第一性原理，你要解决的这个问题，是不是本质上最重要的非得解决的问题；这个行当，很多人看不懂这点，花精力造一些莫名其妙的感动自己的轮子，以为就能感动世界。https://i.imgur.com/c1Q76Cd.png

换个思路，搞对机器或者服务将本增效， 自动买机器还要 10 分钟加入的确不符合现实场景。

首先我就说说专业的做法对于可预见的流量变化是怎么做的， 有明显波峰波谷的在线业务：例如在线教育、电商等业务的流量通常有明显的波峰波谷 非持续运行的计算任务，使用 Pod 运行计算任务，无需保留固定节点，仅需为任务执行期间的计算资源付费，降低计算成本，例如： 数据计算：Spark 大数据计算 CI/CD Pipeline Job 任务：例如定时任务、AI 任务等。 这种在 k8s 上一般用虚拟节点，其实是基于 Virtual Kubelet 组件来做的，有些云商提供了支持。

这两年做过一点优化。业务出问题大概分两类一类有问题改了就好，一类到处是问题还不好改。性能方面可以去优化感觉也是一步一步来的，直接写我暂且搞不出来，找问题还是得提前了解下的至少碰到有个方向。

搞了这么多年分布式单体，最终回归到了单体。

docker swarm 足矣 不要光想学屠龙术 我很多年前就是这个想法