CLOUD云计算
是否够用，取决于你的爬虫的具体需求，不能一概而论。但总体来说：
✅ 轻量级、低频、合规、单线程/简单异步爬虫（如抓取几十个页面/天，无反爬、无渲染、无登录）—— 1核2G 的阿里云ECS（如共享型s6或突发性能实例）基本够用。
❌ 中高频、大规模、带JS渲染、需登录/会话维持、多任务并发、或处理大量数据（解析+存储+去重）—— 1核2G 会明显吃紧，甚至频繁卡顿、OOM、被系统OOM Killer杀进程。
以下是具体分析维度：
| 维度 | 1核2G 是否够用？ | 说明 |
|---|---|---|
| CPU | ⚠️ 边缘可用 | Python爬虫多数是I/O密集型（等待网络响应），CPU压力不大；但若启用多线程（>5）、Scrapy + Splash（JS渲染）、或大量正则/XML解析，CPU可能持续100%，导致响应延迟、超时增多。 |
| 内存（2GB） | ❗最易瓶颈 | 系统+Python解释器+爬虫框架（如Scrapy约300–500MB基础占用）+ 页面缓存 + 队列 + 数据结构（如URL去重集合、待解析HTML）极易撑满。尤其： • 存储上万URL的 set()（每个URL约50–100字节）→ 占用几百MB• 用 pandas临时处理CSV/JSON → 内存飙升• 日志级别设为DEBUG → 大量日志对象驻留内存 → 极易触发OOM，进程被kill。 |
| 网络与带宽 | ✅ 通常够用 | 阿里云1M带宽（默认）理论下载约125KB/s，对普通HTTP请求足够；但若并发高（如20+ requests）或下载大文件（PDF/图片），带宽会成瓶颈，且可能被目标站限速/封IP。建议搭配X_X池和合理延时。 |
| 磁盘IO与存储 | ✅ 系统盘（40GB高效云盘）初期够用 | 注意：爬取的原始HTML、日志、导出数据会持续增长，需定期清理（如用logrotate、定时删除旧HTML）。避免把所有数据dump到内存再写入磁盘。 |
| 稳定性与运维 | ⚠️ 需主动优化 | 突发性能实例（t系列）有CPU积分限制，长时间运行后性能下降；建议选共享型s6或通用型g6/g7（按量付费），更稳定。务必配置监控（如htop、free -h）和日志告警。 |
✅ 推荐优化方案（让1核2G跑得更稳）：
-
降低内存开销：
- 用
requests.Session()复用连接，避免重复创建； - 禁用
requests的重定向/cookies（如不需要）； - 解析用
lxml.iterparse()或selectolax（比BeautifulSoup省内存）； - URL去重改用布隆过滤器（
pybloom_live）或Redis（外置更佳）； - 避免一次性加载整个HTML文本到内存，用流式读取+正则提取关键字段。
- 用
-
控制并发与节奏：
requests：ThreadPoolExecutor(max_workers=3~5)；aiohttp：semaphore = asyncio.Semaphore(5)；- 设置
time.sleep(1~3)或随机延时，遵守robots.txt，尊重网站。
-
部署建议：
- 使用
screen/tmux或systemd启动，防止SSH断连中断； - 日志输出到文件（
>> crawl.log 2>&1），禁用终端实时打印； - 定期备份关键数据到OSS，本地只保留近期缓存；
- 强烈建议将Redis/MongoDB等依赖服务部署在外部（如阿里云Redis），避免挤占本机内存。
- 使用
🚫 什么情况必须升级？
- 每小时抓取 > 1000页，且含登录态/动态渲染；
- 需实时清洗+入库（如MySQL/ES）+ 发送通知；
- 要跑多个爬虫项目（>3个）；
- 出现
Killed process、MemoryError、ConnectionResetError频发。
👉 此时建议升级至 2核4G起步（如 ecs.g6.large），性价比更高，长期更省心。
✅ 总结一句话：
1核2G 可以跑，但它是“能跑”不是“好跑”——适合学习、测试、小规模生产；上线前务必压测（如用
locust模拟并发）并监控内存/CPU，做好降级和告警。别省这点钱，后期运维成本远高于服务器差价。
需要的话，我可以帮你：
🔹 写一个内存友好的requests爬虫模板
🔹 配置systemd守护脚本
🔹 设计基于Redis的分布式去重方案
欢迎继续提问 😊