Function Compute：設定函數配額

應用情境

• 保護函數的正常並發度。

  例如，有function-a、function-b兩個函數共用帳號層級的執行個體限制數，其中function-a是需要保護的重點業務函數，而function-b有可能被過度調用而影響function-a的正常請求。此時，可以單獨為function-b設定執行個體限制，防止function-b搶佔大量的執行個體數，使function-a分配不到足夠的執行個體。也可以單獨為function-a設定並發數，保證該函數一定能分配到指定數量的執行個體。

• 保護下遊服務。

  例如，在Function Compute中需要大量訪問RDS資料庫，由於資料庫處理能力有限，您需要保護RDS不被打垮，您可以為訪問RDS的函數設定執行個體限制。

• 禁止異常函數調用。

  例如，如果發現某個函數調用異常，可以設定最大函數執行個體數為0，禁止其調用。

• 防止過度調用函數。

  例如，瀏覽器端或用戶端使用者的操作行為不受控制，設定函數級執行個體數限制可以防止調用失控而產生意外費用。

使用限制

• 單個阿里雲帳號（主帳號）在單個地區內總執行個體數預設限制為100，實際數值以配額中心為準，如果您需要提高該限制，請前往配額中心申請。

• 函數層級可設定的執行個體數上限是地區層級限制的90%，並且該地區所有函數可設定的執行個體總數也是該地區層級限制的90%。

  例如，地區層級可設定的執行個體數上限為300個，那麼函數層級可設定的執行個體數上限為270個。當一個函數已設定執行個體數上限為100個，其他函數能夠設定的執行個體數上限總和不能超過170個。

設定函數彈性執行個體數上限

GPU函數資源配額鎖定

設定函數彈性執行個體數上限後，帳號會從總的資源配額中為該函數鎖定資源配額，被鎖定資源只能被當前函數使用。以GPU函數的GPU卡資源為例，假設您為函數設定的彈性執行個體數上限即彈性執行個體配額為2，不同情境下，為函數鎖定的GPU卡資源配額如下表所示：