背景与问题描述
您在阿里云函数计算（FC）上运行 Node.js + Puppeteer 的无头浏览器任务，每秒并发约 1 个请求，希望服务稳定运行且响应时间适中。由于 Puppeteer 启动 Chromium 并抓取页面文本，这对 CPU 和内存有较高需求。如果资源不足，可能出现冷启动失败或执行超时等问题。为了避免这些情况，需要根据 FC 的 计算单元（CU） 定义和 Puppeteer 的资源需求，合理选择函数实例的 CU 配置。
阿里云函数计算的 CU 定义
阿里云将计算资源的基本单位定义为 CU（Compute Unit） 。根据官方说明，1 CU 相当于 1 个 vCPU 核心搭配 4 GB 内存。因此：
- 1 CU 配置大约等于 1 核 CPU + 4 GB 内存。
- 2 CU 配置约为 2 核 CPU + 8 GB 内存。
- 4 CU 配置约为 4 核 CPU + 16 GB 内存，以此类推。
CU 数越高，函数实例可用的 CPU 和内存资源越充足。不过更高的 CU 也意味着按量计费时消耗的资源成本增加（因为占用更多 CPU/内存，CU使用量计费相应提高）。选择时需在性能保障与成本之间权衡。
Puppeteer 对资源的需求分析
Puppeteer 控制无头 Chromium 浏览器，对内存和CPU都有一定要求。主要考量包括：
- 内存占用：启动一个无头 Chrome 实例并加载网页，通常会消耗数百兆字节的内存。阿里云官方案例分析显示，在函数计算中加载精简版 Chrome 时内存占用约为 350 MB，冷启动耗时约2.7秒，后续热启动请求耗时约0.3秒。该分析建议函数内存至少配置 512 MB（约0.125 CU）来运行 Puppeteer。可见基本的页面截屏场景内存占用量并不算太高，4 GB 内存的 1 CU 在很多情况下足以容纳 Chrome 及页面内容。
- CPU 与并行：相比内存，CPU对 Puppeteer 性能影响更大。Chrome 浏览器会启用多进程和多线程来加载和渲染页面。如果只分配 1 个 CPU 核心（1 CU），Chrome 的所有线程和进程都竞争同一个核心，页面渲染和脚本执行可能变慢，冷启动初始化也需要更长时间，增加请求超时的风险。增加 CPU 核心数可以让 Chrome 的后台线程并行工作，提高页面加载和处理速度。更多 CPU 资源还能缩短冷启动延迟（例如解压加载 Chrome 二进制、JS 解析执行），降低首次请求失败或超时的可能性。
- 资源不足的风险：阿里云开发者社区的问答指出，如果函数计算分配的内存或CPU不足，Puppeteer 可能无法正常运行并导致请求超时。实际经验中，内存过小会导致 Chrome 进程崩溃或 OOM，CPU 太少会使启动和渲染耗时过长。这些都会触发函数超时或冷启动失败。因此在配置上应预留一定余量，避免逼近资源上限。
总结来说，Puppeteer 场景既需要足够的内存保证 Chrome 正常运行，也需要充足的 CPU 来提升启动和执行速度。在确保稳定的前提下，适度提高 CU 配置有助于避免资源瓶颈，但也要兼顾成本投入。
CU 配置建议：资源充足与成本效率的平衡
综合上述因素，建议为 Puppeteer 函数选择 2 CU 配置作为折中方案。具体理由如下：
- 充足的内存余量：2 CU 提供约 8 GB 内存，远高于一般 Puppeteer 任务实际占用。即使加载较复杂的网页或运行多个并行操作，也有足够内存缓冲，避免因内存耗尽导致的崩溃。指出资源不足会导致 Puppeteer 失败，8 GB 内存能有效规避这一问题。相比之下，1 CU（4 GB）内存虽然通常够用，但在处理超大页面或多任务时可能接近上限。
- 更多 CPU 核心：2 CU 带来 2 个 vCPU。Chrome 可以利用多个核心并发执行渲染、脚本和网络请求，提高页面处理速度。冷启动时也能更快加载 Chromium 实例，减小首次延迟。这降低了请求超时或冷启动卡顿的几率，提升了服务稳定性。1 核 CPU 则可能成为瓶颈，使得函数执行时间拉长。
- 性能与成本的权衡：相较于 1 CU，2 CU 配置下函数的CPU和内存翻倍，按 CU 计费成本也会提高。但由于任务执行更快，每次调用的总耗时可能减少，部分抵消了单位时间成本增加带来的影响。另外，在每秒1次请求的低并发场景下，稳定性优先于追求最低配置成本。2 CU 能大幅降低失败和重试的概率，避免因为资源不足导致的冷启动失败或超时重试，从而节省潜在的隐形成本（如额外调用次数、延迟造成的业务损失）。总体来看，2 CU 是较为经济合算的配置：以适度的额外支出换取显著的可靠性提升。
- 实际案例参考：社区经验表明，给函数分配更高资源配额可以解决 Puppeteer 运行超时的问题。一些官方示例虽然在简单场景下使用了低至1 GB内存（约0.25 CU）也能跑通截图功能，但那是在非常轻量的页面和精简Chrome环境下完成的。在真实业务中，尤其是需要稳定长时间运行、加载各种复杂页面时，预留双倍资源能提供更稳妥的保障。
如果对成本极其敏感且确认目标页面非常简单，也可以尝试 1 CU（4 GB 内存）配置作为起点，但需仔细监控函数日志，观察是否出现 Chrome 启动报错或超时现象。一旦发现资源瓶颈，应立即提升配置。对于极端复杂的页面渲染或更高并发需求的情况，4 CU（16 GB 内存，4 核）甚至更高配置可能提供更充裕的缓冲。不过在每秒1请求的场景下，4 CU 通常是过剩的，除非有证据表明 2 CU 无法满足性能要求。
推荐结论
优先推荐将函数计算实例配置为 2 CU（即约2 vCPU/8 GB内存）。这种配置在绝大多数 Puppeteer 场景下可以确保 Chromium 有充足的运行内存和CPU计算能力，避免冷启动失败或执行超时的情况发生。同时，2 CU 的成本开销相对可控，在性能稳定性与成本效益之间取得了平衡。
在部署后，建议结合实际页面复杂度和函数执行时间进行观察。如果 2 CU 下运行流畅且资源利用率不高，未来也可考虑按需下调或保留；如果偶尔仍出现性能瓶颈，可尝试开启预留实例（预热）或进一步提高 CU。总体而言，以 2 CU 起配能大幅提升 Puppeteer 在函数计算环境中的稳定性，为业务的持续运行保驾护航。
