在阿里函数计算（Function Compute）中，事件函数的触发方式非常灵活多样，主要可以归纳为以下几种：

1. 阿里云内部服务触发器

（1）API网关触发器

描述：当API网关接收到HTTP请求时，可以触发函数计算中的函数执行。这种方式常用于将HTTP请求转换为后端服务的处理逻辑。

特点：支持多种HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE），可以自定义路由和请求参数。

（2）表格存储（Table Store）触发器

在阿里函数计算（Function Compute，简称FC）中创建的Python函数，确实支持多线程和协程，但它们的适用性和性能表现可能受到一些限制和考虑因素的影响。

多线程

支持情况：

Python在函数计算中可以使用多线程，但需要注意的是，由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务上的并发性能会受到限制。GIL确保在任何时刻只有一个线程可以执行Python字节码，这意味着即使你有多个线程，它们也只能在GIL的控制下交替执行。

在阿里函数计算中，当函数计算挂载NAS（网络附加存储）并将大文件写入NAS时，对内存的要求主要取决于以下几个因素：

一、函数计算实例的内存规格

实例规格：函数计算提供了多种规格的实例，每种规格具有不同的CPU和内存配置。写入大文件时，如果文件处理逻辑较为复杂（如需要解压缩、转换格式等），将消耗更多的CPU和内存资源。

资源分配：在选择函数计算实例时，应根据大文件写入的需求合理分配资源。如果预计处理的大文件较大或数量较多，应选择内存和CPU资源更为丰富的实例规格。

在阿里函数计算中，函数计算挂载OSS（对象存储服务）后，理论上可以使用文件系统的API来操作OSS中的文件，包括写入大文件（如几百GB）。然而，在实际操作中，有几个方面的限制和注意事项需要考虑：

一、文件大小限制

OSS本身对文件大小没有严格限制：OSS设计用于存储大规模数据，包括大文件。然而，在实际应用中，由于网络、性能和安全等因素，可能需要对文件大小进行合理的规划和管理。

函数计算实例的内存和存储限制：虽然OSS本身对文件大小没有限制，但函数计算实例的内存和临时存储空间可能有限制。这取决于您选择的函数计算实例规格。如果尝试在函数计算实例中直接处理或缓存几百GB的大文件，可能会超出实例的内存或临时存储空间限制，导致操作失败。

钉钉机器人的消息通过阿里函数计算（Function Compute，简称FC）触发的方式，主要取决于您的具体需求、钉钉机器人的类型以及阿里函数计算所支持的触发器类型。以下是一些常见的触发方式及其考虑因素：

1. HTTP触发器

适用场景：

当钉钉机器人接收到消息并需要基于该消息内容执行某些计算或处理时，可以通过HTTP触发器来触发阿里函数计算。

实现方式：

在钉钉机器人设置中配置Webhook URL，该URL指向阿里函数计算创建的HTTP触发器所对应的URL。