作为一名开发者或架构师，在构建云上应用时，选择正确的计算资源类型往往是成本控制与稳定性之间最难平衡的博弈。在 AWS 的 EC2 (Elastic Compute Cloud) 服务中，这种博弈体现得尤为明显。你是否曾为月底高昂的账单而感到肉痛？或者是否因为关键任务突然中断而懊悔不已？在这篇文章中，我们将深入探讨 AWS EC2 两种最核心的计费模式——按需实例和 Spot 实例，剖析它们的底层工作原理，并通过实际的代码和架构示例，帮助你做出最明智的技术决策。我们将一起学习如何利用这些工具，既保证业务的稳定性，又将云成本优化到极致。
理解 AWS EC2 的基础与购买选项
在深入对比之前，我们先简单回顾一下。AWS EC2 是我们在云端获取计算能力的核心方式，它就像是一台可以随时开启、随时调整配置的虚拟服务器。为了满足不同业务场景的需求，AWS 为我们提供了四种主要的实例购买选项：
- 按需实例：最灵活，但也最贵。
- 预留实例：适合长期稳定的负载。
- 节省计划：灵活的长期承诺折扣。
- Spot 实例：极致性价比，但伴随着中断风险。
今天，我们将重点聚焦于“按需实例”和“Spot 实例”这两个极端，看看它们如何通过截然不同的机制满足我们的业务需求。
深入剖析：EC2 按需实例
按需实例是 AWS 提供的最基础、最直观的计算资源租赁方式。你可以把它想象成去便利店买水：你需要时就买，现结现付，没有任何合同束缚，也无需承诺购买量。
#### 它是如何工作的？
当你启动一个按需实例时，你实际上是在向 AWS 申请计算资源。AWS 会从其庞大的资源池中划分出一部分计算能力（vCPU、内存、存储等）给你。
- 按秒计费：你需要支付的费用是精确到秒的（最少 60 秒）。这意味着你关闭实例的那一刻，计费就停止了。
- 长期承诺的缺失：这是按需实例最大的特点，也是最大的优缺点。你不需要签署 1 年或 3 年的合同，这意味着你可以随时应对业务流量的突发变化，但你也无法享受签署长期合同带来的折扣。
- 可靠性与容量：虽然按需实例价格较高，但它提供了最高的稳定性。只要 AWS 区域本身没有发生灾难性的故障，你的实例就会一直运行下去。
#### 代码示例：使用 Python SDK (Boto3) 启动按需实例
让我们通过一段实际的 Python 代码来看看如何启动一个按需实例。在代码中，我们将指定 INLINECODEf6eb8983 和 INLINECODE275753ca，这是最基本的配置。
import boto3
def launch_on_demand_instance():
# 初始化 EC2 客户端
ec2 = boto3.client(‘ec2‘, region_name=‘us-east-1‘)
try:
# 启动一个 t2.micro 实例（按需模式）
# 注意：我们不需要指定特殊的购买选项，默认就是按需
response = ec2.run_instances(
ImageId=‘ami-0c55b159cbfafe1f0‘, # 替换为你所在 AMI 的 ID
InstanceType=‘t2.micro‘,
MinCount=1,
MaxCount=1,
Monitoring={‘Enabled‘: False},
SecurityGroupIds=[‘sg-12345678‘], # 替换为你的安全组 ID
SubnetId=‘subnet-12345678‘ # 替换为你的子网 ID
)
instance_id = response[‘Instances‘][0][‘InstanceId‘]
print(f"成功启动按需实例，ID: {instance_id}")
print("状态：实例正在初始化中...")
except Exception as e:
print(f"启动实例时出错: {str(e)}")
# 调用函数
launch_on_demand_instance()
代码原理解析：在这个例子中，我们调用了 INLINECODEb2d22237 API。关键点在于我们没有添加 INLINECODEda4c4121 参数。当我们省略这个参数时，AWS 默认将实例类型设置为“按需”。这非常适合短期测试、开发环境，或者那些流量波动无法预测且绝不允许被中断的 Web 应用。
#### 最佳实践与常见陷阱
虽然按需实例很简单，但我们在使用时常常忽略一些细节：
- 警惕“僵尸”资源：你是否遇到过这种情况？关闭了 EC2 实例，以为不用再付费了，但月底账单上依然有扣款。原因在于：停止实例不等于终止实例，且 EBS 卷（存储）和弹性 IP 依然在计费。如果你不再需要数据，务必终止实例并释放掉不再使用的 EBS 卷。
- 使用场景：
* 不能容忍中断的关键应用（如数据库主节点、生产环境 Web 服务器）。
* 短期、突发的测试任务。
* 应用程序的初试阶段，流量未知时。
深入剖析：EC2 Spot 实例
如果你是一个精打细算的架构师，Spot 实例绝对会让你兴奋。Spot 实例是 AWS 将闲置的 EC2 容量以极低的价格（通常比按需价格低 60%-90%）出租给我们。这就像是在买“尾单”商品，极其划算，但随时可能买不到。
#### Spot 实例的核心机制
要理解 Spot 实例，我们需要明白以下三个关键概念：
- Spot 价格：这是 AWS 设定的动态价格。AWS 每个区域的每种实例类型都有一个 Spot 价格，它根据供需关系实时波动。当闲置容量多时，价格下跌；当需求激增时，价格上涨。
- 最高价：在早期的 Spot 模型中，你需要出价。现在的简化模型中，你通常只需要支付当前的 Spot 价格，但这个价格永远不会超过按需价格。不过，如果价格波动超过了你设定的预算上限（或者现在的按需价格），你的实例就会被回收。
