云原生不是新名词，但很多人还在用老办法
你有没有遇到过这种情况：团队加班加点上线一个功能，结果服务器一挂，排查半天发现是配置写错了？或者版本更新后，线上的行为和测试环境完全不一样？这些问题在传统部署模式下太常见了。而云原生技术栈的出现，就是来解决这些“家常便饭”式痛点的。
Docker：应用打包的标准方式
想象一下你要寄一个易碎品，如果随便塞进纸箱，大概率会摔坏。Docker 就像是给应用定制了一个防震包装箱——镜像。不管寄到哪，开箱即用。
一个简单的 Dockerfile 长这样：
FROM node:16-slim
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
EXPOSE 3000
CMD ["npm", "start"]写完这个文件，执行 docker build，你的应用就打包好了。再也不用担心“我本地好好的”这种问题。
Kubernetes：自动调度和管理容器
项目一多，容器成堆，手动管理不现实。Kubernetes（简称 K8s）就像一个智能调度员，自动分配资源、重启故障服务、横向扩容。
比如你想运行三个实例的服务，写个 Deployment 就行：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: web-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: web
template:
metadata:
labels:
app: web
spec:
containers:
- name: web-container
image: my-web:latest
ports:
- containerPort: 3000提交之后，K8s 自动帮你拉起三个 Pod，挂了哪个它还会自动补上。
Service Mesh：让服务通信更可控
微服务多了，服务之间调用关系复杂得像蜘蛛网。Istio 这类 Service Mesh 技术，相当于在每个服务旁边安了个“交通协管员”，可以做流量控制、灰度发布、链路追踪。
比如你想把 10% 的流量切到新版本，不用改代码，配个 VirtualService 就行。
CI/CD 流水线：从提交代码到上线全自动
以前发布要写操作文档，一群人盯着屏幕点按钮。现在主流做法是结合 GitLab CI、Jenkins 或 Tekton，代码一合并，自动跑测试、打镜像、推送到 K8s。
早上提交的代码，刷个牙的功夫就已经在线上跑着了。这种效率，谁用谁知道。
监控与日志：出了问题不再抓瞎
Prometheus 负责收集指标，Grafana 做可视化大盘，ELK 或 Loki 处理日志。一套组合拳下来，服务一抖动，告警马上响，还能直接定位到哪一行日志出的问题。
以前查问题靠猜，现在靠数据说话。
这些技术怎么搭起来用
实际项目中，通常是这样的流程：开发者本地用 Docker 测试，代码推到仓库触发 CI 流程，构建镜像并推送到私有仓库，然后 CD 流程更新 K8s 的 Deployment，Istio 控制流量切换，所有运行状态由 Prometheus 和 Grafana 实时展示。
这一套走下来，团队协作顺畅，上线不再提心吊胆。别觉得这些技术高不可攀，很多云厂商都提供了托管服务，入门成本比你想象中低得多。