使用 Databricks AI 托管平台部署永久免费高速 VPN 节点

在需要稳定、快速且无流量限制的网络通道时，自建节点往往是许多人的首选。最近发现一种利用 Databricks AI 托管平台实现永久免费、高速、无限流量 VPN 节点的方法，适合个人使用甚至部署一些中大型项目。本文将完整记录部署流程与注意事项。

为什么选择 Databricks？

Databricks 作为一个 AI 与大数据平台，提供免费试用额度与计算资源。虽然官方定位并非 VPN 服务，但其 Serverless 计算环境 + 长期运行能力 + 海外节点特性，使其非常适合用来托管轻量级隧道服务。

关键优势：

永久免费（合理使用范围内）

节点速度快（实测 5–9 万甚至更高）

无流量限制

可长期稳定运行

准备工作

准备一个 Databricks 账号（建议使用全新邮箱注册）

访问 GitHub 项目：https://github.com/eooce/Databricks-keepalive-workers 获取所需文件

准备好 Argo Tunnel 相关配置（Cloudflare 相关）

详细部署步骤

步骤 1：注册并创建 Databricks 工作空间

打开 Databricks 官网进行注册

如果出现创建应用（App）失败的情况，建议：

更换注册时间段再试

选择“For work”选项（价值 400 美元的试用），更容易开启其他地区资源

注册成功后进入工作空间（Workspace）

步骤 2：获取并准备部署代码

从上述 GitHub 仓库下载完整项目。

重点关注仓库中 “搭建节点的脚本” 文件夹，里面包含核心部署文件。

步骤 3：填写环境变量

根据项目 README 或脚本要求，正确填写以下常见环境变量（具体以你下载的版本为准）：

UUID

端口

路径

加密方式

Argo 相关参数等

这一步非常关键，填错会导致节点无法连接。

步骤 4：配置 Argo 固定隧道

Argo Tunnel 是保持节点长期可访问的关键。

操作要点：

在 Cloudflare 控制台创建固定隧道（Named Tunnel）

获取隧道 Token / 域名

将对应信息填入 Databricks 作业的环境变量中

步骤 5：代码混淆（可选但推荐）

部分用户反馈直接部署可能被快速检测或清理，建议对核心脚本进行简单混淆处理：

使用在线工具或本地脚本对关键部分进行变量名随机化、字符串加密等

混淆后重新打包上传

步骤 6：上传代码并创建作业部署

在 Databricks 工作空间中：

创建一个新的 Job（作业）

选择 Serverless Compute（无服务器计算）

上传准备好的代码文件（通常是 Python 或 Shell 脚本）

设置为持续运行（或通过 keep-alive 机制维持）

启动作业

等待几分钟后，查看日志确认节点启动成功。

节点使用与实测表现

部署成功后，你会得到一个类似 xxx.trycloudflare.com:端口 的地址，或自定义域名。

实测表现（不同地区/时间会有差异）：

延迟：部分节点极低，部分显示 -1（仍可正常使用）

速度：最高可达 9 万+ kb/s

稳定性：大部分账号可长期运行，少数情况可能被平台清理，需要重新部署

常见问题与解决思路

| 问题 | 可能原因 | 解决方法 |
|------|----------|----------|
| 创建 App 失败 | 地区额度限制 | 换时间段 / 选择 For Work 选项 |
| 节点延迟 -1 | 平台检测 / 配置问题 | 更换隧道 / 混淆代码后重试 |
| 无法上网 | 环境变量错误 | 仔细核对 UUID、端口、加密等参数 |
| 作业被删除 | 平台风控 | 多账号轮换 / 降低使用强度 |
| insertBefore 错误 | 前端 JS 问题 | 忽略或更换浏览器重试 |

小结

通过 Databricks + Argo Tunnel 的组合，可以实现一个零成本、高速、无限流量的 VPN 节点，适合科学上网、远程访问、甚至挂一些轻量服务。整个部署过程大约需要 20–40 分钟，对新手稍有门槛，但跟着步骤基本都能成功。

需要提醒的是：任何免费资源都存在不稳定风险，建议准备 2–3 个备用账号和节点，重要场景还是搭配付费服务使用更稳妥。

希望这套方案能帮到有需要的人～
祝大家节点跑得飞起！