客户端初始化等耗时操作放在函数入口（handler）之外，利用 FC 的执行环境复用特性，让这些初始化只在实例第一次启动时执行，后续请求复用已有连接，减少每次调用的实际执行时间：
import pymysql
import os
# 在 handler 外初始化，实例复用时不重复执行
db_connection = pymysql.connect(
host=os.environ.get(‘DB_HOST’),
user=os.environ.get(‘DB_USER’),
password=os.environ.get(‘DB_PASSWORD’),
database=os.environ.get(‘DB_NAME’)
)
def handler(event, context):
# 直接使用已初始化的连接，不需要每次重新连接
cursor = db_connection.cursor()
cursor.execute(‘SELECT COUNT(*) FROM users’)
count = cursor.fetchone()[0]
return {‘user_count’: count}
计费方式
FC 3.0 采用 CU（Compute Unit，计算单元）作为统一计费单位，按实际消耗的 CPU 和内存资源计算 CU 用量，按 CU 数量和执行时间综合计费。
永久免费额度（每月）：
- 请求次数：前 800 万次请求免费
- vCPU：前 50 万 vCPU-秒免费
- 内存：前 200 万 GB-秒免费
- GPU：前 100 万 GB-秒免费
对于调用频率不高的函数，每月免费额度通常足够覆盖基础使用量，不会产生任何计费。
超出免费额度后的阶梯计费： FC 3.0 引入阶梯计费，用量越多单价越低。GPU 实例在 FC 3.0 中最高降价幅度达 93%，使用 FC 运行 AI 推理任务的成本相比早期版本大幅下降，包括新增的 Blackwell.1 系列（搭载 NVIDIA B200）实例。
预留实例的计费方式不同： 按需（弹性）实例只在有请求时计费；预留实例无论是否有请求都持续计费，计费单位同样是 CU，但空闲状态下的 CU 单价低于执行状态，以此补偿持续保留实例的成本。
FC vs ECS：选型判断
这是很多团队在部署后端服务时的核心判断。两者不是谁替代谁的关系，适合不同类型的工作负载。
选 FC 的场景：
事件驱动的处理逻辑——用户上传文件触发处理、消息队列消息到达触发消费、定时任务周期执行——这些场景天然适合 FC，事件来时运行，事件结束后缩容到零，不为空闲付费。
流量不均衡的 API——如果 API 在工作时间有流量，夜间几乎没有，FC 只为有请求的时段付费，成本远低于 ECS 全天运行。
微服务中的无状态函数——每次请求独立处理、不依赖上下文状态的函数，是 FC 最理想的场景。
选 ECS 的场景：
持续运行的服务——数据库（不能每次请求都重新连接）、消息队列消费者（需要长连接）、WebSocket 服务（需要维持持久连接），这些都需要常驻运行，ECS 更合适。
有状态的工作负载——在内存中维护会话状态、缓存大量数据的服务，FC 的实例随时可能被回收，状态不能依赖内存长期保存。
持续高并发场景——如果每秒有大量持续请求，FC 的按次计费成本可能超过 ECS 的固定成本，此时 ECS 更经济。
关于 ECS 实例的规格选型和部署配置，可以参考 阿里云 ECS 完整教程。
账号开通与代理充值
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