- 中断通知：这是 Spot 实例最需要处理的风险。当 AWS 需要回收容量时，你会提前 2 分钟收到警告。你的应用必须具备在这 2 分钟内保存状态并优雅退出的能力。
#### 代码示例：启动 Spot 实例并处理中断
启动 Spot 实例需要指定 InstanceMarketOptions。下面我们来看如何利用 Boto3 启动一个 Spot 实例。
import boto3
def launch_spot_instance():
ec2 = boto3.client(‘ec2‘, region_name=‘us-east-1‘)
try:
response = ec2.run_instances(
ImageId=‘ami-0c55b159cbfafe1f0‘,
InstanceType=‘t3.micro‘, # 推荐使用内存优化或计算优化的实例类型
MinCount=1,
MaxCount=1,
# 关键配置：指定 Spot 市场
InstanceMarketOptions={
‘MarketType‘: ‘spot‘,
‘SpotOptions‘: {
# 设置最大实例价格为按需价格的 50%（可选，但推荐设置上限）
‘MaxPrice‘: ‘0.005‘,
# 定义中断行为：终止、停止或休眠
‘SpotInstanceType‘: ‘one-time‘,
‘InstanceInterruptionBehavior‘: ‘terminate‘
}
}
)
instance_id = response[‘Instances‘][0][‘InstanceId‘]
print(f"成功启动 Spot 实例，ID: {instance_id}")
print("提示：请确保您的应用包含容错机制，以应对 2 分钟后的可能中断。")
except Exception as e:
print(f"启动 Spot 实例失败: {str(e)}")
print("这可能是由于该区域当前 Spot 容量不足。")
# 调用函数
launch_spot_instance()
代码深入讲解：在这段代码中，我们通过添加 INLINECODEc1690b74 将市场类型定义为 INLINECODE226b546f。这里有一个关键参数 InstanceInterruptionBehavior，它决定了当 AWS 回收容量时发生什么。对于无状态的服务（如微服务 API），我们可以直接终止，然后配合 Auto Scaling Group 自动拉起新的实例。
#### 实战场景与优化建议
Spot 实例并不是所有场景都适用。以下是我们在实战中总结的最佳实践：
- 使用 Spot Fleet (Spot 队列)：不要依赖单一实例类型。Spot Fleet 允许你定义一组启动配置，例如：“我需要 10 个 vCPU，可以是 t3.micro，也可以是 t3a.micro，谁有货谁上”。这大大提高了获取容量的成功率。
// 这是一个简化的 Spot Fleet 启动配置概念
{
"IamFleetRole": "arn:aws:iam::123456789012:role/fleet-role",
"TargetCapacitySpecification": {
"TotalTargetCapacity": 10, // 我们需要总共 10 个单位的容量
"DefaultTargetCapacityType": "spot"
},
"SpotOptions": {
"AllocationStrategy": "capacity-optimized" // 关键：自动选择当前容量最多的池，减少中断
}
}
- 适用场景：
* 大数据与批处理：数据分析、ETL 作业、视频转码。如果任务被中断，可以从检查点重新开始。
* 无状态 Web 服务：配合 Auto Scaling 组，Spot 实例可以作为额外的扩容节点。如果它被回收，流量会自动路由到其他节点。
* CI/CD 流水线：测试环境非常适合使用 Spot 实例，既省钱又能满足临时计算需求。
- 错误处理策略：
* 使用 EC2 Instance Metadata Service (IMDS) 来轮询中断通知。
* 在你的 Linux 脚本中，可以添加如下逻辑来监听中断：
#!/bin/bash
# 轮询 Spot 中断通知的脚本示例
while true; do
if curl -s http://169.254.169.254/latest/meta-data/spot/instance-action; then
echo "检测到中断通知！正在保存数据并关闭服务..."
# 执行清理命令，例如：
# systemctl stop my-app
# aws s3 sync /data s3://my-backup-bucket/
break
fi
sleep 5
done
关键区别总结与架构选择
让我们在最后通过一个对比表来快速回顾这两种模型的本质区别，这将帮助你在架构设计中做出正确选择。
按需实例
:—
最高。按秒计费，无折扣。
极高。保证不会被 AWS 主动中断。
秒级启动，几乎总是有库存。
关系型数据库、生产环境核心应用、无法中断的长期任务。
结语：构建混合云策略
在实际的架构设计中，我们并不总是非此即彼。最专业的做法是采用混合策略。例如，你可以将 Kubernetes 集群的节点池分为两组：一组使用按需实例作为“基础节点”，保证核心服务永远在线；另一组使用 Spot 实例作为“扩容节点”，用于处理突发流量或离线任务。
理解 Spot 实例的工作原理不仅是为了省钱，更是为了在云原生时代构建更具弹性和韧性的系统。希望这篇文章能帮助你更好地驾驭 AWS EC2 的强大功能。在下一篇文章中，我们将探讨如何利用 Terraform 来自动化管理这些混合实例策略，敬请期待！