云小栈突发性能实例（如阿里云的 t5/t6、AWS 的 T2/T3/T4g、腾讯云的 S/N 系列等）不适合稳定承载高峰期的流量波动，其设计初衷是应对低负载、偶发性短时突发场景，而非持续或频繁的高负载。原因如下：
✅ 适合的场景（可接受）：
- 开发测试环境、轻量级网站、低频 API、个人博客、CI/CD 构建节点等；
- CPU 使用率长期低于基线（如10%~20%），仅偶尔（如每小时几分钟）出现短时峰值（<5–15 分钟）；
- 对性能抖动有一定容忍度（如响应延迟可短暂升高、任务可排队重试）。
❌ 不适用于高峰期稳定承载的原因：
| 问题类型 | 具体表现 | 原因 |
|---|---|---|
| CPU 积分耗尽 | 高峰期持续运行后，CPU 积分被快速消耗殆尽 → 实例降频至基准性能（如10% vCPU），响应严重变慢甚至超时 | 突发性能实例依赖“CPU 积分”机制：空闲时积累积分，突发时消耗积分；积分有上限且会随时间衰减（如 AWS T3 默认最多累积 24 小时积分） |
| 不可预测的性能抖动 | 同一实例在不同时间段表现差异大（上午快、下午慢），难以做容量规划与 SLA 保障 | 积分余额受历史负载影响，无状态、不可控；无法保证高峰期一定有足够积分可用 |
| 缺乏弹性伸缩协同能力 | 自动扩缩容（Auto Scaling）通常基于监控指标触发，但积分耗尽导致的性能下降可能不及时反映在 CPU 利用率（因已限频，利用率反而显示偏低）→ 扩容滞后或失效 | 监控误判：限频后 CPU 利用率被压制在低位，系统误以为“不忙”，错过扩容时机 |
| 无服务等级协议（SLA）保障 | 云厂商明确说明：突发性能实例不承诺性能稳定性，不适用于生产级关键业务 | 例如阿里云文档强调：“t6 实例适用于开发测试等非关键业务”；AWS 明确 T 系列“not intended for sustained CPU performance” |
🔍 真实案例参考：
某电商小程序后台使用 t6 实例承载秒杀预热接口，在活动前1小时开始流量爬升，30分钟后积分耗尽，API 平均响应从 80ms 暴增至 2.3s，错误率飙升至 35%，而监控显示 CPU 利用率仅 15%（实为被限频），自动扩缩容未触发——最终导致用户流失。
✅ 推荐替代方案（针对高峰期稳定承载）：
- ✅ 通用型/计算型实例（如阿里云 g7/c7、AWS m6i/c6i、腾讯云 SA2/S3）：提供稳定、可预期的 CPU 性能，按需或包年包月部署；
- ✅ 弹性伸缩 + 负载均衡：结合实际业务指标（如 QPS、延迟、队列长度）动态扩缩容，确保容量冗余；
- ✅ Serverless（如阿里云函数计算 FC、AWS Lambda）：毫秒级弹性、免运维，天然适配流量波峰波谷；
- ✅ 预留实例 + 竞价实例混合模式：兼顾成本与确定性（预留保底，竞价应对突发）。
📌 总结：
突发性能实例 ≠ “能突发的高性能实例”，而是“靠积分透支性能的经济型实例”。它像一辆带小油箱的混动车——适合通勤代步，但不能拿去跑长途拉力赛。高峰期的稳定承载，必须依赖具备确定性性能的资源形态。
如需，我可帮你根据具体业务场景（如日活、峰值QPS、延迟要求、预算范围）推荐匹配的实例类型与架构方案。
