云小栈在阿里云（或其他主流云厂商）的实例类型中，t6 突发型（Burstable） 和 n4 共享型 都属于“共享计算资源”的经济型实例，但它们在架构、性能保障机制和稳定性方面有本质区别。针对“长期运行的服务哪个更稳定？”，结论很明确：
✅ t6 突发型比 n4 共享型更稳定（尤其对中低负载、需一定突发能力的长期服务）
以下是关键对比分析（以阿里云为例，n4 已逐步下线/归档，t6 是当前主力突发型）：
| 维度 | t6 突发型（如 ecs.t6-c1m2.large） | n4 共享型（已停售/不推荐新购） |
|---|---|---|
| 底层架构 | 基于 X-Dragon（神龙）虚拟化，物理隔离 + 弹性计算资源池 | 传统 KVM 虚拟化，多租户强共享同一物理 CPU 核心 |
| CPU 性能保障 | ✅ 基线性能 + CPU 积分机制：按规格提供稳定基线性能（如 10%），并可积累/消耗 CPU 积分应对突发（最高 100%）；积分可长期累积（最长 24 小时），支持平滑应对周期性负载 | ❌ 无基线保障 + 强争抢：CPU 资源完全共享，无保底，高峰时段易被其他租户抢占，性能抖动大（可能 <5% 到 >80% 波动） |
| 内存与 I/O 隔离 | 内存独占，I/O 有 QoS 保障（SSD 云盘+IO 限速策略） | 内存与 I/O 均高度共享，易受邻居干扰（"noisy neighbor" 问题严重） |
| 适用场景 | ✔️ Web 服务器、轻量级 API、测试环境、开发/CI/CD、低峰期负载波动的服务（如定时任务、监控采集） ✔️ 适合长期运行、负载温和但偶有峰值的服务 |
⚠️ 仅适合极短期、非关键、可容忍频繁卡顿的临时任务（如一次性脚本、学习实验） ❌ 不推荐用于任何生产环境或长期服务 |
| 稳定性表现 | 实测：在合理配置（如积分充足）、避免持续满载前提下，CPU 响应延迟稳定，P99 延迟可控，OOM/卡死概率极低 | 历史反馈：高并发或同宿主机负载高时，常出现 CPU steal 高、load 突增、进程假死、SSH 连接超时等问题 |
🔍 补充说明：
- n4 已于 2021 年起逐步下线，阿里云官网已不再售卖，新用户无法创建，存量实例也建议迁移。其设计年代较早，缺乏现代资源隔离能力。
- t6 是阿里云当前主推的突发型实例，后续还有 t7（增强版，积分更多、网络更强），均基于神龙架构，稳定性、可观测性（如云监控精确显示 CPU 积分余额/使用率）远优于 n4。
- ⚠️ 注意：t6 的“稳定”是相对的——若业务长期 CPU 持续 > 基线（如 20% 规格却常年跑 30%+），积分耗尽后会限频（回落至基线），此时仍会性能下降。因此：
- ✅ 合理选型：根据历史监控选择合适规格（确保平均负载 ≤ 基线，峰值靠积分消化）；
- ✅ 监控告警：务必开启「CPU 积分余额」监控，设置阈值告警（如低于 100 分触发）；
- ❌ 避免误用：数据库、实时音视频、高频交易等需要持续高性能的场景，应选计算型（c 系列）、通用型（g 系列）或内存型（r 系列）包年包月/预留实例。
✅ 最终建议：
对于长期运行的服务（如企业官网、内部管理系统、轻量级微服务、IoT 数据接入点等），优先选用 t6（或更新的 t7）突发型实例，并配合 CPU 积分监控与弹性伸缩策略。它在成本与稳定性间取得了优秀平衡。
彻底避免使用 n4 或其他早期共享型实例部署生产服务。
如需进一步优化，可提供您的具体业务场景（如日活、QPS、峰值特征、SLA 要求），我可帮您做规格选型与成本/稳定性评估。
