Serverless 应用引擎 SAE如何设置初始值？-[阿里云_云淘科技]

Serverless 应用引擎 SAE如何设置初始值 0.5 核 1G 内存，实例数量固定为2个不增加的情况下，当服务器负载增加时，自动扩容核数和内存，单实例最高扩容到 16 核 32G

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在 Serverless 应用引擎 (SAE) 上，您可以通过配置函数的资源限制来控制实例的初始资源配置。然而，自动扩容核数和内存的功能是由 Serverless 框架和底层容器编排系统（如 Kubernetes）共同完成的。

以下是如何在函数配置中设置初始值和限制的方法：
1.初始资源配置：
在函数定义中，您可以设置资源的初始值。例如，如果您使用 Python 函数，您可以设置如下：

from serverless import Function  

class MyFunction(Function):  
    def __init__(self, name, memory_limit=512, cpu_limit=0.5):  
        super(MyFunction, self).__init__(name, memory_limit=memory_limit, cpu_limit=cpu_limit)

这里，cpu_limit 和 memory_limit 分别定义了 CPU 和内存的初始限制。
2.设置扩容策略：
SAE 提供了多种方式来控制实例的扩容策略，例如基于请求量、CPU 使用率或内存使用率等。要实现基于服务器负载的自动扩容，您需要结合 Serverless 框架（如 AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions 等）的功能和底层容器的调度策略来实现。
3.限制实例数量：
限制实例的数量通常需要在 Serverless 框架或容器编排系统中进行配置。例如，在 AWS Lambda 中，您可以使用 ReservedConcurrentExecutions 来限制并发实例的数量。而在 Kubernetes 中，您可以通过部署策略来限制实例的数量。
4.动态扩容：
为了实现动态扩容，您需要监控服务器的负载并根据需要自动调整资源限制或增加实例数量。这通常涉及到一些自动扩容策略的实现，这需要编写自定义的监控和调度逻辑。在某些情况下，您可能需要使用第三方工具或服务来实现这一功能。

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在SAE中，您可以通过设置实例的CPU和内存参数来满足您的要求。首先，将初始值设置为0.5核1G内存。然后，当服务器负载增加时，SAE会自动扩容核数和内存。值得注意的是，单实例的最高配置为16核32G。然而，实例数量是固定的，不会增加。

另外，对于JVM参数的设置，推荐使用-Xms和-Xmx参数来限制堆大小。但需要注意，当规格大小调整后，需要重新设置堆大小参数。如果参数设置不合理，可能会出现应用堆大小未达到阈值但容器OOM被强制关闭的情况。因此，合理的参数设置非常重要。

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这个不支持，目前扩容只能水平扩容，无法垂直扩容。此回答整理自钉群“【3群】Serverless应用引擎（SAE）用户群”

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在阿里云Serverless应用引擎SAE中，您可以通过配置自动扩容策略来实现初始值为0.5核1G内存，实例数量固定为2个，并且当服务器负载增加时，自动扩容核数和内存，单实例最高扩容到16核32G。
以下是设置初始值和自动扩容策略的步骤：